Experience of Computer Tomography Guided Robot-Assisted Transthoracic Lung Biopsy

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: The sensitivity of computer tomography (CT) guided transthoracic needle biopsy for the verification of lung tumors is reported to range from 74 to 90%. An augmented reality robotic navigation system for CT-guided percutaneous lung biopsy has been developed to facilitate more precise biopsy of lung lesions. The present study describes the authors’ experience with the navigation system for transthoracic lung biopsy.

AIM: To analyze the safety and diagnostic value of performing a transthoracic biopsy of lung tumors using a robotic CT navigation system.

MATERIALS AND METHODS: The study included a retrospective analysis of CT-guided robot-assisted transthoracic lung biopsy procedures performed in the Thoracic and Abdominal Surgical Oncology Department No. 72 of the Botkin Moscow General Scientific and Clinical Center between November 30, 2023 to April 04, 2024. A total of 104 patients were included in the study. The biopsy was performed following the developed algorithm.

RESULTS: The specimens obtained were morphologically valuable in 91.8% of cases (n=101/110). A total of 1–4 specimens (tissue columns) were obtained from each patient during the biopsy procedure. Specifically, 1 specimen was obtained from 7 patients (6.4٪), 2 specimens from 57 patients (51.8٪), 3 specimens from 43 patients, and 4 specimens from 3 patients (2.7٪). Among the patients for whom morphologically valuable specimens were obtained (n=101), the diagnosis of malignant tumor was confirmed in 76 cases (75.2%). In all remaining cases (n=25, 24.8%), benign lesions or inflammatory/post-inflammatory changes were diagnosed. Complications of various severity degrees occurred in 17 cases (15.5%). No deaths were reported (0%). The findings revealed no statistically significant differences in the frequency of cases with a verified diagnosis based on the diameter of the biopsy needle (p=0.124). Furthermore, the analysis revealed no statistically significant effect of the diameter of the biopsy needle (16G or 18G) on the overall complication rate (18.2 and 9%, respectively; p=0.266) and the frequency of pleural drainage for postoperative pneumothorax (10.4 and 6%, respectively; p=0.72).

CONCLUSIONS: The CT-guided robot-assisted transthoracic lung biopsy is a safe and effective technique for the morphological verification of malignant tumors.

About the authors

Zurab A. Bagateliya

Botkin Moscow City Clinical Center

Author for correspondence.
Email: zambotk@botkinmoscow.ru
ORCID iD: 0000-0001-5699-3695
SPIN-code: 5391-5670

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow

Dmitrii N. Grekov

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: grekov.doc@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-8391-1210
SPIN-code: 6841-7128

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor

Russian Federation, Moscow

Sergey S. Lebedev

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: lebedevssd@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5366-1281
SPIN-code: 2736-0683

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor

Russian Federation, Moscow

Antonio K. Chekini

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: docpro13@mail.com
ORCID iD: 0000-0001-9065-4726
SPIN-code: 3114-0517

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Victor N. Yakomaskin

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: yakomas@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9692-9900
SPIN-code: 7674-5267

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Vladislav E. Bugaev

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

Email: vladbugaev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2410-7801
SPIN-code: 7913-4919

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Radik A. Mkrtumyan

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: r.mkrtumyan@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-2243-3142
SPIN-code: 1512-8577
Russian Federation, Moscow

Konstantin S. Titov

Botkin Moscow City Clinical Center; Peoples’ Friendship University of Russia

Email: ks-titov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4460-9136
SPIN-code: 7795-6512

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

Maksim P. Onishchenko

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: doctor-m@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-8396-7488
Russian Federation, Moscow

Veronika B. Rumer

Botkin Moscow City Clinical Center

Email: parlodel@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2803-470X
SPIN-code: 7632-2296
Russian Federation, Moscow

