Цефалометрическое прогнозирование изменений мягких тканей лица как обязательный этап планирования при лечении зубочелюстных аномалий и деформаций (обзор литературы)

Всего четверть века назад идея выполнения ортогнатической операции с целью улучшения привлекательности внешнего вида лица могла показаться для большинства пациентов с зубочелюстными аномалиями и деформациями неприемлемой, однако на данный момент произошел существенный сдвиг этой парадигмы. Связано это с широким распространением различных интернет-площадок, социальных сетей, где появилась возможность сравнивать свою внешность с внешностью других людей, с эталонами для подражания (спортсмены, кинозвезды и др.) [1].

Внешние параметры лица являются важными составляющими, влияющими на психоэмоциональное состояние человека и нередко играющими важную роль в его социальном статусе [2]. Эффекты ортогнатической хирургии выходят за рамки объективной цефалометрической коррекции лицевой и зубной диспропорции, происходит ощутимое улучшение, которое изменяет публично воспринимаемые черты лица и эмоции [3].

Облик лица определяется мягкими тканями, покрывающими лицевой скелет. При изменении положения костных структур непременно изменятся и параметры мягких тканей лица. Таким образом, прогнозирование изменений мягких тканей после ортогнатической операции является неотъемлемой частью планирования всего лечения [4]. Ключевая проблема заключается в сложности точного прогнозирования мягкотканного «ответа».

Целью данного обзора является изучение существующих и перспективных методов цефалометрического прогнозирования изменений мягких тканей лица в ортогнатической хирургии.

Основной тактикой комплексного ортогнатического лечения является установление баланса взаимного положения костей лицевого скелета, что оказывает положительное влияние с одной стороны на состояния прикуса, с другой – на пропорции лица [4][5]. Также увеличивать диаметр глотки при хирургическом выдвижении максилло-мандибулярного комплекса является анатомо-физиологическим обоснованием применения ортогнатического лечения при тяжелом синдроме обструктивного апноэ сна. В таких случаях тактика заключается в максимальном выдвижении челюстей для улучшения индекса апноэ-гипопноэ, однако челюстно-лицевому хирургу всегда необходимо учитывать риск формирования в этом случае протрузивного профиля [6]. Поэтому цефалометрическое прогнозирование результатов ортогнатического лечения считается «золотым стандартом» при консультировании пациентов и планировании операции [4].

Сегодня специалисты могут точно просчитать изменения костных структур, виртуально остеотомируя челюсти на фрагменты и перемещая их в различных плоскостях [5][7][8]. Однако прогнозирование «ответа» мягких тканей лица на пространственное изменение скелетных структур по-прежнему остается затруднительной задачей из-за анатомо-топографической сложности челюстно-лицевой области, влияния физических факторов и неточностей методов планирования [9][10]. Но именно состояние мягкотканного компонента лица имеет решающее значение в конечном эстетическом результате [9].

Среди авторов нет единого мнения относительно наилучшего метода прогнозирования изменений мягких тканей [11].

Большинство методов цефалометрического прогнозирования основано на анализе телерентгенограмм. Телерентгенография впервые была разработана и внедрена в ортодонтию в 1931 году одновременно B.H. Broadbent в Америке и H. Hofrath в Германии [12][13]. Авторами было выявлено превосходство телерентгенограммы перед обзорными рентгенограммами черепа. H. Hofrath отмечал точность передачи рентгеновского изображения и соответствия размеров. Автор уже тогда указывал на контурирование мягкотканных покровов черепа на телерентгенограммах, что позволило проводить более детальное обследование [12]. Именно телерентгенография как методика рентгенологического исследования дала толчок для дальнейшего качественного развития ортодонтии и ортогнатии.

Цефалометрическое прогнозирование в ортогнатической хирургии может быть выполнено вручную или с помощью использования нескольких доступных в настоящее время компьютерных программ. Ручные методы требуют больших временных затрат, тогда как компьютеризированные методы облегчают и ускоряют выполнение визуализации целей лечения [14].

