Modern methods for determining the positive surgical margin during radical prostatectomy

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Determining and evaluation of predictors of biochemical recurrence (BCR) is one of the essential aim, which may help to achieve the most effective treatment of prostate cancer. Obviously, positive surgical margins represent an independent risk factor for BR following radical prostatectomy. The development of methods determining the status of the surgical margin during surgery is an important direction which can upgrade the effectiveness of prostate cancer treatment. Moreoverit is relevant to review modern methods for diagnosing the status of the surgical margin during radical prostatectomy.

This article presents a systematic review carried out at the Department of Urology and Andrology of Pirogov Russian National Research Medical University. In September 2021, we performed a PubMed/Web of Science search to include articles published in 1995–2020 evaluating the key words «prostate cancer», «surgical margin», «radical prostatectomy», «biochemical recurrence», «methods for determining the surgical margin». Nowadays the following technologies have been developed and being actively studied: the usage of aminolevulinic acid, optical coherence tomography, optical spectroscopy, confocal laser microscopy, 3D augmented reality, 3D modeling, the study of frozen samples.

About the authors

I. S. Byadretdinov

Pirogov Russian National Research Medical University

Author for correspondence.
Email: byadretdinov.i@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1275-2133

postgraduate at the Department of Urology and Andrology

Russian Federation, Moscow

S. V. Kotov

Pirogov Russian National Research Medical University; N.I. Pirogov City Clinical Hospital № 1 of the Moscow Healthcare Department