References

  1. Rivera MP, Mehta AC, Wahidi MM. Establishing the diagnosis of lung cancer: Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed: American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest. 2013;143(Suppl.5):e142S-e165S. doi: 10.1378/chest.12-2353
  2. Fontaine-Delaruelle C, Souquet PJ, Gamondes D, et al. Negative Predictive Value of Transthoracic Core-Needle Biopsy. Chest. 2015;148(2):472–480. doi: 10.1378/chest.14-1907
  3. Takeshita J, Masago K, Kato R, et al. CT-guided fine-needle aspiration and core needle biopsies of pulmonary lesions: a single-center experience with 750 biopsies in Japan. AJR Am J Roentgenol. 2015;204(1):29–34. doi: 10.2214/AJR.14.13151
  4. Loubeyre P, Copercini M, Dietrich PY. Percutaneous CT-guided multisampling core needle biopsy of thoracic lesions. AJR Am J Roentgenol. 2005;185(5):1294–1298. doi: 10.2214/AJR.04.1344
  5. Larscheid RC, Thorpe PE, Scott WJ. Percutaneous transthoracic needle aspiration biopsy: a comprehensive review of its current role in the diagnosis and treatment of lung tumors. Chest. 1998;114(3):704–709. doi: 10.1378/chest.114.3.704
  6. Lee KH, Lim KY, Suh YJ, et al. Nondiagnostic Percutaneous Transthoracic Needle Biopsy of Lung Lesions: A Multicenter Study of Malignancy Risk. Radiology. 2019;290(3):814–823. doi: 10.1148/radiol.2018181482
  7. Takeshita J, Masago K, Kato R, et al. CT-guided fine-needle aspiration and core needle biopsies of pulmonary lesions: a single-center experience with 750 biopsies in Japan. AJR Am J Roentgenol. 2015;204(1):29–34. doi: 10.2214/AJR.14.13151
  8. Loubeyre P, Copercini M, Dietrich PY. Percutaneous CT-guided multisampling core needle biopsy of thoracic lesions. AJR Am J Roentgenol. 2005;185(5):1294–1298. doi: 10.2214/AJR.04.1344
  9. Wiener RS, Schwartz LM, Woloshin S, Welch HG. Population-based risk for complications after transthoracic needle lung biopsy of a pulmonary nodule: an analysis of discharge records. Ann Intern Med. 2011;155(3):137–144. doi: 10.7326/0003-4819-155-3-201108020-00003
  10. Tai R, Dunne RM, Trotman-Dickenson B, et al. Frequency and Severity of Pulmonary Hemorrhage in Patients Undergoing Percutaneous CT-guided Transthoracic Lung Biopsy: Single-Institution Experience of 1175 Cases. Radiology. 2016;279(1):287–296. doi: 10.1148/radiol.2015150381
  11. Lee SM, Park CM, Lee KH, et al. C-arm cone-beam CT-guided percutaneous transthoracic needle biopsy of lung nodules: clinical experience in 1108 patients. Radiology. 2014;271(1):291–300. doi: 10.1148/radiol.13131265
  12. Faiella E, Messina L, Castiello G, et al. Augmented reality 3D navigation system for percutaneous CT-guided pulmonary ground-glass opacity biopsies: a comparison with the standard CT-guided technique. J Thorac Dis. 2022;14(2):247–256. doi: 10.21037/jtd-21-1285
  13. Faiella E, Frauenfelder G, Santucci D, et al. Percutaneous low-dose CT-guided lung biopsy with an augmented reality navigation system: validation of the technique on 496 suspected lesions. Clin Imaging. 2018;49:101–105. doi: 10.1016/j.clinimag.2017.11.013
  14. Iannelli G, Caivano R, Villonio A, et al. Percutaneous Computed Tomography-Guided Lung Biopsies using a Virtual Navigation Guidance: Our Experience. Cancer Invest. 2018;36(6):349–355. doi: 10.1080/07357907.2018.1498877
  15. Yeow KM, Tsay PK, Cheung YC, et al. Factors Affecting Diagnostic Accuracy of CTguided Coaxial Cutting Needle Lung Biopsy: Retrospective Analysis of 631 Procedures. J Vasc Interv Radiol. 2003;14(5):581–588. doi: 10.1097/01.rvi.0000071087.76348.c7
  16. Priola AM, Priola SM, Cataldi A, et al. Accuracy of CT-guided transthoracic needle biopsy of lung lesions: Factors affecting diagnostic yield. Radiol Med. 2007;112(8):1142–1159. doi: 10.1007/s11547-007-0212-y
  17. Meng X, Kuai X, Dong W, et al. Comparison of lung lesion biopsies between low-dose CT-guided and conventional CT-guided techniques. Acta radiol. 2013;54(8):909–915. doi: 10.1177/0284185113485937
  18. Iannelli G, Caivano R, Villonio A, et al. Percutaneous Computed Tomography-Guided Lung Biopsies using a Virtual Navigation Guidance: Our Experience. Cancer Invest. 2018;36(6):349–355. doi: 10.1080/07357907.2018.1498877
  19. Grasso RF, Faiella E, Luppi G, et al. Percutaneous lung biopsy: comparison between an augmented reality CT navigation system and standard CT-guided technique. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2013;8(5):837–848. doi: 10.1007/s11548-013-0816-8
  20. Lanouzière M, Varbédian O, Chevallier O, et al. Computed Tomography-NavigationTM Electromagnetic System Compared to Conventional Computed Tomography Guidance for Percutaneous Lung Biopsy: A Single-Center Experience. Diagnostics. 2021;11(9):1532. doi: 10.3390/diagnostics11091532

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The frequency of cases with morphological verification of the diagnosis, depending on the diameter of the biopsy needle.

Download (107KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The overall incidence of complications depending on the diameter of the biopsy needle.

Download (72KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The frequency of drainage of the pleural cavity depending on the diameter of the biopsy needle.

Download (76KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».