Десятилетиями планирование изменений положения тех или иных структур лица проводилось вручную с помощью ацетатной бумаги или кальки, приклеенной к рентгенограммам [14]. Впервые метод определения объема движения нижней челюсти с целью улучшения профиля лица был описан в 1965 году [15]. Метод заключался в прорисовке верхней и нижней челюстей, зубов верхней и нижней челюстей и профиля мягких тканей лица на исходной цефалограмме. Для проведения движения нижней челюсти кзади она была отдельно прорисована и вырезана. На этом же фрагменте выполнялась прорисовка контуров мягких тканей верхней части глотки, подбородка и нижней губы. Затем вырезанный участок перемещали дистально вдоль окклюзионной плоскости до достижения правильного соотношения и фиксировали изменения мягких тканей. Вырезанный участок, обведенный другим цветом, чем исходная кривая, помогал легче визуализировать изменения мягких тканей [15].

Другой метод основывался на определении приемлемого соотношения челюстей и зубов на загипсованных в артикуляторе моделях. Полученные соотношения моляров и резцов переносились, дублировались на цефалограмме при помощи заранее вырезанных и прорисованных другим цветом фрагментов. Планирование завершалось дорисовыванием контуров мягких тканей. В соответствии с этой методикой толщина губ менялась обратно пропорционально изменениям вертикального размера лица, а толщина мягких тканей подбородка не имела такой зависимости [16].

В конце 80-х годов ряд авторов предложили методики прогнозирования изменений параметров профиля лица, основываясь на наложении увеличенных фотографий или фотонегатива во фронтальной и боковой проекциях на цефалограммы. Далее на фотографии прорисовывали линии остеотомий, вырезали фрагмент и путем его перемещения достигали планируемого результата. Подход с фотографиями позволял наглядно демонстрировать пациентам изображения прогнозируемого результата, а методика с фотонегативом позволила провести детальный анализ мягких тканей в боковой проекции, который было трудно получить с помощью стандартных цефалометрических методов [17][18].

Фундаментальными являются исследования доктора G. William Arnett и его учеников, разработавших методологию цефалометрического прогнозирования [19][20].

Группа итальянских ученых модернизировала цефалометрический анализ по Arnett, изменив ориентир вертикальной линии с точки Subnasale на точку Glabella, обосновав это тем, что при сагиттальных движениях верхней челюсти во время операции положение точки Subnasale меняется. Это, в свою очередь, ведет к неточностям расчетов. Кроме того, инновационное преимущество этого ориентира заключается в том, что появляется возможность сравнения до- и послеоперационных фотографий профиля лица как между собой, так и с эталонными значениями [21].

При изучении изменения мягких тканей верхней и нижней губ и области подбородка в результате ортогнатической операции по выдвижению верхней челюсти было установлено, что мягкие ткани верхней губы сопровождают 70–80% движений верхней челюсти. Однако в мягких тканях нижней губы существенных изменений не определялось [11].

Губы – наиболее сложный участок для прогнозирования изменений в результате ортогнатической хирургии. Геометрия губ является одной из наиболее важных особенностей, определяющих эстетику лица. У пациентов с аномалиями размеров челюстей губы часто сильно деформированы. Группой китайских исследователей разработан подход к прогнозированию изменения губ при ортогнатической хирургии, основанной на методе конечных элементов. Им удалось усовершенствовать свои же, ранее разработанные методики, уделив особое внимание эффекту скольжения губ по остеотомированным фрагментам челюстей, что сократило погрешность в результатах прогноза, которая составила менее 1 мм [9].

S. Rupperti и соавт. (2022) в своем исследовании изучили степень изменения мягких тканей верхней губы по точкам Sn, A´, Ls относительно костных точек A, Is верхней челюсти при ее перемещении. Отсчет проводили относительно вертикальной линии, проведенной через центр турецкого седла и перпендикулярной линии SN. Точка субназалис (Sn) следовала за точкой A на 57%, точка A´ следовала за точкой A на 73%, а точка Ls верхней губы следовала за изменением положения вершины режущего края первого резца (Is) на 73%. Средняя ошибка прогноза составляла почти 2 мм [22] (рис. 1).

