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大鼠活體多模態光聲超聲成像系統
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科匯華晟

時間 : 2025-07-08 11:05 瀏覽量 : 15

大鼠活體多模態光聲超聲成像系統:技術原理、應用與進展


一、技術原理與核心優勢

1. 技術原理

光聲成像(PA):利用脈沖激光照射組織,內源性(如血紅蛋白、黑色素)或外源性(如納米粒子)生色基團吸收光能后產生熱彈性膨脹,發射超聲波。超聲探頭接收信號并重建圖像,提供分子吸收譜信息。

超聲成像(US):通過高頻超聲波(18-70 MHz)探測組織界面反射,生成解剖結構圖像,分辨率最高達40μm。

多模態融合:光聲與超聲信號實時共定位,結合光學高對比度與超聲高穿透深度,避免偽影,實現結構與功能信息的同步獲取。

2. 核心優勢

無創無輻射:無需電離輻射或造影劑,適合長期活體監測(如腫瘤生長、心血管功能)。

高靈敏度與分辨率:

光聲:檢測氧合/脫氧血紅蛋白、黑色素及外源造影劑,血氧飽和度定量精度高。

超聲:提供心臟、血管等解剖結構的高分辨率圖像(如MX550D探頭分辨率40μm)。

多參數成像:支持2D/3D實時成像、血流動力學分析(如彩色多普勒)、藥物代謝追蹤(如ICG分布)。


二、系統組成與關鍵參數

1. 典型系統:富士Vevo? LAZR-X

超聲模塊:

探頭:MX250(18-26 MHz)、MX550D(30-40 MHz)、MX700(40-70 MHz),適配大鼠、小鼠及斑馬魚。

模式:B-Mode(結構成像)、M-Mode(運動分析)、彩色/脈沖多普勒(血流檢測)、組織多普勒(心肌功能評估)。

光聲模塊:

激光器:脈沖可調式,波長覆蓋近紅外一區(680-970 nm)和二區(1200-2000 nm)。

模式:單波長掃描、全光譜掃描、血氧掃描(Oxy-Hemo),支持外源造影劑(如納米粒子)檢測。

成像能力:

分辨率:軸向分辨率75μm(MX250S)至40μm(MX550S)。

幀率:超聲最高1000幀/秒,光聲20幀/秒。

穿透深度:數厘米,NIR-II波段提升深層組織成像能力。

2. 操作與監測

動物固定:配備大鼠/小鼠操作臺,支持三維調節(X/Y/Z軸)及360°旋轉。

生理監控:實時同步體溫、ECG(心率/心律)、呼吸節律,確保實驗安全性。


三、應用場景與典型案例

1. 腫瘤研究

腫瘤監測:

追蹤腫瘤血管新生、血流動力學變化,評估抗血管治療(如貝伐珠單抗)效果。

示例:加州大學舊金山分校利用該系統研究肝臟類器官,探索微重力對組織生長的影響,未來可能用于個性化移植。

藥物代謝:

監測外源造影劑(如ICG)在腫瘤中的分布與蓄積,優化給藥方案。

案例:韓國浦項科技大學通過連續掃描PACT系統,動態追蹤ICG在小鼠體內的代謝路徑,驗證光聲成像在藥代動力學中的準確性。

2. 心血管疾病

心臟功能評估:

無創獲取心室壁厚、心腔體積、血流速度等參數,區分正常、肥胖及高血壓大鼠模型的結構差異。

案例:加州理工學院3D-PACT系統實現大鼠心臟動態成像,結合心電圖同步,清晰展示搏動周期中的血管(如主動脈、肺動脈)變化。

血管疾?。?/p>

檢測血栓、動脈粥樣硬化等病變,評估血流動力學異常。

3. 神經科學

腦功能成像:

結合NIR-II光聲成像與AIE納米粒子,觀察腦部血管及腦卒中過程。

案例:香港科技大學與浙江大學合作,利用NIRⅡ-MS系統實現大鼠腦血管高分辨率成像(直徑9.1μm血管清晰可見),為腦疾病研究提供工具。

神經退行性疾?。?/p>

監測帕金森病、阿爾茨海默病模型中的神經血管耦合變化。

4. 再生醫學與類器官

微重力環境整合:

結合旋轉生物反應器,培養更接近體內環境的腫瘤類器官,提升藥物篩選準確性。

示例:北京基爾比生物公司系統已用于腫瘤類器官藥物篩選,優化化療方案。


四、最新研究進展與技術挑戰

1. 技術優化

成像速度提升:韓國浦項科技大學開發連續旋轉掃描PACT系統,成像速度達9秒/幀,保持高分辨率,適用于全身動態成像。

深度學習應用:

利用AI算法優化圖像重建,提升信噪比,實現超分辨率成像及雜波抑制。

案例:知乎專欄報道基于模型的深度學習在超聲成像中的應用,通過壓縮采樣與神經邊緣計算提升數據處理效率。

多模態融合:結合MRI或CT,提供更全面的解剖與功能信息,如腫瘤與周圍組織的關系。

2. 挑戰與未來方向

設備成本與復雜性:需平衡參數控制與操作便捷性,推動商業化產品(如Vevo LAZR-X)的普及。

臨床轉化:探索從大鼠到人類的成像參數適配,推動新生兒心血管成像等臨床應用。

類器官整合:進一步優化微重力與光聲超聲的協同,提升類器官模型的生理相關性。


五、結論

大鼠活體多模態光聲超聲成像系統通過光聲與超聲的協同,為生物醫學研究提供了無創、高分辨率、多參數的成像解決方案。其廣泛應用于腫瘤、心血管、神經科學等領域,并持續受益于技術優化(如NIR-II成像、深度學習)與跨學科融合(如類器官、微重力)。未來,該技術有望推動個性化醫療、藥物研發及臨床前研究的突破,成為生物醫學成像領域的重要工具。


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