The role of electromagnetic navigational bronchoscopy in the era of robotics
Review Article

电磁导航支气管镜在机器人支气管镜时代的作用

Jessica McLaughlin1, Amit K. Mahajan2

1Department of Medicine, Inova Fairfax Hospital, Falls Church, VA, USA; 2Interventional Pulmonology and Complex Airways Disease Program, Division of Thoracic Surgery and Interventional Pulmonology, Inova Fairfax Medical Center, Falls Church, VA, USA

Contributions: (I) Conception and design: All authors; (II) Administrative support: All authors; (III) Provision of study materials or patients: All authors; (IV) Collection and assembly of data: All authors; (V) Data analysis and interpretation: All authors; (VI) Manuscript writing: All authors; (VII) Final approval of manuscript: All authors.

Correspondence to: Amit K. Mahajan, MD, FCCP, DAABIP. Medical Director, Interventional Pulmonology and Complex Airways Disease Program, Division of Thoracic Surgery and Interventional Pulmonology, Inova Fairfax Medical Center, Falls Church, VA, USA. Email: amit.mahajan@inova.org.

摘要：superDimension（美国明尼苏达州明尼阿波利斯市美敦力公司生产）电磁导航支气管镜（electromagnetic navigation bronchoscopy，ENB）的问世，为支气管镜医生提供了专门的导航软件，创建了一个针对周围型肺结节的三维地图。ENB的不足大多集中在对虚拟目标和导管偏转的依赖上。当试图确保虚拟目标匹配实际病灶时，CT成像形成的虚拟靶病灶与实际病灶的偏差是一个关键问题。多功能机器人支气管镜技术的出现弥补了ENB的不足，其典型特点是拥有更小的镜头，该镜头在自动化机械臂的使用下能够在小的周围气道中进行导航。随着ENB技术和机器人支气管镜技术的发展，成功活检周围肺结节的能力将继续提高。未来活检技术的核心问题将是哪一种技术相较于其他技术更适合。

关键词：电磁导航支气管镜（ENB）、机器人支气管镜、周围型肺部病灶、非小细胞肺癌（NSCLC）

Received: 03 September 2019; Accepted: 31 December 2019; Published: 10 July 2020.

doi: 10.21037/shc.2020.01.01

前言

近20年来，用支气管镜活检周围肺结节的能力有了明显的发展。superDimension（美国明尼苏达州明尼阿波利斯市美敦力公司生产）电磁导航支气管镜（electromagnetic navigation bronchoscopy，ENB）的问世，为支气管镜医生提供了专门的导航软件，创建了一个针对周围型肺结节的三维地图[1]。随后，因软件、活检工具的改进以及辅助诊断设备如径向支气管内超声（radial endobronchial ultrasound，REBUS）和锥形束CT（cone beam computer tomography，CBCT）的使用，大大提高了诊断的准确率。近来，获取和活检周围肺结节的可选择技术的发展已经更进一步。这些方式中最引人注目的是机器人支气管镜技术，它利用机械化的手臂驱动可操作的微型摄像头到周围病变区域，而这些摄像头可以直接观察周围气道和有可能定位到目标结节。随着新的肺周围结节活检技术的出现，许多关于ENB结合机器人技术能否提高诊断准确率和改善经济负担的问题随之而出。

传统支气管镜

肺癌仍然是继前列腺癌和乳腺癌之后的第三大常见癌症。有调查数据显示，肺癌在所有新发肿瘤中占13%，同时也是癌症死亡的主要原因。非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）常发生于肺外周，5年预期生存率基于其诊断分期。当病变为局部性、区域性和远处转移时，其5年生存率分别为60%、33%和6%[2]。

