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Chirurgia Plastica

 

Spesso, quando si sente parlare di "chirurgia plastica", questa pratica viene mentalmente correlata alla "chirurgia estetica". In molti casi, in effetti, questo è vero, ma esistono anche altri campi d'intervento della chirurgia plastica, soprattutto in ambito ricostruttivo: fratture ossee esposte, ustioni, altri tipi di traumi, esposizione a sostanze fortemente acide o basiche, malformazioni congenite o acquisite, etc. In questo articolo vengono fatti alcuni cenni circa la possibilità di utilizzo della cosiddetta "intelligenza artificiale" o IA e delle cellule staminali per quanto riguarda la chirurgia plastica.

Con un volume sempre crescente di dati elettronici raccolti dal sistema sanitario, una vera e propria fucina di "Big Data", i ricercatori stanno esplorando l'uso dell'apprendimento automatico, che è una branca dell'intelligenza artificiale, per migliorare l'assistenza medica e le prognosi dei pazienti. Una panoramica dell'apprendimento automatico ed alcuni dei modi con cui potrebbe contribuire ai progressi nella chirurgia plastica sono stati presentati in un articolo pubblicato su Plastic and Reconstructive Surgery, la rivista medica ufficiale della American Society of Plastic Surgeons.

Il Dott. Jonathan Kanevsky della McGill University di Montreal ed i suoi colleghi hanno scritto: "L'apprendimento automatico ha il potenziale per diventare uno strumento potente nella chirurgia plastica, consentendo ai chirurghi di sfruttare dati clinici complessi per aiutare a guidare le decisioni cliniche chiave." Hanno inoltre messo in evidenza alcune aree chiave in cui l'apprendimento automatico e i "Big Data" possono contribuire al progresso della chirurgia plastica e ricostruttiva.

L'apprendimento automatico analizza i dati "storici" per sviluppare algoritmi in grado di acquisire conoscenze. Il Dott. Kanevsky ed i co-autori hanno affermato: "L'apprendimento automatico è già stato applicato, con grande successo, per elaborare grandi quantità di dati complessi in medicina e in chirurgia." I progetti riguardanti le applicazioni sanitarie includono il sistema di calcolo cognitivo IBM Watson Health e il programma nazionale di miglioramento della qualità chirurgica dell'American College of Surgeons.

Il Dott. Kanevsky ed i suoi colleghi ritengono che la chirurgia plastica possa beneficiare di simili "approcci di apprendimento automatico basati su obiettivi e dati", in particolare con la disponibilità del database "TOPS", acronimo anglossassone di "Tracking Operations and Outcomes for Plastic Surgeons". Gli autori evidenziano cinque aree in cui l'apprendimento automatico promette di migliorare l'efficienza e i risultati clinici:

1) Burn Surgery. Un approccio di apprendimento automatico è già stato sviluppato per prevedere il tempo di guarigione delle ustioni, fornendo uno strumento efficace per valutare la profondità dell'ustione. Potrebbero anche essere sviluppati degli algoritmi per consentire una rapida previsione della percentuale di superficie corporea bruciata, un'informazione critica per la rianimazione del paziente e la pianificazione chirurgica.

2) Microchirurgia. Un'applicazione di microchirurgia post-operatoria è stata sviluppata per monitorare la perfusione sanguigna dei lembi di tessuto, basata su fotografie di smartphone. In futuro, potranno essere sviluppati algoritmi per aiutare a suggerire il miglior approccio di chirurgia ricostruttiva per i singoli pazienti.

3) Chirurgia cranio facciale. Sono stati sviluppati approcci di apprendimento automatico per la diagnosi automatica dei difetti di crescita del cranio infantile o craniosinostosi. Gli algoritmi futuri possono essere utili per identificare geni noti e sconosciuti responsabili, ad esempio, della labioschisi.

4) Chirurgia dei nervi periferici e delle mani. Gli approcci di apprendimento automatico possono essere utili per predire il successo degli innesti nervosi ingegnerizzati sul tessuto, per lo sviluppo di controllori automatizzati per neuroprotesi di mani e braccia in pazienti con lesioni del midollo spinale e per migliorare la pianificazione e la previsione dei risultati nella chirurgia della mano.

5) Chirurgia estetica. L'apprendimento automatico ha anche potenziali applicazioni nella chirurgia estetica, ad esempio, prevedendo e simulando i risultati della chirurgia estetica del viso e della chirurgia ricostruttiva del seno.

Gli autori prevedono anche utili applicazioni di apprendimento automatico o machine learning per migliorare l'allenamento dei chirurghi plastici. Tuttavia, sottolineano la necessità di misure per garantire la sicurezza e la rilevanza clinica dei risultati ottenuti dall'apprendimento automatico stesso, e di ricordare che gli algoritmi generati dal computer non possono ancora sostituire l'occhio umano addestrato.

