1. 🧭 Systemübersicht und Philosophie
Das MAKO System von Stryker repräsentiert den Goldstandard in der robotergestützten Hüftendoprothetik mit über 500.000 durchgeführten Eingriffen weltweit. Die technologische Reife basiert auf mehr als einem Jahrzehnt klinischer Anwendung und kontinuierlicher Weiterentwicklung (Redmond et al., 2020; Bukowski et al., 2016).
Die Systemarchitektur integriert CT-basierte präoperative Planung mit intraoperativer robotischer Präzision. Im Gegensatz zu bildfreien Systemen ermöglicht dieser Ansatz die Integration spinopelviner Parameter bereits in der Planungsphase – Wirbelsäulenaufnahmen können importiert und funktionelle Bewegungssimulationen durchgeführt werden (Vigdorchik et al., 2020; Domb et al., 2020).
Haptisches Feedback-System
Das technologische Kernstück: Der Chirurg führt die Fräse manuell und erhält taktilen Widerstand beim Erreichen definierter Grenzen. Diese semiautonome Arbeitsweise bewahrt die chirurgische Entscheidungshoheit bei gleichzeitiger Präzisionsunterstützung.
2. 📸 Technische Komponenten und Systemarchitektur
Roboterarme und Instrumentierung
| Komponente | Spezifikation |
|---|---|
| Freiheitsgrade | 6 |
| Arbeitsreichweite | ca. 1,5 m |
| Positionsgenauigkeit | Submillimeter |
| Winkelgenauigkeit | <1° |
| Fräsengeschwindigkeit | bis 40.000 U/min |
| Fräsengrößen | 38-66 mm |
| Latenz Fräse-Roboter | <10 ms |
Optisches Trackingsystem
- Infrarot-Kamera-Arrays: Erfassung reflektierender Marker mit 60 Hz Aktualisierungsrate
- Positionsgenauigkeit: Submillimeterbereich
- Kritisch: Kontinuierliche Sichtlinie zwischen Kamera und Markern
Referenzarray-Fixierung
Referenzarrays werden bikortical am Beckenkamm fixiert, typischerweise 5-7 cm posterior der Spina iliaca anterior superior. Die Stabilität dieser Fixierung determiniert die Gesamtsystemgenauigkeit – insuffiziente Pin-Fixierung stellt eine häufige Fehlerquelle dar.
Präoperative CT-Bildgebung
| Parameter | Empfehlung |
|---|---|
| Erfassungsbereich | SIAS bis distales Femur |
| Schichtdicke | 1-2 mm |
| Lagerung | Standardisierte Beckenpelotten |
| Protokoll | Low-Dose möglich |
Segmentierungsverifikation
Manuelle Verifikation und Korrektur durch den Chirurgen sind obligat, um Segmentierungsfehler auszuschließen, die nachfolgend zu Planungs- und Registrierungsfehlern führen würden.
3. 📐 Präoperative Planung und spinopelvine Integration
Virtuelle Implantatpositionierung
Die Planungssoftware ermöglicht dreidimensionale Visualisierung mit virtueller Implantatpositionierung. Das anatomische Rotationszentrum wird als Referenz identifiziert, typischerweise 25 mm superior und 10 mm medial vom unteren Rand des Tuber ischiadicum (Lewinnek et al., 1978).
Adjustierung in drei Dimensionen
- Superior-inferior: Offset und Beinlänge
- Medial-lateral: Gelenkbelastung
- Anterior-posterior: Bewegungsumfang
Integration spinopelviner Parameter
Die entscheidende Stärke des MAKO-Systems liegt in der Möglichkeit, Wirbelsäulenaufnahmen zu importieren und die funktionelle Azetabulumausrichtung in verschiedenen Körperpositionen zu simulieren.
Stratifikation nach spinopelvinem Risikoprofil
| Flexibilität | PT-Veränderung | Anteversion | Inklination | Kombinierte AV |
|---|---|---|---|---|
| Normal | >20° | 15-20° | 38-42° | 35-45° |
| Moderat eingeschränkt | 10-20° | 20-25° | 38-42° | 40-50° |
| Steif (Fusion, AS) | <10° | 25-30° | 35-38° | 45-55° |
Patienten mit steifer Wirbelsäule
Insbesondere nach lumbalen Fusionsoperationen oder bei ankylosierender Spondylitis benötigen diese Patienten ausgeprägte Anpassungen. Dual-Mobility-Systeme bieten zusätzliche Sicherheit (Luthringer et al., 2019).