Email: urokotov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3764-6131

MD, professor, head of Department of Urology and Andrology

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. LoebS.,Feng Z., Ross A., Trock B.J., HumphreysE.B. , and Walsh P.C. Can we stop prostate specific antigen testing 10 years after radical prostatectomy? J. Urol. 2011;186(2):500–505. doi: 10.1016/j.juro.2011.03.116.
  2. Isbarn H. et al. Long-term data on the survival of patients with prostate cancer treated with radical prostatectomy in the prostate-specific antigen era. BJU Int. 2010;106(1):37–43. doi: 10.1111/j.1464-410X.2009.09134. x.
  3. KingD.F., KingL.A. A brief historical note on staining by hematoxylin and eosin. Am J Dermatopathol 1986; 8:168.
  4. Peng Q. et al. 5-Aminolevulinic acid-based photodynamic therapy: Clinical research and future challenges. Cancer. 1997;79(12):2282–2308.
  5. Chou R. et al. Comparative Effectiveness of Fluorescent Versus White Light Cystoscopy for Initial Diagnosis or Surveillance of Bladder Cancer on Clinical Outcomes: Systematic Review and Meta-Analysis. J. Urol. 2017;197(3):548–558. doi: 10.1016/j.juro.2016.10.061.
  6. Zaak D. et al. Photodynamic Diagnosis of Prostate Cancer Using 5-Aminolevulinic Acid-First Clinical Experiences. Urology. 2008;72(2):345–348. doi: 10.1016/j.urology.2007.12.086.
  7. Ganzer R. et al. Intraoperative photodynamic evaluation of surgical margins during endoscopic extraperitoneal radical prostatectomy with the use of 5-aminolevulinic acid. J. Endourol. 2009;23(9):1387–1394. doi: 10.1089/end.2009.0374.
  8. Adam C. et al. Photodynamic Diagnosis Using 5-Aminolevulinic Acid for the Detection of Positive Surgical Margins during Radical Prostatectomy in Patients with Carcinoma of the Prostate: A Multicentre, Prospective, Phase 2 Trial of a Diagnostic Procedure. Eur. Urol. 2009;55(6):1281–1288. doi: 10.1016/j.eururo.2009.02.027.
  9. Inoue et K. al. Application of 5-aminolevulinic acid-mediated photodynamic diagnosis to robot-assisted laparoscopic radical prostatectomy. Urology. 2013;82(5):1175–1178. doi: 10.1016/j.urology.2013.06.051.
  10. Fukuhara H., Inoue K., Kurabayashi A., Furihata M., ShuinT. Performance of 5-aminolevulinic-acid-based photodynamic diagnosis for radical prostatectomy. BMC Urol. 2015;15(1):1–6. doi: 10.1186/s12894-015-0073-y.
  11. D’Amico A.V., Weinstein M., Li X., Richie J.P., and Fujimoto J. Optical coherence tomography as a method for identifying benign and malignant microscopic structures in the prostate gland. Urology. 2000;55(5):783–787. doi: 10.1016/S0090-4295(00)00475-1.
  12. Aron M. et al. Preliminary experience with the NirisTM optical coherence tomography system during laparoscopic and robotic prostatectomy. J. Endourol. 2007;21(8):814–818. doi: 10.1089/end.2006.9938.
  13. Dangle P.P., ShahK.K., KaffenbergerB., Patel V.R. The use of high-resolution optical coherence tomography to evaluate rbotic radical prostatectomy specimens. Int. Braz J Urol. 2009;35(3):344–353. doi: 10.1590/S1677-55382009000300011.
  14. Lay A.H. et al. Detecting positive surgical margins: utilisation of light-reflectance spectroscopy on ex vivo prostate specimens. BJU Int. 2016;118(6):885–889. doi: 10.1111/bju.13503.
  15. Salomon G. et al. The Feasibility of Prostate Cancer Detection by Triple Spectroscopy. Eur. Urol. 2009;55(2):376–384. doi: 10.1016/j.eururo.2008.02.022.
  16. Baykara M., DenkçekenT., BassorgunI., AkinY., YucelS., and Canpolat M.. Detecting positive surgical margins using single optical fiber probe during radical prostatectomy: A pilot study. Urology. 2014;83(6):1438–1442. doi: 10.1016/j.urology.2014.02.020.
  17. Morgan M.S.C. et al. Light Reflectance Spectroscopy to Detect Positive Surgical Margins on Prostate Cancer Specimens. J. Urol. 2016;195(2):479–484. doi: 10.1016/j.juro.2015.05.115.
  18. Crow P., Molckovsky A., Stone N., Uff J., Wilson B., Wongkeesong L.M. Assessment of fiberoptic near-infrared raman spectroscopy for diagnosis of bladder and prostate cancer. Urology. 2005;65(6):1126–1130. doi: 10.1016/j.urology.2004.12.058.
  19. Pinto M. et al. Integration of a Raman spectroscopy system to a robotic-assisted surgical system for real-time tissue characterization during radical prostatectomy procedures. J. Biomed. Opt. 2019;24(02):1. doi: 10.1117/1.jbo.24.2.025001.
