Phân đoạn gan là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Khái niệm phân đoạn gan

Phân đoạn gan (hepatic segmentation) là phương pháp phân chia gan thành các vùng chức năng độc lập dựa trên hệ thống mạch máu và ống mật, giúp xác định từng khu vực gan có vai trò và nguồn cấp máu - mật riêng biệt .

Phân loại Couinaud là hệ tiêu chuẩn được sử dụng rộng rãi, chia gan thành tám phân đoạn (I–VIII) dựa theo vị trí và hướng của các nhánh tĩnh mạch cửa, tĩnh mạch gan và đường mật .

Thông qua cấu trúc phân đoạn gan, bác sĩ có thể mô tả chính xác vị trí các tổn thương trên hình ảnh y học, lập kế hoạch phẫu thuật và thực hiện các biện pháp điều trị chọn lọc, bảo tồn tối đa mô gan lành.

Cơ sở giải phẫu của phân đoạn gan

Mô hình phân đoạn dựa vào hệ thống mạch cửa (portal vein), mạch gan (hepatic veins) và hệ thống ống mật, với mỗi phân đoạn nhận dòng máu từ nhánh tĩnh mạch cửa riêng và thoát máu qua tĩnh mạch gan tương ứng .

Ba mặt phẳng chính xác định phân đoạn bao gồm:

• Phẳng của tĩnh mạch gan phải – chia gan phải thành trước & sau.
• Phẳng của tĩnh mạch gan giữa – chia gan phải và trái (Cantlie’s line).
• Phẳng rốn gan (umbilical) – chia gan trái thành IV và II/III .

Kết quả là tám phân đoạn gan với nguồn cấp máu, dẫn lưu tĩnh mạch và mật tách biệt, cho phép chức năng gần như độc lập và hỗ trợ hiệu quả trong phẫu thuật cắt từng phân đoạn mà không ảnh hưởng đến các phần còn lại.

Phân loại Couinaud chi tiết

Phương pháp Couinaud chia gan thành tám phân đoạn từ I đến VIII, theo chiều kim đồng hồ khi nhìn từ trên xuống (caudal view) :

Phân đoạn	Vị trí	Đặc điểm chính
I (đuôi)	Phía sau, quanh tĩnh mạch chủ dưới	Độc lập, thoát trực tiếp vào IVC
II & III	Phần trái gan bên ngoài và trong rốn	Vỏ trái, dưới tĩnh mạch gan trái
IVa & IVb	Thùy vuông (giữa)	Giữa tĩnh mạch gan giữa và trái
V–VIII	Phân đoạn gan phải (trước, sau, trên, dưới)	Dưới và trên tĩnh mạch gan giữa

Phân đoạn caudate (I) đặc biệt vì nó nhận máu từ cả nhánh tĩnh mạch cửa trái và phải, đồng thời thoát máu trực tiếp vào tĩnh mạch chủ, tạo cho nó tính chức năng tương đối độc lập .

Ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh

Phân đoạn gan là cơ sở để mô tả chính xác vị trí tổn thương trên CT, MRI hoặc siêu âm, hỗ trợ xác định mối liên quan với các mạch máu và tổ chức lành. Ví dụ, hình ảnh đa pha CT hoặc MRI có tiêm thuốc cản quang giúp xác định ranh giới phân đoạn dựa theo tưới máu khác nhau.

Siêu âm đàn hồi học (elastography) hỗ trợ đánh giá độ xơ hóa mô gan theo từng phân đoạn, góp phần quyết định chỉ định sinh thiết hoặc theo dõi tiến triển bệnh lý mạn tính.

Ứng dụng trong phẫu thuật và ghép gan

Trong phẫu thuật cắt gan, phân đoạn hóa cho phép thực hiện segmentectomy hoặc lobectomy một cách chọn lọc, bảo tồn tối đa mô gan lành, giảm chảy máu và tránh tổn thương mật .

Ở ghép gan từ người hiến sống, việc xác định phân đoạn chính xác là thiết yếu để lấy phần phù hợp (gan phải cho người lớn, trái cho trẻ em) mà vẫn giữ lại khả năng hồi phục chức năng gan của người hiến .

Ứng dụng trong điều trị can thiệp

Phân đoạn gan không chỉ quan trọng trong phẫu thuật mà còn là yếu tố thiết yếu trong các phương pháp điều trị can thiệp không xâm lấn như đốt u gan bằng sóng cao tần (RFA – Radiofrequency Ablation), vi sóng (MWA – Microwave Ablation) hay nút mạch chọn lọc (TACE – Transarterial Chemoembolization).