Funktionelle Bewegungssimulation
Die Software simuliert den Bewegungsumfang in verschiedenen funktionellen Positionen. Kritische Alltagsbewegungen werden analysiert:
- Schuhe binden: Flexion >110° kombiniert mit Adduktion und Innenrotation
- Aufstehen aus tiefem Sessel: Hohe Flexion mit Belastung
Potentielle Impingement-Zonen werden farbcodiert visualisiert. Erhöhung der Anteversion stellt meist die effektivste Maßnahme zur Impingement-Reduktion dar.
Beinlängenplanung
Ziel: Discrepancy <5 mm. Moderate Verlängerungen können biomechanische Vorteile für Offset-Rekonstruktion bieten. Die Software visualisiert den Trade-off zwischen Beinlänge und Offset (Sykes et al., 2015).
4. ⭐️ Intraoperativer Workflow
Systemvorbereitung
- Initialisierung: Mindestens 30 min präoperativ, Selbsttest und Kalibrierung
- Profilladen: Patientenspezifische CT-Planung
- Verifikation: Alle Systemkomponenten prüfen
Patientenlagerung
Seitenlage muss die CT-Position reproduzieren. Standardisierte Beckenpelotten gewährleisten vertikale Beckenausrichtung. Abweichungen führen zu Registrierungsfehlern.
Referenzarray-Fixierung
- Zwei Pins bikortical in ca. 30° zur Vertikalen
- Ca. 3 cm separiert
- Mechanische Stabilität kritisch
- Tracking-Test nach Array-Montage
Registrierung und Verifikation
Landmarken-Registrierung
Obligate Landmarken mit sterilem Pointer:
- SIAS bilateral
- Tuberculum pubicum
- Mindestens 6 Punkte am Azetabulumrand (anterior-superior, posterior-superior, anterior-inferior, posterior-inferior, anteriorer und posteriorer Randpunkt)
Jeder Punkt sollte eine Genauigkeit <2 mm erreichen.
Oberflächenregistrierung
Systematische Erfassung von 20-30 Punkten über den gesamten exponierten Azetabulumrand. Besondere Aufmerksamkeit auf anteriore und posteriore Randbereiche sowie Fossa acetabuli nach Labrum-Resektion.
Residual Error
| Wert | Interpretation | Maßnahme |
|---|---|---|
| <1,5 mm | Exzellent | Fortfahren |
| 1,5-2 mm | Akzeptabel | Fortfahren mit Verifikation |
| >2 mm | Kritisch | Evaluation, ggf. Wiederholung |
Verifikationsprotokoll
Investiere 2-3 Minuten für Testpunkt-Verifikation. Abweichungen <2 mm akzeptabel, >3 mm erfordern Neuregistrierung. Diese Investition verhindert potentiell gravierende Positionierungsfehler.
Robotisch-assistierte Fräsung
Das Display visualisiert Frästiefe und -orientierung in Echtzeit mittels AP-, lateraler und 3D-Ansicht.
Haptisches Feedback
| Restdistanz | Feedback |
|---|---|
| ca. 5 mm | Sanfter Widerstand beginnt |
| 2 mm | Deutlich intensivierter Widerstand |
| 0 mm (Zieltiefe) | Harter Stop (nur durch bewusste Kraft überwindbar) |
Schrittweise Größensteigerung in 2-mm-Inkrementen. Nach jedem Fräsenwechsel Orientierung reverifizieren. Finale Fräsung konservativ – leichte Unterresektion optimiert Press-fit-Verankerung.
Pfannenimplantation
- Pfanne am Inserter mit Tracking-Markern montieren
- System visualisiert kontinuierlich: Inklination, Anteversion, Insertionstiefe, Rotationszentrum
- Iterative Impaktierung mit 2-3 moderaten Hammerschlägen, dann Positionskontrolle
- Ziel: Finale Abweichung <2° für Inklination und Anteversion
- Erreichbar: In >90% der Fälle (Bukowski et al., 2016; Nodzo et al., 2018)
Schraubenpositionierung
Optimale Positionen: Postero-superior und superior-anterior (dickes Ilium, sichere Verankerung ohne Gefährdung neurovaskulärer Strukturen). Nach jeder Schraubeninsertion Positionskontrolle.