Доказано, что коэффициент корреляции между точками Ah и As для операций с выдвижением и задвижением верхней челюсти статистически высоко значимый (p = 0,003 и p = 0,000 соответственно). Это указывает на очень сильную корреляционную связь между изменениями положения костных и мягкотканных структур при хирургическом вмешательстве и при атрофических изменениях. С каждой единицей выдвижения верхней челюсти верхняя губа будет продвигаться вперед на 1,23 единицы и перемещаться назад на 0,97 единицы на каждую единицу задвижения. Также установлена корреляционная связь между точками нижней челюсти и нижней губы (p = 0,000) как для операций с выдвижением, так и с задвижением. Нижняя губа перемещается вперед на 0,66 единицы, а мягкие ткани подбородочно-губной борозды – на 1,109 единицы на каждую единицу продвижения нижней челюсти. Однако при задвижении нижней челюсти нижняя губа отступала на 0,794 единицы, а подбородочно-губная борозда – на 0,731 единицы. При перемещении нижней челюсти вперед смещение мягких тканей в области подбородка составляло 0,859 и 0,71 единицы по отношению к Pogonion и Gnathion соответственно, а при смещении назад – 0,965 и 0,859 единицы соответственно [4].

Перспективным кажется исследование китайских ученых, в котором для определения сагиттального соотношения верхней и нижней челюстей использовали новый подход к изучению, основанный на разработанном авторами G-треугольнике. Для построения G-треугольника на телерентгенографии в боковой проекции соединяют точки Ba–G и Po–Or. Точка пересечения линии Ba–G и линии Po–Or (плоскость FH) определяется как точка I. Рисуют продолженную линию Bo–I. Далее строят линию, проходящую через точку G под углом 60° к линии Bo–I. Точка их пересечения определяется как точка X. Чертят перевернутый равносторонний треугольник, используя отрезок Bo–X в качестве одной из его сторон. Третья вершина этого треугольника определяется как точка K. Таким образом, равносторонний треугольник Bo–X–K называется G-треугольником [23] (рис. 2).

Авторы отмечают преимущества данной методики. Первым является то, что результат не зависит от точки N, которая может быть очень вариабельной. Построенную линию через точку Bo и виртуальную точку X можно рассматривать как относительно стабильную опорную плоскость. Все результаты измерений в анализе G-треугольника находятся в диапазоне от −15 до 15°, что намного легче для измерения и запоминания. Третьим важным моментом анализа сагиттального G-треугольника является то, что сторона X–K G-треугольника может использоваться в качестве направляющей линии для сагиттальной оценки положения челюстей, так как оба угла AXK и BXK стремятся к 0° [23].

В исследовании по изучению изменения кончика носа вследствие выполнения остеотомии верхней челюсти по Le Fort I с ее выдвижением или задвижением установлено, что у 85% пациентов наблюдалось поднятие кончика носа, у 80% – смещение кончика носа вперед, у 80% – увеличение угла поворота кончика носа, у 95% – увеличение межкрыльевой ширины носа [24]. Эстетический и функциональный трехмерный анализ изменений тканей носа должен стать неотъемлемой частью диагностического процесса и планирования лечения при ортогнатической хирургии [25].

В настоящее время стали широкодоступны методы виртуального хирургического планирования (VSP) ортогнатического лечения. Большинство современных программ дает возможность не только предоперационного моделирования смещения фрагментов лицевого скелета, но и прогнозирования ожидаемых изменений мягких тканей лица со значительно более высокой точностью [5][26][27]. Для этих целей разработано несколько программ, таких как Quick Ceph (Quick Ceph Systems Inc., Сан-Диего, Калифорния, США), Dentofacial Planner (Dentofacial Software, Торонто, Онтарио, Канада), ProPlan CMF (Materialise NV, Лёвен, Бельгия) и наиболее часто обсуждаемый в литературе метод Dolphin Imaging (Dolphin Imaging & Management Solutions, Чатсуорт, Калифорния, США) [27].