传统支气管镜是中央气道内病灶活检的首选方法，然而由于设计上的限制使其无法有效的在肺外2/3处有效取样病灶。可弯曲支气管镜结合荧光检查提高了荧光下可见活检病灶的能力，但其诊断的准确率高度依赖于结节的大小和有无支气管征。标准的荧光支气管镜检查有着高度的灵敏度（14%～63%），而这有赖于活检的方式（钳检57%、刷检54%、冲洗43%）[3,4]。对于无纵隔淋巴结病变的周围肺结节，CT引导下经胸针吸活检（transthoracic needle aspiration，TTNA）是活检的首选方法，其对恶性肿瘤的诊断率接近90%[3,5,6]，但是气胸发生率在25%～60%之间。

SuperDimension技术

SuperDimension ENB采用图像引导定位、可导向导管和导航软件到达周围肺结节[1]，重建的胸部CT扫描和电磁追踪标记物使支气管镜通过更远端气道导航可导向导管到达目标病灶，该系统类似于全球定位系统。其引导鞘允许支气管内膜附件，如钳子、刷子和针来取样组织。

2005年，SuperDimension首次用于人体试验，纳入58例患者[8]。36例患者进行外周病灶取样，9例患者仅淋巴结取样，13例患者同时进行外周病灶和淋巴结取样。其中56例外周活检病灶平均大小为22.8±12.6 mm。在试验研究中，可导探针尖端指向虚拟靶病灶的精确度为100%。总体诊断率为80.3%，与病灶大小或部位无关。NSCLC的诊断率为74%。11例患者未用SuperDimension进行活检确诊，需要进一步的影像学检查或干预来确诊。气胸发生率约为3.5%。

最近对16项使用ENB诊断的研究进行荟萃分析显示，诊断率为56%～87.5%，对恶性肿瘤灵敏度为71%[9]，总诊断率为60%左右。已有许多研究来评估影响诊断结果的因素，其中包括支气管征，即当气道直接通向靶结节时，会存在支气管征。支气管征的存在是诊断率的显著影响因素，对于平均直径25 mm的病灶，其诊断率从67%提高到88%[10-12]。

ENB的并发症包括气胸（0～10%）和出血（约1%）。另外，除颤器、起搏器等医疗器械植入的患者在使用ENB时是安全的。一项对24例接受ENB的起搏器和除颤器患者的研究中并没有出现心律失常或装置功能障碍[9]。

缺点

ENB的普遍不足大多集中在对虚拟目标和导管偏转的依赖上。当试图确保虚拟目标匹配实际病灶时，CT成像形成的虚拟靶病灶与实际病灶的偏差是一个关键问题。CT成像形成的虚拟靶病灶与实际病灶的偏差源于呼吸运动和肺不张等因素的改变，相较于高分辨率CT，导航操作时是在自主呼吸情况下进行的，因此，虚拟靶病灶可能无法代表实际病灶。这一现象解释了为什么尽管成功导航到达虚拟靶病灶，但ENB的诊断率并不理想。这个偏差在新本版的SuperDimension系统下得到了成功的纠正。荧光导航软件能够对虚拟病灶进行局部标记，因此，实际病灶能够实时呈现出来，并且能够纠正偏差提高诊断率[13]。

机器人技术

多功能机器人支气管镜技术的出现弥补ENB的不足，其典型特点是拥有更小的镜头，该镜头在自动化机械臂的使用下能够在小的周围气道进行导航。机器人手臂驱动镜头，镜头由手持设备或者操作台控制，这能够留出直接可视的气道来跟随高分辨率CT成像下的虚拟路径。此外，多功能机器人支气管镜技术的辅助能够识别肺实质病理改变并使其可视化，从而医生能够在肺部边缘发现结节。基于镜头的自动引导，能够稳定到达靶目标，而医生放下控制器并不会因此造成支气管镜的移动。有了这个特点，在直视或荧光引导下通过支气管镜工作通道进行活检时，可对靶病灶的各个区域进行精细的调整。与机器人支气管镜技术相关的潜在并发症与ENB类似，即气胸和出血。