Komplikationsmanagement
Registrierungsfehler
- Häufigste Ursache: Pin-Lockerung mit Array-Instabilität → manuelle Stabilitätsprüfung, ggf. Pin-Revision
- CT-Lagerungs-Diskrepanz: Beckenorientierung verifizieren, Lagerungskorrektur, Neuregistrierung
- Tracking-Probleme: Regelmäßige Marker-Reinigung, Team-Awareness für Kamera-Sichtlinien
Haptisches Feedback-Management
- Sklerotischer Knochen: Vorzeitiger Widerstand → manuelle Tiefenkontrolle
- Osteoporotischer Knochen: Insuffizientes Feedback → manuelle Tiefenkontrolle
- Bewusstes Überschreiten: Gerechtfertigt bei Protrusio (Medialisierung) oder Osteophyten-Resektion – dokumentieren!
Backup-Plan für Systemausfall
Konventionelle Instrumente müssen verfügbar sein. Nach 15-20 min frustranen Troubleshootings ist der Wechsel zur konventionellen Technik meist effizienter als prolongiertes Systemmanagement.
5. 🔑 Klinische Evidenz und Outcomes
Präzision der Komponentenpositionierung
| Parameter | MAKO | Manuell |
|---|---|---|
| Innerhalb Lewinnek Safe Zone | 92% | 67% |
| Abweichung Inklination/Anteversion | 2-3° | 5-10° |
| Ausgeprägte Fehlpositionierungen | <5% | 15-25% |
Luxationsraten und Stabilität
- Relative Risikoreduktion: 40% für frühe Luxationen (Registerdaten >15.000 Patienten)
- Absolute Luxationsrate: 0,5-1,0% (MAKO) vs. 1,5-2,5% (konventionell)
Hochrisikopatienten
Besonders ausgeprägte Vorteile: In einer Kohorte von Patienten mit steifer Wirbelsäule reduzierten individualisierte, robotisch umgesetzte Alignmentstrategien die Luxationsrate von 8% auf 2% (Vigdorchik et al., 2020).
Funktionelle Outcomes
Harris Hip Score, Oxford Hip Score und WOMAC zeigen in den meisten Studien keine signifikanten Unterschiede zwischen robotischer und konventioneller Technik. Verbesserte technische Präzision schlägt sich nicht unmittelbar in superior subjektivem Outcome nieder – zumindest nicht kurzfristig.
Langzeitdaten
- Implantatüberlebensraten: >98% über 5-7 Jahre
- Theoretisch: Optimierte Biomechanik und reduzierte Ausreißer sollten zu verlängerter Standzeit führen
Operationszeit und Lernkurve
| Phase | OP-Zeit | Empfehlung |
|---|---|---|
| Initial | +15-30 min | Engmaschige Supervision |
| Nach 15-20 Eingriffen | ≈ konventionell | Routinierte Abläufe etabliert |
Praktische Empfehlungen für die Implementierung
Institutionelle Vorbereitung
- Investition: 500.000 bis >1 Mio. € plus laufende Kosten
- OP-Raum: Ausreichend Platz, elektromagnetische Kompatibilität
- Radiologie: Dediziertes CT-Protokoll, direkte Datenübertragung
Teamtraining
- Strukturiertes Training: Chirurgen, OP-Pflegepersonal, Anästhesie
- Robotischer Champion: Institutsinterne Expertise aufbauen
- Initiale Fallselektion: Primäre Koxarthrosen ohne Deformitäten
- Erste 10-15 Fälle: Workflow-Learning, nicht Zeitoptimierung
Spinopelvines Assessment
- Laterale WS-Aufnahmen im Stehen und Sitzen für alle Patienten
- Messungen: PI, PT, SS, LL (manuell oder digital)
- Präoperative Stratifikation → individualisierte Zielkorridore
- Umsetzung in MAKO-Planung mit dokumentierter spinopelviner Rationale
- Postoperativer Vergleich: geplant vs. erreicht
Qualitätssicherung
- Systematische Erfassung aller MAKO-generierten Daten
- Analyse von Abweichungen zwischen Planung und Execution
- Team-Debriefings nach den ersten 20-30 Fällen
- Teilnahme an Registern/Studien erwägen
Zukunftsperspektiven
- KI-Integration: Machine Learning zur Prädiktion von Luxationsrisiken basierend auf anatomischen und spinopelvinen Parametern
- Miniaturisierung: Kleinere, mobilere Systeme zu reduzierten Kosten
- Sensortechnologie: Echtzeiterfassung von Weichteilspannung und Gelenkstabilität
- 3D-Druck: Kombination patientenspezifischer Implantate mit robotischer Präzisionsplatzierung
6. 📚 Literatur
- Abdel MP, von Roth P, Jennings MT, et al. What Safe Zone? The Vast Majority of Dislocated THAs Are Within the Lewinnek Safe Zone for Acetabular Component Position. Clin Orthop Relat Res. 2016;474(2):386-391.
