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臨床前研究中相關(guān)組織學(xué)的多模態(tài)光聲-超聲成像
編輯 :

科匯華晟

時間 : 2025-08-29 12:23 瀏覽量 : 11

在臨床前研究中,多模態(tài)光聲-超聲成像技術(shù)通過融合光學(xué)對比度與聲學(xué)分辨率的優(yōu)勢,顯著提升了組織學(xué)研究的深度與精度,其核心優(yōu)勢及典型應(yīng)用場景如下:


一、技術(shù)優(yōu)勢:突破單一模態(tài)的局限性

1.結(jié)構(gòu)-功能一體化成像

超聲成像(US):提供實時、高分辨率的解剖結(jié)構(gòu)信息(如腫瘤邊界、血管形態(tài)),但無法區(qū)分組織功能狀態(tài)。

光聲成像(PA):基于光聲效應(yīng),通過檢測生物分子(如血紅蛋白、脂質(zhì))吸收光能后產(chǎn)生的超聲波信號,實現(xiàn)高對比度功能成像(如血氧飽和度、代謝率)。

雙模態(tài)融合:PA提供功能信息(如腫瘤血管密度、氧合狀態(tài)),US提供解剖定位,二者結(jié)合實現(xiàn)“結(jié)構(gòu)-功能”同步可視化,例如在腫瘤研究中同時評估邊界與血管新生。

2.多參數(shù)重建與分子特異性

光譜解混技術(shù):通過切換激光波長(如700nm/850nm),區(qū)分不同發(fā)色團(如血紅蛋白與脂質(zhì)),實現(xiàn)多參數(shù)定量分析。

外源性造影劑增強:納米顆粒(如金納米棒、碳納米管)或熒光分子可特異性標(biāo)記腫瘤新生血管或炎癥區(qū)域,檢測限低至10pM,顯著提升成像靈敏度。

3.動態(tài)監(jiān)測與實時反饋

高速成像能力:結(jié)合GPU加速算法與壓縮感知技術(shù),實現(xiàn)30幀/秒的實時成像,適用于自由活動動物的動態(tài)研究(如呼吸、心跳對圖像的影響補償)。

無標(biāo)記成像:無需熒光標(biāo)記即可觀察細(xì)胞運動、分裂等過程,避免標(biāo)記毒性并簡化實驗流程。


二、典型應(yīng)用場景:從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化

1.腫瘤研究

血管新生監(jiān)測:PA定量腫瘤血管密度與氧合狀態(tài),US評估腫瘤邊界,指導(dǎo)抗血管生成治療。例如,在乳腺癌模型中,雙模態(tài)成像靈敏度達92%,較單一超聲提升17%。

治療響應(yīng)評估:通過PA檢測腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞極化狀態(tài),US觀察瘤內(nèi)細(xì)胞浸潤模式,實時評估免疫治療或化療效果。

2.心血管疾病

斑塊易損性評估:PA區(qū)分斑塊內(nèi)脂質(zhì)核心與纖維帽,US測量斑塊應(yīng)變,聯(lián)合預(yù)測破裂風(fēng)險。例如,在動脈粥樣硬化模型中,該技術(shù)可全面觀測薄纖維帽、脂核及巨噬細(xì)胞活動。

心肌灌注成像:PA定量心肌血容量,US評估室壁運動,綜合評價心肌活力,為心梗治療提供依據(jù)。

3.神經(jīng)科學(xué)

腦功能成像:結(jié)合超聲血氧水平依賴(BOLD)效應(yīng)與PA神經(jīng)遞質(zhì)敏感成像,解析神經(jīng)血管耦合機制。例如,在癲癇模型中,PA檢測發(fā)作期血紅蛋白濃度變化,US引導(dǎo)立體定向電極植入。

腦疾病模型:光聲-超聲雙模顯微鏡系統(tǒng)可清晰成像小鼠虹膜血管、眼底血管及黑色素上皮層,獲得高分辨率三維空間結(jié)構(gòu)。

4.炎癥與免疫研究

類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎評估:北京協(xié)和醫(yī)院團隊利用多模態(tài)PA/US成像定量評估滑膜組織氧飽和度(SO?),發(fā)現(xiàn)低氧狀態(tài)與疾病活動度相關(guān),為炎性關(guān)節(jié)病活動度精準(zhǔn)評估提供新策略。

免疫細(xì)胞追蹤:基因編碼光聲報告基因(如BphP1)突破傳統(tǒng)光學(xué)成像深度限制,實現(xiàn)活體深腦神經(jīng)元活動監(jiān)測。


三、技術(shù)挑戰(zhàn)與未來方向

1.穿透深度與分辨率平衡

近紅外二區(qū)(NIR-II,1000-1700nm)激光可實現(xiàn)5cm穿透深度,但需權(quán)衡分辨率(通常100-500μm)。超振蕩透鏡或微球陣列技術(shù)可將橫向分辨率提升至λ/7(約65nm),但僅限于表層成像。

2.系統(tǒng)小型化與智能化

集成微型激光器(如光纖激光器)與柔性超聲陣列,開發(fā)可穿戴式多模態(tài)成像設(shè)備,用于自由活動動物研究。

結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法(如U-Net架構(gòu)),實時補償呼吸/心跳引起的圖像畸變,提升活體成像穩(wěn)定性。

3.臨床轉(zhuǎn)化與標(biāo)準(zhǔn)化

目前全球僅5款光聲設(shè)備獲FDA/CE認(rèn)證,主要瓶頸在于激光安全標(biāo)準(zhǔn)(IEC60825)限制與成本控制。半導(dǎo)體激光器替代固態(tài)激光器可使系統(tǒng)成本降低60%。

NIST正在建立仿體測試標(biāo)準(zhǔn)(如ZB-2023-179),涵蓋波長校準(zhǔn)到定量分析的12項參數(shù),以提升可重復(fù)性。


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