  20. Aubertin K. et al. Mesoscopic characterization of prostate cancer using Raman spectroscopy: potential for diagnostics and therapeutics. BJU Int. 2018;122(2):326–336. doi: 10.1111/bju.14199.
  21. Park J.J. et al. Diagnostic accuracy of Raman spectroscopy for prostate cancer: A systematic review and meta-analysis. Transl. Androl. Urol. 2021;10(2):574–583. doi: 10.21037/TAU-20-924.
  22. Pawley J.B.. Handbook of Confocal Microscopy. Springer Sci. Bus. Media. 2006;236.
  23. Ragazzi M., Longo C., and Piana S.. Ex Vivo (fluorescence) confocal microscopy in surgical pathology: State of the art. Adv. Anat. Pathol. 2016;23(3):159–169. doi: 10.1097/PAP.0000000000000114.
  24. Chen S.P., LiaoJ.C. . Confocal laser endomicroscopy of bladder and upper tract urothelial carcinoma: A new era of optical diagnosis? Curr. Urol. Rep. 2014;15(9). doi: 10.1007/s11934-014-0437-y.
  25. Lopez et al. Intraoperative Optical Biopsy during Robotic Assisted Radical Prostatectomy Using Confocal Endomicroscopy. J. Urol. 2016;195(4):1110–1117. doi: 10.1016/j.juro.2015.10.182.
  26. Panarello D., Compérat E., Seyde O., A. Colau, C. Terrone, B. Guillonneau. Atlas of Ex Vivo Prostate Tissue and Cancer Images Using Confocal Laser Endomicroscopy: A Project for Intraoperative Positive Surgical Margin Detection During Radical Prostatectomy. Eur. Urol. Focus. 2020;6(5):941–958. doi: 10.1016/j.euf.2019.01.004.
  27. Puliatti S. et al. Ex vivo fluorescence confocal microscopy: the first application for real-time pathological examination of prostatic tissue. BJU Int. 2019;124(3):469–476. doi: 10.1111/bju.14754.
  28. Franken R.J.P.M. et al. Microsurgery without a microscope: Laboratory evaluation of a three‐dimensional on‐screen microsurgery system. Microsurgery. 1995;16(11):746–751. doi: 10.1002/micr.1920161109.
  29. Spicer M.A., Apuzzo M.L.J., Kelly P.J., Benzel E.C., Adler J.R. Virtual reality surgery: Neurosurgery and the contemporary landscape. Neurosurgery. 2003;52(3):489–497. doi: 10.1227/01.neu.0000047812.42726.56.
  30. Wierzbicki R. et al. 3D mixed-reality visualization of medical imaging data as a supporting tool for innovative, minimally invasive surgery for gastrointestinal tumors and systemic treatment as a new path in personalized treatment of advanced cancer diseases. J. Cancer Res. Clin. Oncol. 2021. no. 0123456789. doi: 10.1007/s00432-021-03680-w.
  31. Teatini R.P. Kumar O., Elle J., Wiig O. Mixed reality as a novel tool for diagnostic and surgical navigation in orthopaedics. Int. J. Comput. Assist. Radiol. Surg. 2021;16(3):407–414. doi: 10.1007/s11548-020-02302-z.
  32. Cofano F. et al. Augmented Reality in Medical Practice: From Spine Surgery to Remote Assistance. Front. Surg. 2021;8:1–10. doi: 10.3389/fsurg.2021.657901.
  33. Wang S. et al. The Use of Three-dimensional Visualization Techniques for Prostate Procedures: A Systematic Review. Eur. Urol. Focus. 2021;7(6):1274–1286. doi: 10.1016/j.euf.2020.08.002.
  34. Ukimura О. et al. Three-dimensional surgical navigation model with tilepro display during robot-assisted radical prostatectomy. J. Endourol. 2014;28(6):625–630. doi: 10.1089/end.2013.0749.
  35. Porpiglia F. et al. Three-dimensional Elastic Augmented-reality Robot-assisted Radical Prostatectomy Using Hyperaccuracy Three-dimensional Reconstruction Technology: A Step Further in the Identification of Capsular Involvement. Eur. Urol. 2019;76(4):505–514. doi: 10.1016/j.eururo.2019.03.037.
  36. Gal A.A. In search of the origins of modern surgical pathology. Adv. Anat. Pathol. 2001;8(1):1–13. doi: 10.1097/00125480-200101000-00001.
  37. Dey P. Basic and Advanced Laboratory Techniques in Histopathology and Cytology. Basic Adv. Lab. Tech. Histopathol. Cytol. 2018;51–55. doi: 10.1007/978-981-10-8252-8.
  38. Eissa A. et al. ‘Real-time’ Assessment of Surgical Margins During Radical Prostatectomy: State-of-the-Art. Clin. Genitourin. Cancer. 2020;18(2):95–104. doi: 10.1016/j.clgc.2019.07.012.
  39. Sooriakumaran P., Dev H.S., Skarecky D., AhleringT. The importance of surgical margins in prostate cancer. J. Surg. Oncol. 2016;113(3):310–315. doi: 10.1002/jso.24109.
  40. Bianchi L. et al. Patterns of positive surgical margins after open radical prostatectomy and their association with clinical recurrence. Minerva Urol. e Nefrol. 2020;72(4):464–473. doi: 10.23736/S0393-2249.19.03269-7.
