Haptic Portable Robotic Device for Automated Guidewire or Catheter Navigation in Endovascular Procedures

Resumen Técnico: Dispositivo Robótico Portátil Háptico para la Navegación Automatizada de Guías

Planteamiento del Problema
La terapia endovascular ofrece ventajas significativas sobre la cirugía abierta, incluyendo el acceso mínimamente invasivo y una recuperación más rápida. Sin embargo, los procedimientos actuales guiados por fluoroscopia dependen en gran medida de la destreza manual y la experiencia de operadores altamente capacitados. Esta dependencia crea barreras en entornos de tiempo crítico o con recursos limitados (por ejemplo, trauma prehospitalario, clínicas rurales o incidentes con múltiples víctimas) donde los especialistas entrenados pueden no estar disponibles. Además, los sistemas de navegación robótica existentes (por ejemplo, Corindus, Sensei) son típicamente grandes, están conectados a infraestructura de imagenología de grado hospitalario y carecen de verdadera autonomía o retroalimentación táctil. Estas limitaciones impiden su despliegue en entornos austeros y dejan a los operadores vulnerables a la exposición a la radiación y a lesiones vasculares debido a la ausencia de detección de fuerza en tiempo real. Existe una brecha crítica para un sistema inteligente y portátil capaz de la navegación autónoma de guías con conciencia háptica.

Metodología
Los autores desarrollaron un dispositivo robótico ligero (400 g), portátil, diseñado para replicar las maniobras manuales de un intervencionista: avance lineal y rotación axial de una guía.

• Diseño Mecánico: El dispositivo presenta un factor de forma compacto (160 × 75 × 90 mm) construido con resina impresa en 3D y plástico ABS. Utiliza un servo Dynamixel 2XC430 de dos ejes para el avance lineal primario y la rotación, apoyado por tres servomotores KST X06 en miniatura para el agarre y movimientos de torsión finos "tipo dedo". Un mecanismo de piñón y cremallera facilita la acción de torsión, mientras que las cubiertas de silicona en las puntas de los dedos evitan el deslizamiento.
• Arquitectura de Control: El sistema es controlado por una Raspberry Pi 4 que ejecuta un software basado en Python. Emplea una estrategia de control de dos capas:
  1. Máquina de Estados Finitos (FSM): Imita el comportamiento del clínico mediante el monitoreo de la corriente del motor como un sustituto de la fuerza de contacto. Cuando la corriente excede un umbral ($F_{touch}$), indicando resistencia, la FSM activa una rutina de retracción y rotación (ya sea una rotación axial de 90° o un giro tipo humano) para navegar alrededor de obstrucciones.
  2. Control de Impedancia: Para manejar la rigidez variable de las lesiones, el sistema implementa un modelo de masa-resorte-amortiguador. Al detectar contacto, el robot realiza una sonda de 1 mm para medir el cambio en la corriente del motor ($\Delta I$) y el desplazamiento ($\Delta x$). Basándose en estas métricas, la obstrucción se clasifica como Blanda, Media o Rígida. El controlador entonces ajusta dinámicamente las ganancias de masa virtual, amortiguación y rigidez para modular la velocidad de empuje y la fuerza aplicada, asegurando un comportamiento complaciente en tejidos blandos y un control más firme en lesiones calcificadas.
• Configuración Experimental: La validación se realizó utilizando una configuración de banco modular con un tubo de silicona flexible (15 mm de diámetro interno) que simula la aorta. Insertos personalizados impresos en 3D crearon estenosis de severidad del 20%, 40%, 60% y 80%. Los experimentos utilizaron materiales de obstrucción tanto rígidos como flexibles (Resina Flexible Formlabs 80A). Se probaron dos umbrales de sensibilidad de detección (75 mA y 94 mA) en un total de 160 ensayos.

Resultos Clave

• Desempeño de Navegación: El robot navegó con éxito todos los niveles de estenosis simulados. A medida que la severidad de la estenosis aumentó del 20% al 80%, el número de retracciones requeridas aumentó de manera predecible, validando la estrategia de detección basada en la fuerza. Una mayor sensibilidad de detección (75 mA) resultó en retracciones más frecuentes en todos los niveles de estenosis en comparación con la línea base (94 mA).
• Clasificación de Rigidez: El sistema demostró una alta precisión en la clasificación de la rigidez de la lesión. En un conjunto separado de 60 ensayos utilizando propiedades de materiales distintos, el robot logró puntuaciones F de 0.95 para rígido, 0.83 para blando y 0.77 para medio en las obstrucciones. Las lesiones rígidas se identificaron con la mayor precisión debido al aumento brusco de la corriente y al desplazamiento mínimo.
• Interacción de Materiales: El análisis estadístico (ANOVA de tres vías) confirmó que los recuentos de retracción estaban significados por la severidad de la estenosis, la sensibilidad de detección y la rigidez del material. El sistema mostró una mayor sensibilidad a los umbrales de detección en obstrucciones rígidas en comparación con las flexibles.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que este prototipo representa un paso significativo hacia una terapia endovascular accesible e independiente del operador. Sus contribuciones primarias incluyen:

1. Portabilidad y Autonomía: A diferencia de los sistemas existentes ligados al hospital, este dispositivo funciona con batería, no está conectado a cables y es lo suficientemente pequeño para ser desplegado en ambulancias, hospitales de campaña o zonas de desastre.
2. Háptica de Bajo Costo: Logra retroalimentación táctil en tiempo real y navegación adaptativa utilizando únicamente la detección de la corriente interna del motor, eliminando la necesidad de sensores de fuerza externos costosos o infraestructura de imagenología compleja.
3. Seguridad y Adaptabilidad: La estrategia de control de impedancia permite que el robot se adapte a diferentes tipos de tejido, lo que potencialmente reduce el riesgo de perforación vascular y hemorragia.
4. Potencial Clínico: Los autores sugieren que el sistema podría facilitar procedimientos vitales como la REBOA (Oclusión con Balón Endovascular Resuscitativa de la Aorta) y la TEVAR en entornos prehospitalarios, o servir como una herramienta de pre-posicionamiento para la trombectomía en la atención de accidentes cerebrovasculares agudos, cerrando la brecha hasta que se pueda acceder a la atención definitiva.

Los autores mantienen un tono modesto respecto a las limitaciones, reconociendo que las pruebas actuales se restringieron a modelos de tubo de un solo lumen estático sin flujo sanguíneo ni ramificaciones anatómicas complejas. Señalan que el trabajo futuro debe validar el sistema en modelos de flujo anatómicamente precisos y en entornos in vivo antes de la traslación clínica.