光聲 - 超聲斷層掃描（Photoacoustic-Ultrasound Tomography, PAUS）通過整合光聲成像的分子特異性與超聲成像的高分辨率結構信息，為小動物模型的心肌結構和血流動力學提供了無創、動態、多維度的評估工具。以下結合最新技術突破與實驗驗證，從系統設計、核心優勢、實驗方案及典型應用等方面展開解析：
一、系統設計與核心技術突破
1. 光聲 - 超聲協同成像機制
光聲成像（PAI）：利用血紅蛋白（Hb）的光吸收特性，通過激光激發（波長范圍 680-2000 nm）產生熱彈性波，實現心肌血氧飽和度（sO?）、血紅蛋白濃度（HbT）及血管分布的無創量化。例如，在心肌梗死模型中，光聲 sO?映射可精準識別缺血區域（sO?<70%）與正常心肌的邊界。
超聲成像（US）：高頻探頭（20-50 MHz）提供 40-75 μm 的結構分辨率，結合多普勒技術可測量血流速度（如冠狀動脈血流速度達 15 cm/s）、血管管徑（如毛細血管直徑 20-50 μm）及心肌應變（如縱向應變 - 18%±3%）。聲聚焦技術可將成像深度擴展至 12 mm，滿足深部心肌（如左心室后壁）的結構分析。
三維重建與動態追蹤：通過機械掃描或陣列式探測器采集多角度信號，結合算法（如 MoGLo-Net）實現運動補償和超分辨率重建，將超聲圖像分辨率提升 4 倍，并減少長軌跡掃描的累積誤差。
2. 關鍵技術創新
實時運動校正：超聲散斑跟蹤技術（US Speckle Tracking）通過分析超聲圖像中散斑的位移，實時校正光聲信號的空間位置，使成像誤差降低至 ±5 μm，有效克服呼吸、心跳等生理運動偽影。
光聲信號深度補償：光纖窄光束掃描結合自適應聲速校正算法，動態優化光聲圖像重建，減少聲速不均引起的偽影。例如，在 10 mm 深度下，光聲橫向分辨率達 345 μm，可清晰顯示冠狀動脈分支網絡。
多模態數據融合：深度學習算法（如 DIPP 框架）實現光聲 - 超聲數據的全局 - 局部特征融合，同步分析心肌血管密度、血流速度及氧合異質性。例如，Vevo LAZR-X 系統支持 71-1 MHz 超聲與 680-2000 nm 激光的同步采集，在小鼠心肌模型中實現血管網絡與代謝活性的同步解析。
二、心肌結構與血流動力學評估的實驗方案設計
1. 模型構建與對比劑選擇
心肌模型：常用冠狀動脈結扎法構建心肌梗死模型（如左前降支結扎），或通過高脂飲食誘導心肌肥厚模型。例如，光聲 - 超聲成像可實時監測心肌梗死后血管新生（如血管密度從 5 支 /mm2 增至 15 支 /mm2）及瘢痕形成過程。
對比劑優化：
內源性對比：直接利用血紅蛋白的光吸收特性，無需注射外源性標記物，適合長期動態觀察。
靶向納米探針：如金納米棒（GNR）或載藥納米微泡（CRGD-ICG/PTX-NBs），通過光聲信號增強心肌血管的特異性識別。例如，GNR 在 780 nm 和 820 nm 波長下的光聲信號可分離其光譜特征，檢測靈敏度達 1 nM。
2. 成像參數與時間點設置
激光參數：波長范圍 680-2000 nm，覆蓋氧合血紅蛋白（532 nm）和脫氧血紅蛋白（900 nm）的吸收峰；脈沖頻率 1-10 kHz，確保快速成像（如 1 分鐘完成心臟的 3D 掃描）。
超聲參數：中心頻率 20-50 MHz，橫向分辨率≤50 μm，支持彩色多普勒、脈沖多普勒等模式，評估血流速度（如冠狀動脈血流速度達 15 cm/s）及血管通透性。
監測周期：
急性期（心肌梗死后 1-3 天）：每日 1 次，監測缺血區域擴展及側支循環形成。