Считается, что программы виртуального хирургического планирования имеют ошибку прогнозирования мягких тканей < 2 мм. Вопрос о том, имеет ли это отклонение клиническое значение, остается спорным. В исследовании использования системы VSP было установлено, что точность прогнозирования достигала от 75,5 до 100% со средними отклонениями менее ± 1 мм. Различия имели место в кончике и в основании носа при переходе к верхней губе, тогда как краниальная часть носа была предсказана почти на 100% правильно во всех случаях [27].

Активно разрабатываются трехмерные методы прогнозирования на основе 3D-исследований, таких как трехмерная компьютерная томография (3D CT), трехмерная магнитно-резонансная томография (3D MRI) и поверхностное лазерное сканирование [14]. Несмотря на многообещающие возможности технологии 3D, методы объемного цефалометрического анализа пока несостоятельны, что проявляется в разрозненности и фрагментарности, а также в отсутствии унифицированных стандартов для измерений в трехмерном пространстве [28].

Однако прорывные разработки в области искусственного интеллекта, в частности методов глубокого машинного обучения, обещают повысить как точность, так и скорость диагностики, снижая при этом вероятность ошибок. Эти технологии способны автоматически идентифицировать и анализировать сложные структуры на рентгенологических изображениях [29][30][31].

Помимо факторов, непосредственно связанных с методом прогнозирования и его применением, существует значительное количество факторов, которые могут существенно повлиять на точность ответа мягких тканей. Эти факторы могут быть биологическими, такими как рецидив, центр вращения нижней челюсти и индивидуальные реакции в ответ на лечение, а также другие факторы, такие как пол, раса, предоперационная толщина мягких тканей и базы данных для средних соотношений изменений движений мягких и твердых тканей [32].

К сожалению, не всегда удается достичь желаемого эстетического результата, существуют неровности контура, и при значительных движениях скелета происходит растяжение тканей, что приводит к недостаточности объема мягких тканей. Аутологичная жировая трансплантация стала популярной вспомогательной процедурой для увеличения мягких тканей в таких случаях [5][33]. В арсенале косметологов и пластических хирургов большое количество методов коррекции эстетической дисгармонии лица. Некоторые авторы считают, что косметические процедуры лица должны проводиться одновременно с хирургическим перемещением челюстей, если это возможно. Часть процедур рекомендована через 6–8 месяцев с момента операции для достижения более предсказуемого результата [34][35].

Заключение

Основным ограничивающим фактором в развитии трехмерной цефалометрии выступает отсутствие стандартизированных протоколов. Их разработка является актуальной научно-практической задачей, решение которой требует референсных данных о популяционных нормах. В настоящее время в распоряжении клиницистов и исследователей преимущественно находятся нормы, характерные для представителей европеоидной расы (североамериканской популяции). Тогда как, к примеру, представители азиатской расы имеют ряд отличительных краниофациальных признаков: увеличенную скуловую, бивисочную и бигональную ширину, втянутый лоб, края орбит, медиальную часть верхней челюсти, грушевидные края, подбородок и низкую спинку носа. Вследствие указанных морфологических различий существующие цефалометрические нормы не могут быть применены к пациентам иных расовых групп. Их применение без предварительной персонализации и учета этнической специфики приведет к некорректным диагностическим и прогностическим заключениям, что ставит под сомнение клиническую эффективность планирования ортогнатических операций у данной когорты пациентов.

Таким образом, представляется научно обоснованным и клинически востребованным проведение целевого исследования, направленного на установление репрезентативных цефалометрических параметров, отражающих этническую принадлежность потенциальных пациентов.

Конфликт интересов: авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Источник финансирования: авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования – ВВК, ВЛЦ, ППТ

Сбор и обработка материала – ВВК, ВЛЦ, ППТ

Статистическая обработка – ВВК

Написание текста – ВВК, ВЛЦ, ППТ

Редактирование – ВЛЦ