在各种机器人技术的发展中，进行了多项尸体研究，以评估支气管镜的准入和导航精确度。机器人支气管镜下的气道挑战：通过REACH评估机器人内镜系统在人尸体肺内的到达情况，并与传统细支气管镜进行比较[14]。采用电磁导航和外部透视来测量支气管总数和插入深度，这项研究显示机器人支气管镜在所有节段均优于传统细支气管镜。结节获取研究评估了Auris Monarch ( Johnson and Johnson，New Brunswick，Canada )机器人辅助支气管镜系统在尸体模型中成功取样1.5～2.5 cm大小的周围型肺部病灶的能力。8名用户参与研究，利用Auris Monarch技术处理植入了67个人工合成结节的8具尸体。54%的结节在荧光镜下可见，88%的病例经REBUS确定结节定位。诊断率97%，平均进针次数2.8次（SD：2.5）[15]。

早期的两项人体试验也使用了机器人支气管镜技术。第一项试验使用Auris Monarch，共有15例肺结节伴支气管征，主要结果为并发症（气胸和严重出血）情况，其次为评估技术的可行性。研究中未发现严重不良事件（serious adverse events，SAEs），从93%的患者中获得活检样本[16]。第二项试验使用Ion(Intuitive，Sunnyvale)机器人技术评估形状感知机器人支气管镜系统到达周围肺结节（1～3cm）的可行性。次要结果是评估使用新型机器人支气管镜系统相关的操作特点和早期表现趋势。该研究纳入了29名病例，其中到达周围肺结节并活检的病例占96.6%，总体诊断率为79.3%，恶性肿瘤诊断率为88%，未发生设备相关不良事件。目前，正在进行大规模Auris和Ion机器人的前瞻性试验，以评估诊断率和并发症发生率，这些研究将有助于更深入了解它们在诊断肺周围结节的能力。

总结

随着ENB技术和机器人支气管镜技术的发展，成功活检周围肺结节的能力将继续提高。未来活检技术的核心问题是哪一种技术相较于其他技术更适合。虽然每种技术都有异同点，但对于他们完整的认识还不够充分。机器人技术正处于起步阶段，需要大量人体试验来建立其公认的效益和安全性。虽然有早期的大量ENB注册试验，但是因为软件的更新可能会继续提高其投入。一个显著区别特征是机器人技术需要巨大的成本。在某些情况下，机器人技术的花费可能是ENB技术的两倍，导致显著的高昂的费用，这可能会影响每个案例的总贡献毛益。这也可能是一些医院获取机器人技术的主要障碍，尤其是对支气管镜需要量小的规划，更明智的方法可能是确定其所希望的规划而进行决定。大型中心计划建立围绕周围型肺结节诊断的规划，这可能会在投资机器人技术中受益。相反，偶尔通过支气管镜进行外周结节活检的规划可能受益于ENB技术。机器人技术和ENB技术都有一席之地，每个医院面临的真正问题是，在肺癌的斗争中，哪种方法能最好地帮助患者。