Với các kỹ thuật này, xác định chính xác vị trí phân đoạn chứa tổn thương là điều kiện tiên quyết để hướng kim can thiệp đúng đích, giảm thiểu tổn thương mô lành và hạn chế biến chứng. Ví dụ, khi điều trị khối u tại phân đoạn VII gan (vùng sau trên bên phải), việc tiếp cận phải tính toán đường đi từ ngoài vào qua mô gan lành ngắn nhất có thể.

• RFA thường áp dụng cho các u có kích thước ≤3cm.
• MWA thích hợp hơn với u lớn hơn hoặc có vị trí gần mạch máu lớn.
• TACE được chỉ định chủ yếu cho ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) giai đoạn trung gian.

Hệ thống phân đoạn còn giúp bác sĩ xác định hiệu quả tưới máu sau can thiệp hoặc trong đánh giá lại bằng hình ảnh sau 1-3 tháng điều trị.

Hạn chế và các biến thể giải phẫu

Mặc dù hệ thống Couinaud được sử dụng phổ biến, nhưng gan là một cơ quan có cấu trúc mạch máu biến thiên mạnh giữa các cá thể. Các biến thể giải phẫu như phân chia bất thường của tĩnh mạch cửa, động mạch gan hay tĩnh mạch gan có thể làm cho ranh giới phân đoạn không giống như mô tả điển hình.

Ví dụ, có trường hợp nhánh trái của tĩnh mạch cửa cấp máu không chỉ cho phân đoạn II–III mà còn cả phần của phân đoạn IV, làm thay đổi ranh giới thông thường. Ngoài ra, có thể có tĩnh mạch gan phụ hoặc sự hợp nhất bất thường giữa các phân đoạn (như II–III hợp nhất với IV).

Các biến thể này được phát hiện rõ nhất qua hình ảnh học ba chiều (3D CT hoặc MRI tái tạo), đặc biệt khi lập kế hoạch phẫu thuật hoặc cắt gan chọn lọc. Do đó, đánh giá giải phẫu cá thể hóa trước phẫu thuật là cực kỳ quan trọng.

Vai trò trong lập kế hoạch phẫu thuật hiện đại

Cùng với sự phát triển của công nghệ hình ảnh y học, mô hình gan 3D cho từng bệnh nhân đang được áp dụng để mô phỏng và hướng dẫn phẫu thuật. Công nghệ này tích hợp dữ liệu từ CT đa pha và phần mềm xử lý ảnh (như Synapse Vincent, MeVisLab, hoặc 3D Slicer) để dựng mô hình gan cá nhân hóa theo từng phân đoạn.

Phẫu thuật viên có thể “xoay” gan theo mọi góc nhìn, đánh giá vị trí khối u, mối liên hệ với mạch máu và đưa ra quyết định chính xác về vị trí cắt, lượng mô cắt bỏ và phần gan còn lại dự kiến. Đây là công cụ quan trọng trong các trường hợp cần bảo tồn tối đa mô gan hoặc có nguy cơ suy gan sau mổ.

Phẫu thuật nội soi và robot trong cắt gan cũng dựa nhiều vào bản đồ phân đoạn 3D, cho phép thao tác chính xác trong không gian hẹp, nhờ vào dẫn đường hình ảnh theo thời gian thực.

Xu hướng phát triển và triển vọng

Trong thập kỷ tới, phân đoạn gan đang được tích hợp chặt chẽ với trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa quá trình nhận diện và phân tích hình ảnh gan từ dữ liệu CT hoặc MRI. Các thuật toán học sâu (deep learning) như U-Net, ResNet đã chứng minh hiệu quả cao trong phân đoạn mô gan và khối u theo phân đoạn gan.

Các nghiên cứu trong Liver Tumor Segmentation Challenge (LiTS) và các bộ dữ liệu mở như 3DIRCADb đã thúc đẩy phát triển hệ thống AI tự học từ dữ liệu lâm sàng lớn, giúp xác định phân đoạn gan tự động với độ chính xác >90%.

Bên cạnh đó, công nghệ thực tế tăng cường (AR – Augmented Reality) đang được thử nghiệm để chiếu bản đồ phân đoạn gan lên cơ thể bệnh nhân trong phẫu thuật thực tế, giúp điều hướng trong thời gian thực mà không cần nhìn lại màn hình. Điều này kỳ vọng sẽ nâng cao độ an toàn và hiệu quả của phẫu thuật gan hiện đại.

Tài liệu tham khảo

• NCBI – Hepatic Segmental Anatomy in Surgery
• Radiographics – Liver Segmental Anatomy
• Surgical Clinics – Segmental Liver Resection
• NCBI – AI-based Liver Segmentation
• Journal of Hepatology – Future of Liver Surgery