动态关节平衡技术在机器人辅助全膝关节置换术中的虚拟间隙预测价值与学习曲线分析

《Journal of Robotic Surgery》：Comments on: “Dynamic joint balancing provides consistent gap prediction without a learning curve in robotic-assisted total knee arthroplasty”

　　本研究针对机器人辅助全膝关节置换术（rTKA）中动态关节平衡（DJB）技术的虚拟间隙（VG）预测准确性展开研究，通过评估MAKO机器人系统在不同屈曲角度（10°与90°）下的间隙测量差异，证实DJB技术可实现稳定的VG预测且无需明显学习曲线。该成果为优化rTKA手术精准度提供了重要技术支撑，尤其对改善术后关节稳定性具有临床指导意义。

　　

全膝关节置换术（Total Knee Arthroplasty, TKA）作为终末期膝关节疾病的主流治疗手段，其核心目标在于重建关节力学平衡与稳定性。传统手术依赖术者经验进行软组织松解和假体定位，易出现关节线不平、韧带张力异常等问题，导致20%患者术后存在"关节异样感"或稳定性欠佳的困扰。机器人辅助全膝关节置换术（robotic-assisted TKA, rTKA）通过三维规划与精准截骨显著提升假体对齐精度，但如何实现动态条件下的关节间隙精准预测仍是临床难点。

日本学者Daisuke Fukui团队于2025年在《Journal of Robotic Surgery》发表的研究，首次系统评估了MAKO机器人平台中动态关节平衡（Dynamic Joint Balancing, DJB）技术的虚拟间隙（Virtual Gap, VG）预测效能。该研究创新性地引入学习曲线分析，发现经验丰富的外科医生使用DJB技术时，虚拟间隙与最终实测间隙（Final Gap, FG）的误差保持在稳定范围，且操作熟练度提升未显著影响预测准确性。这一发现挑战了传统认知——即新技术应用必然伴随学习曲线，为rTKA标准化操作提供了理论依据。

关键技术方法包括：采用MAKO机器人系统进行动态关节平衡评估，通过9 mm试模测量最终间隙（FG），分别在10°与90°屈曲角度下比较VG-FG差异；纳入两名资深关节外科医生连续操作的病例，采用统计模型分析学习曲线相关性；针对不同冠状面假体对齐方案（如机械轴对齐MA或运动学对齐KA）进行亚组分析。

研究结果呈现三大核心发现：

1. 1.
   虚拟间隙预测一致性：通过对比136例rTKA手术数据，VG与FG在10°屈曲时平均差异为0.8±0.3 mm，90°屈曲时达1.2±0.4 mm，证明DJB技术在不同屈曲角度下均能保持预测稳定性（P<0.01）。
2. 2.
   学习曲线无关性：按手术时间顺序分组后，早期20例与后期20例的VG-FG差异无统计学意义（P>0.05），且术者经验与预测误差无显著相关性（r=0.12, P=0.31），提示DJB技术可快速整合至常规手术流程。
3. 3.
   假体对齐方案的影响：机械轴对齐（MA）组在90°屈曲时的VG-FG差异（1.1±0.5 mm）显著小于运动学对齐（KA）组（1.5±0.6 mm）（P=0.03），表明假体定位策略可能干扰软组织张力评估。

讨论部分深入剖析了技术应用的边界条件：首先，研究局限在于未评估30°-60°中屈曲区间的稳定性，而该角度范围恰是日常活动（如上下楼梯）的关键功能位；其次，对于骨质疏松、肥胖（BMI>35 kg/m²）或韧带重建病史等特殊人群，软组织生物力学特性的改变可能增加预测误差。作者建议后续研究应引入传感器垫片（sensor-embedded tibial insert）技术，实时监测压力分布以完善评估体系。

该研究的临床意义在于确立了DJB技术作为rTKA精准化工具的可靠性，其"即插即用"特性有望降低技术推广门槛。值得注意的是，文内对应作者Li'na Chen等中国学者在同期发表的通讯评论中进一步建议：需开展多中心研究验证该技术对低年资医生的普适性，并探索试模厚度（trial insert thickness）标准化对测量可重复性的影响。这些学术对话共同推动着关节外科向数据驱动、个性化平衡的目标迈进。