  41. Dev H.S. et al. Surgical margin length and location affect recurrence rates after robotic prostatectomy. Urol. Oncol. Semin. Orig. Investig. 2015;33(3):109.e7-109.e13. doi: 10.1016/j.urolonc.2014.11.005.
  42. Ye H. et al. Intraoperative frozen section analysis of urethral margin biopsies during radical prostatectomy. Urology. 2011;78(2):399–404. doi: 10.1016/j.urology.2011.03.022.
  43. Nguyen L.N. et al. The Risks and Benefits of Cavernous Neurovascular Bundle Sparing during Radical Prostatectomy: A Systematic Review and Meta-Analysis. J. Urol. 2017;198(4):760–769. doi: 10.1016/j.juro.2017.02.3344.
  44. Zhang L. et al. Surgical margin status and its impact on prostate cancer prognosis after radical prostatectomy: a meta-analysis. World J. Urol. 2018;36(11):1803–1815. doi: 10.1007/s00345-018-2333-4.
  45. Vasdev N., Soosainathan A., Kanzara T., Lane T., Boustead G., Adshead J. PE28: Intraoperative frozen section of the prostate to reduce the risk of positive margin whilst ensuring nerve sparing in patients with intermediate and high-risk prostate cancer during robotic radical prostatectomy – first UK centre experience. Eur. Urol. 2014;13(Suppl.)3:26. doi: 10.1016/s1569-9056(14)50219-9.
  46. Eichelberg C. et al. Frozen Section for the Management of Intraoperatively Detected Palpable Tumor Lesions During Nerve-Sparing Scheduled Radical Prostatectomy. Eur. Urol. 2006;49(6):1011–1018. doi: 10.1016/j.eururo.2006.02.035.
  47. Bianchi R. et al. Multiparametric magnetic resonance imaging and frozen-section analysis efficiently predict upgrading, upstaging, and extraprostatic extension in patients undergoing nerve-sparing robotic-assisted radical prostatectomy. Med. (United States). 2016;95(40). doi: 10.1097/MD.0000000000004519.
  48. Schlomm T. et al. Neurovascular structure-adjacent frozen-section examination (NeuroSAFE) increases nerve-sparing frequency and reduces positive surgical margins in open and robot-assisted laparoscopic radical prostatectomy: Experience after 11 069 consecutive patients. Eur. Urol. 2012;62(2):333–340. doi: 10.1016/j.eururo.2012.04.057.
  49. Beyer B. et al. A feasible and time-efficient adaptation of NeuroSAFE for da Vinci robot-assisted radical prostatectomy. Eur. Urol. 2014;66(1):138–144. doi: 10.1016/j.eururo.2013.12.014.
  50. Mirmilstein G. et al. The neurovascular structure-adjacent frozen-section examination (NeuroSAFE) approach to nerve sparing in robot-assisted laparoscopic radical prostatectomy in a British setting – a prospective observational comparative study. BJU Int. 2018;121(6):854–862. doi: 10.1111/bju.14078.
  51. Goharderakhshan R.Z., Sudilovsky D., Carroll L.A., Grossfeld G.D., Marn R., Carroll P.R. Utility of intraoperative frozen section analysis of surgical margins in region of neurovascular bundles at radical prostatectomy. Urology. 2022;59(5):709–714. doi: 10.1016/S0090- 4295(02)01539-X.
  52. Hatzichristodoulou G. et al. Intraoperative frozen section monitoring during nerve-sparing radical prostatectomy: evaluation of partial secondary resection of neurovascular bundles and its effect on oncologic and functional outcome. World J. Urol. 2016;34(2):229–236. doi: 10.1007/s00345-015-1623-3.
  53. Nakamura K., Kasraeian A., AnaiS., Pendleton J., Rosser C.J. Positive surgical margins at radical prostatectomy: Importance of intra-operative bladder neck frozen sections. Int. Braz J Urol. 2007;33(6):746–751. doi: 10.1590/S1677-55382007000600002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig.1. Micro-preparation of acinar adenocarcinoma 3+3 by Gleason. Magnification of 20X.

Download (91KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Micro-preparations of acinar adenocarcinoma. The relationship between histological examination and the sensitivity of photodynamic diagnostics. Magnification 20X

Download (91KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Micro-preparations of acinar adenocarcinoma. Magnification 20X

Download (102KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The principle of operation of confocal laser microscopy in the diagnosis of bladder cancer

Download (91KB)
Indexing metadata

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».