References

  1. Mahajan AK, Patel S, Hogarth DK, et al. Electromagnetic navigational bronchoscopy: an effective and safe approach to diagnose peripheral lung lesions unreachable by conventional bronchoscopy in high-risk patients. J Bronchology Interv Pulmonol 2011;18:133-7. [Crossref] [PubMed]
  2. American Cancer Society, Inc. Key statistics for lung cancer. Available online: https://www.cancer.org/content/cancer/en/cancer/lung-cancer/about/key-statistics.html
  3. Wiener RS, Schwartz LM, Woloshin S, et al. Population-based risk for complications after transthoracic needle lung biopsy of a pulmonary nodule: an analysis of discharge records. Ann Intern Med 2011;155:137-44. [Crossref] [PubMed]
  4. Franke KJ, Nilius G, Rühle KH. Transbronchial biopsy in comparison with catheter aspiration in the diagnosis of peripheral pulmonary nodules. Pneumologie 2006;60:7-10. [Crossref] [PubMed]
  5. Rivera MP, Mehta AC, American College of Chest. Initial diagnosis of lung cancer: ACCP evidence-based clinical practice guidelines (2nd edition). Chest 2007;132:131S-48S.
  6. Gould MK, Ananth L, Barnett PG, et al. A clinical model to estimate the pretest probability of lung cancer in patients with solitary pulmonary nodules. Chest 2007;131:383-8. [Crossref] [PubMed]
  7. Gould MK, Fletcher J, Iannettoni MD, et al. Evaluation of patients with pulmonary nodules: when is it lung cancer?: ACCP evidence-based clinical practice guidelines (2nd edition). Chest 2007;132:108S-30S.
  8. Gildea TR, Mazzone PJ, Karnak D, et al. Electromagnetic navigation diagnostic bronchoscopy: a prospective study. Am J Respir Crit Care Med 2006;174:982-9. [Crossref] [PubMed]
  9. Gex G, Pralong JA, Combescure C, et al. Diagnostic yield and safety of electromagnetic navigation bronchoscopy for lung nodules: a systematic review and meta-analysis. Respiration 2014;87:165-76. [Crossref] [PubMed]
  10. Al-Jaghbeer M, Marcus M, Durkin M, et al. Diagnostic yield of electromagnetic navigational bronchoscopy. Ther Adv Respir Dis 2016;10:295-9. [Crossref] [PubMed]
  11. Naidich DP, Sussman R, Kutcher WL, et al. Solitary pulmonary nodules. CT-bronchoscopic correlation. Chest 1988;93:595-8. [Crossref] [PubMed]
  12. Seijo LM, de Torres JP, Lozano MD, et al. Diagnostic yield of electromagnetic navigation bronchoscopy is highly dependent on the presence of a Bronchus sign on CT imaging: results from a prospective study. Chest 2010;138:1316-21. [Crossref] [PubMed]
  13. Aboudara M, Roller L, Rickman O, et al. Improved diagnostic yield for lung nodules with digital tomosynthesis-corrected navigational bronchoscopy: Initial experience with a novel adjunct. Respirology 2019; [Epub ahead of print]. [PubMed]
  14. Chen AC, Gillespie CT. Robotic endoscopic airway challenge: REACH assessment. Ann Thorac Surg 2018;106:293-7. [Crossref] [PubMed]
  15. Gildea T, Gillespie C, Machuzak M, et al. Robotic-assisted bronchoscopic biopsy of peripheral pulmonary lesions in a cadaveric model with simulated tumor targets. Chest 2018;154:1113A-4A. [Crossref]
  16. Rojas-Solano JR, Ugalde-Gamboa L, Machuzak M. Robotic bronchoscopy for diagnosis of suspected lung cancer: a feasibility study. J Bronchology Interv Pulmonol 2018;25:168-75. [PubMed]
  17. Fielding DIK, Bashirzadeh F, Son JH, et al. First human use of a new robotic-assisted fiber optic sensing navigation system for small peripheral pulmonary nodules. Respiration 2019;98:142-50. [Crossref] [PubMed]
译者介绍
黄志宏
本人目前为福建医科大学2016级在读本科生，已被上海交通大学附属上海胸科医院录取，专业为学硕型呼吸内科，导师为孙加源教授，主要研究领域为呼吸介入治疗技术在胸部疾病（肺癌、慢性气道炎症性疾病等）中的疗效和机制研究。同时还本人曾担任“双语讯飞”（微信公众号）主要负责人，参与“全球视野下翻译传译国际研讨会暨中国翻译认知研究会第六届大会”“新时代创新背景下翻译传译认知国际研讨会暨中国翻译认知研究会第三届大会”的会议通知编辑与发布。（更新时间：2021/5/6）

（本译文仅供学术交流，实际内容请以英文原文为准。）

doi: 10.21037/shc.2020.01.01
Cite this article as: McLaughlin J, Mahajan AK. The role of electromagnetic navigational bronchoscopy in the era of robotics. Shanghai Chest 2020;4:27.

Article Options

Download Citation

Share