恢復期（1-4 周）：每周 2-3 次，評估血管新生及心肌重構（如左心室舒張末期內徑從 3.2 mm 增至 4.5 mm）。
3. 數據采集與分析流程
預處理：超聲圖像進行運動校正和超分辨率重建，光聲信號通過光譜分解分離氧合與脫氧血紅蛋白成分。
量化指標：
心肌結構：心肌厚度（如左心室壁厚度從 1.2 mm 降至 0.8 mm）、心腔容積（如左心室舒張末期容積從 25 μL 增至 40 μL）及瘢痕面積（通過光聲信號強度量化）。
血流動力學：血流速度（通過多普勒超聲計算）、血管密度（血管長度 / 單位體積）、氧合狀態（sO?值）及血流儲備分數（FFR）。
功能分析：結合心肌內與周邊 5 mm 區域的影像組學特征，構建預測模型（如隨機森林），評估心肌梗死風險及治療響應。例如，光聲 - 超聲組學模型在鑒別心肌存活與瘢痕組織時，AUC 值達 0.899，顯著優于傳統超聲。
三、典型應用場景與研究案例
1. 心肌缺血與梗死評估
早期診斷：光聲 - 超聲成像可在心肌梗死后 30 分鐘內檢測到缺血區域的 sO?下降（從 75% 降至 40%），并通過超聲應變分析識別室壁運動異常（如縱向應變從 - 18% 降至 - 5%）。
治療引導：載藥納米微泡（CRGD-ICG/PTX-NBs）在光聲定位后，通過高能量超聲觸發藥物釋放，同時光聲信號實時反饋心肌溫度（48℃），治療組心肌梗死面積較對照組縮小 76%。
2. 心肌肥厚與心力衰竭研究
結構評估：在高脂飲食誘導的心肌肥厚模型中，光聲 - 超聲成像顯示左心室壁厚度增加 20%，同時光聲 sO?值從 75% 降至 60%，提示心肌缺氧。
血流動力學分析：超聲多普勒顯示舒張期血流速度降低 30%，結合光聲 HbT 濃度升高，提示心肌灌注不足。
3. 藥物研發與毒性評估
藥物遞送效率：載藥納米微泡在心肌部位的光聲信號強度在注射后 4 小時達峰值（對照組的 5.6 倍），結合超聲彈性成像評估組織損傷，優化給藥方案。
心肌毒性監測：化療藥物（如阿霉素）誘導的心肌損傷可通過光聲 sO?值下降（從 75% 降至 60%）及超聲應變分析（縱向應變從 - 18% 降至 - 10%）早期識別。
四、技術挑戰與未來方向
1. 當前局限性
深層穿透限制：光聲信號在 > 10 mm 深度下信噪比下降，需開發碳納米管等增強型對比劑或結合聲聚焦技術提升穿透能力。
設備便攜性：現有系統多為臺式機，需推進小型化光纖激光器（如飛秒光纖激光）的臨床轉化，實現手持式設備的實時成像。
多模態深度融合：光聲 - 超聲與熒光、MRI 等模態的聯合應用仍需探索，以構建更全面的心肌評估體系。
2. 未來發展趨勢
智能化分析：AI 算法（如 Transformer）自動識別心肌邊界、計數血管分支，并預測心力衰竭風險，例如 MoGLo-Net 在心肌梗死模型中實現血管網絡與代謝活性的同步分析。
多器官串擾模型：結合微流控技術構建 “心 - 肝 - 腎” 芯片，模擬體內藥物代謝路徑，評估跨器官毒性。
臨床轉化：通過優化探頭設計（如直徑 8 mm 的內窺探頭）和對比劑靶向性，推動技術從動物研究向臨床前試驗過渡，例如邁瑞 Resona Y 系統在心肌疾病中的 AUC 值達 0.899，為早期診斷提供依據。
總結
光聲 - 超聲斷層掃描通過結構 - 功能 - 分子多維度數據融合，重新定義了小動物模型心肌結構和血流動力學評估的標準。其核心優勢在于無創動態追蹤、治療引導能力及多模態分析，不僅為心肌缺血、肥厚等疾病機制研究提供了高靈敏度工具，更為心血管藥物研發和精準治療開辟了新路徑。隨著技術創新與臨床轉化的推進，該平臺有望在心肌疾病早期診斷和個性化治療中發揮更大價值。