"Questi sono strumenti che non solo possono aiutare il processo decisionale ma anche trovare modelli che potrebbero non essere evidenti nell'analisi di serie di dati più piccoli o di esperienze aneddotiche", concludono il Dott. Kanevsky ed i co-autori. "Abbracciando l'apprendimento automatico, i moderni chirurghi plastici potrebbero essere in grado di ridefinire la specialità, consolidando nel contempo il loro ruolo di leader in prima linea nel progresso scientifico in chirurgia."

Grazie ad altre ricerche, alcuni scienziati affermano che il primo trial randomizzato sull'uomo con innesti di grasso arricchito con cellule staminali per la chirurgia ricostruttiva mostra che la procedura è sicura, affidabile ed efficace. I ricercatori dell'Ospedale Universitario di Copenaghen in Danimarca affermano che la procedura potrebbe diventare centrale per la chirurgia plastica e ricostruttiva. L'innesto di grasso autologo o lipofilling viene sempre più utilizzato nella chirurgia ricostruttiva, come la ricostruzione del seno dopo il cancro, come riferito dai ricercatori. La procedura prevede la raccolta del grasso del paziente al fine di aumentare il volume di grasso in un'altra area del corpo. I ricercatori sottolineano che la procedura ha dei tassi di riassorbimento elevati, fino all'80%, cioè la percentuale di grasso trasferito che non sopravvive.

Tuttavia, recenti studi effettuati sugli animali hanno dimostrato che gli innesti di grasso che sono stati arricchiti con cellule staminali adipose espanse coltivate, dette anche ASC, hanno dimostrato di migliorare significativamente la sopravvivenza del trapianto. Gli scienziati affermano che gli innesti di grasso arricchito con cellule staminali potrebbero "rivoluzionare" la chirurgia ricostruttiva, come la ricostruzione del seno dopo il cancro.

Per il loro studio, pubblicato su The Lancet, i ricercatori hanno eseguito la procedura di trapianto di cellule staminali, confrontandola con la procedura autologa standard in 10 volontari sani. I volontari sono stati sottoposti a liposuzione in modo che il tessuto adiposo potesse essere raccolto da un lato dell'addome. I ricercatori hanno quindi preparato due innesti di grasso purificati per ciascun volontario e questi sono stati iniettati nella parte superiore delle loro braccia. Un innesto è stato arricchito con le cellule staminali dei partecipanti, mentre l'altro no.

Subito dopo la procedura e poi di nuovo dopo 121 giorni, i ricercatori hanno effettuato scansioni RMN dei volontari, al fine di misurare i volumi degli innesti di grasso iniettati. Dalle scansioni RMN iniziali, è stato dimostrato che gli innesti eseguiti utilizzando le cellule staminali derivate dal grasso conservano l'80,9% del loro volume, rispetto al 16,3% degli innesti di controllo standard. Inoltre, gli innesti ASC hanno mostrato quantità significativamente più elevate di tessuto adiposo e di tessuto connettivo appena formato, mentre mostravano meno necrosi, che è la morte del tessuto corporeo, dopo 4 mesi.

Il Dott. Stig-Frederik Trojahn Kølle, del Copenhagen Univerisy Hospital e autore dello studio, ha affermato: "Questi promettenti risultati si aggiungono in modo significativo alla prospettiva dell'uso di cellule staminali in contesti clinici, e mostrano che l'arricchimento dell'innesto ASC potrebbe rendere il lipofilling una procedura affidabile, dal momento che il tasso di riassorbimento, la qualità del tessuto e la sicurezza possono essere previsti." Il Dott. Trojahn Kølle ha affermato che l'innesto di grasso arricchito con cellule staminali potrebbe rivelarsi un'alternativa interessante all'aumento dei tessuti, come la "ricostruzione del seno dopo il cancro con materiale allogenico o la chirurgia del lembo principale, con minori effetti collaterali e risultati cosmetici più soddisfacenti."

In un commento collegato a seguito dello studio, J. Peter Rubin e Kacey G. Marra, del Dipartimento di Chirurgia Plastica dell'Università di Pittsburgh, osservano che l'innesto di grasso arricchito con cellule staminali potrebbe rivoluzionare la chirurgia ricostruttiva: "Negli ultimi decenni, lo standard di cura per il trattamento delle deformità dei tessuti molli si è incentrato sulle procedure del lembo e sull'uso di impianti protesici; anche se spesso molto efficaci nel ripristinare il contorno dei tessuti molli, queste terapie attuali non sono prive di problemi. Il rapporto di Kølle e colleghi fornisce dati importanti per giustificare l'uso della terapia cellulare per la ricostruzione del tessuto molle iniettabile, e getta le basi per il perfezionamento degli interventi che possono migliorare i risultati nelle terapie ricostruttive minimamente invasive." I ricercatori concludono che sono necessari ulteriori studi per applicare il metodo di innesto ASC a popolazioni di pazienti rilevanti.

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