- Bukowski BR, Anderson P, Khlopas A, et al. Improved functional outcomes with robotic compared with manual total hip arthroplasty. Surg Technol Int. 2016;29:303-308.
- Chen AF, Kazarian GS, Jessop GW, Makhdom A. Robotic Technology in Orthopaedic Surgery. J Bone Joint Surg Am. 2018;100(22):1984-1992.
- Chen X, Xiong J, Wang P, et al. Robotic-assisted compared with conventional total hip arthroplasty: systematic review and meta-analysis. Postgrad Med J. 2021;97(1145):131-138.
- Domb BG, Chen JW, Lall AC, et al. Minimum 5-Year Outcomes of Robotic-assisted Primary Total Hip Arthroplasty With a Nested Comparison Against Manual Primary Total Hip Arthroplasty: A Propensity Score-Matched Study. J Am Acad Orthop Surg. 2020;28(20):847-856.
- Kayani B, Konan S, Ayuob A, et al. Robotic technology in total knee arthroplasty: a systematic review. EFORT Open Rev. 2019;4(10):611-617.
- Kayani B, Konan S, Tahmassebi J, et al. The learning curve of robotic-arm assisted acetabular cup positioning during total hip arthroplasty. Hip Int. 2021;31(3):311-319.
- Lewinnek GE, Lewis JL, Tarr R, et al. Dislocations after total hip-replacement arthroplasties. J Bone Joint Surg Am. 1978;60(2):217-220.
- Lum ZC, Coury JG, Cohen JL, et al. The Current Knowledge on Spinopelvic Mobility. J Arthroplasty. 2018;33(1):291-296.
- Luthringer TA, Vigdorchik JM. A Preoperative Workup of a "Hip-Spine" Total Hip Arthroplasty Patient: A Simplified Approach to a Complex Problem. J Arthroplasty. 2019;34(7S):S57-S70.
- Nodzo SR, Chang CC, Carroll KM, et al. Intraoperative Placement of Total Hip Arthroplasty Components with Robotic-Arm Assisted Technology Correlates with Postoperative Implant Position: A CT-Based Study. Bone Joint J. 2018;100-B(10):1303-1309.
- Pierrepont J, Hawdon G, Miles BP, et al. Variation in functional pelvic tilt in patients undergoing total hip arthroplasty. Bone Joint J. 2017;99-B(2):184-191.
- Redmond JM, Gupta A, Hammarstedt JE, et al. The Learning Curve Associated With Robotic-Assisted Total Hip Arthroplasty. J Arthroplasty. 2015;30(1):50-54.
- Redmond JM, Halai M, Chen AW, et al. Variability in Radiation Dose, Accuracy, and Precision in Robotic Total Hip Arthroplasty: Towards Improving Navigation. J Arthroplasty. 2020;35(10):3007-3013.
- Sykes A, Hill J, Orr J, et al. Patients' perception of leg length discrepancy post total hip arthroplasty. Hip Int. 2015;25(5):452-456.
- Vigdorchik JM, Sharma AK, Elbuluk AM, et al. The Majority of Total Hip Arthroplasty Patients With a Stiff Spine Do Not Have an Instrumented Fusion. J Arthroplasty. 2019;34(7S):S97-S101.
- Vigdorchik JM, Sharma AK, Dennis DA, et al. The Majority of Total Hip Arthroplasty Patients With a Stiff Spine Do Not Have an Instrumented Fusion. J Arthroplasty. 2020;35(7S):S78-S82.