摘要：癫痫手术的新技术的临床应用怎样，有何难题？
自从早期在难治性颞叶癫痫中，一项随机临床试验（RCT）证实了颞叶切除术疗效优于药物治疗以来，癫痫手术已发生了很大变化。外科手术仍然是难治性癫痫的主要手术类型，尽管随着时间的推移，外科手术已从大型、开放性外科手术向微创、神经调节、靶向性断路或消融手术转换的趋势。
这种变化主要是由神经外科医生、神经科医生、神经生理学家、工程师和基础科学家的多努力推动较近的技术进步的。现代的癫痫外科医生越来越多地采用技术辅助手段，这些技术辅助手段不仅影响手术决策树，而且还影响通过外科手术瞄准癫痫发生区的方式。机器人应用，激光，无线记录，术中成像，新的神经调节技术以及高强度聚焦超声只是突出为什么癫痫手术变得越来越有吸引力的几个例子。这些进展在两年一次的“癫痫手术技术会议（ESTM）”上进行了广泛讨论。理想情况下，这将有助于减少患者咨询至专用癫痫治疗计划的时间，并有可能缩小手术治疗的差距。这篇综述来自Rutka教授中的论文，于2020年发表于癫痫杂志Epilepsia（IF:5.562），综述讨论机器人、SEEG立体定位脑电波电较置放术在癫痫手术中的应用和难题。
关于加拿大James T.Rutka教授：
在过去的2-3年中，通过颅骨切开术或毛刺孔将硬膜下电较（SDE）放置在北美，英国，德国和奥地利已经成为有创脑电图（EEG）记录的主要方法。不同的是，蒙特利尔，法国和意大利的学校主张，从Talairach的立体脑电图（立体定位脑电波电较放置术，SEEG）方法发展而来的通过旋转钻孔将深度电较插入大脑。两种方式共存了近半个世纪。较近，深度电较刺激的方法悄然地在许多中心深受欢迎。立体定向机器人和3D导航平台的出现在很大水平上推动了这一发展，从而使传统的SDE方式切换到深部电较刺激的方式，但是SDE和深度电较技术具有特定的优点和缺点是需要得到关注的。
图1：在神经导航的帮助下用于植入深度电较的微型机器人设备的插图，头部固定在标准头部夹中，并带有导航参考和通过适配器连接的机器人
可以从几个方面解释这种方法过渡的成功。首先，有证据表明深部电较手术的发病率和并发症发生率低于SDE植入术。SDE每次操作后报告的并发症发生率为5％-17％，而SEEG方式的并发症发生率小于1％。其次，除了新的立体定向方法外，新的放射学和计算创新以及大量导航图像引导应用的引入，使电较的插入更加方便快捷。SEEG可以以简化、更合适和准确的方式达到更多目的。为了满足这些需求，开发了自动轨迹计划。三，这些优势被转化为机器人应用，旨在进一步提高准确性和好转手术流程（图1）。
图2：在癫痫病人中利用机器人辅助的完成SEEG手术.来自www.neurosurgery.pitt.edu
目前正在使用机器人系统有3种，这些机器人在各个治疗中心之间的使用情况差异很大，包括图像采集、轨迹规划、患者定位、头部固定、患者配准以及植入方法本身的差异。全部这些步骤可能会影响整体工作流程，感知的准确性和手术结果。外科工作流程的差异部分源于先前培训的类型以及用户的经验和外科，而不是客观因素。如果将其培训为立体定向神经外科医生，则神经外科医生将更倾向于在机器人上使用立体定向框架。另一方面，不习惯于立体定向手术的人则更愿意使用头夹。同样，如果将其用于导航系统，则神经外科医生可能会使用结合了神经导航的机器人，而不是使用传统立体定向技术。
机器人应用的支持者认为，与传统“手动”方法相比，机器人总体精度更好。较近的荟萃分析分析了13种不同的植入系统，包括无框架、基于框架的系统和机器人系统，该研究表明，机器人系统至少不逊于经典的基于框架的系统，并且优于无框架系统。机器人轨迹制导系统的进入点误差（EPE）为1.17毫米，目标点误差（TPE）为1.71毫米，而基于框架和无框架系统的EPE分别为1.43和2.45，TPE为1.9312和2.89。但是，这些比较是基于回顾性的基于框架和无框架的系统系列进行的，并且在机器人轨迹制导系统与其他技术之间或机器人轨迹制导系统本身之间没有足够的比较。但是，机器人系统不可能比现代的基于框架的系统更准确。尽管很少讨论，但是参考图像的选择和参考方法本身会较大地影响方法的整体准确性。事实证明，基于CT框架的参照是确定进入点的精确方法，其中14枚EPE小于1 mm，然后CT激光参照EPE小于2 mm，较后通过磁共振成像MRI激光参考，其EPE约为3 mm。因此，先前的研究还显示，基于基准的参考比表面参考更准确，而CT表面参考比使用MRI更准确。为了更大水平地减少辐射暴露，是在儿科患者中，3T MRI被证明可以适用于大多数立体定向手术。此外，新颖的3D计算机模型现在可以通过自动容器检测进一步提高准确性和顺利性。
然而，仍然存在问题，即这种提高准确性的动力是否合理，以及在计划SEEG植入时是否完全有必要与深部脑刺激（DBS）程序相提并论。如果答案是否定的，那么使用机器人应用程序的主要论据之一就会相对化。与DBS相比，深度电较植入的典型平均轨迹长度在4到5cm之间，大约是典型DBS轨迹的一半。此外，深度电较的常用靶点还未明确。深度电较植入所需的精度可能取决于轨迹规划的类型，穿过跨沟回或外侧裂裂缝的轨迹需要更高的精度。深度电较和硬膜下电较的结合将需要不同的计划。额叶，顶叶和枕叶内侧皮质的可以通过半球间硬脑膜下电较和更长的正交深度电较来完成。这些概念上的差异影响了操作轨迹的长度，因此影响了所需的精确度。既往报道中使用深度电较的低并发症发生率可能反映了这样的事实，即外科医生在计划轨迹时可以很好地评估其应用方法的误差范围。
关于机器人应用的一个争议点是，它们可能会减少整体操作时间以及每个电较所需的时间。实际上，据报道使用机器人应用的每个电较的平均时间为10分钟左右，比使用人工神经导航技术报告的12-15分钟略快。
但是，这些报告没有考虑使用机器人应用程序进行的程序前检查和手术室中的额外时间。考虑到这额外的时间可能会减少报告的手术时间节省。实际的操作时间可能不那么依赖技术方面，而是取决于过程中涉及的团队和基础架构。这些因素很难评估，并且依赖于国家，特定于站点的法规以及组织和行政流程。
在许多中心，侵入性记录范例的突然变化，倾向于使用SEEG而不是SDE，通常会忽略以下事实：需要皮层标测时，通常使用SDE可以更好地实现。因此，每个中心都应提供SEEG和SDE，并且需基于患者选择适当的技术。另外，机器人系统很昂贵，并且主要仅用于SEEG植入。该系统的投资回收期很长，尽管可以预期随着时间的推移硬件价格会下降，但有时无法实现投资回收期。可以预见，某些机构目前不会开始购买该技术，是当存在一个完善的基于框架的立体定向程序时。
参考资料：How technology is driving the landscape of epilepsy surgery.Epilepsia.2020;00:115.https://doi.org/10.1111/epi.16489
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