Инженеры-биомедики из Университета Дьюка разработали метод сканирования и визуализации кровотока и уровня кислорода в мозге мыши в режиме реального времени с достаточным разрешением, позволяющим одновременно отслеживать активность как отдельных сосудов, так и всего мозга.
Этот новый подход к визуализации преодолевает давние барьеры скорости и разрешения в технологиях визуализации мозга и может открыть новое понимание нейроваскулярных заболеваний, таких как инсульт, деменция и даже острая травма головного мозга.
Исследование появилось 17 мая в журнале Light: Science & Applications.
Визуализация мозга — это уравновешивание. Инструменты должны быть достаточно быстрыми, чтобы фиксировать быстрые события, такие как возбуждение нейрона или движение крови по капилляру, и они должны показывать активность в разных масштабах, будь то во всем мозге или на уровне одной артерии.
«Вы можете достичь этих целей по отдельности, но очень сложно сделать их все вместе», — сказал Цзюньцзе Яо, доцент кафедры биомедицинской инженерии в Университете Дьюка. «Это все равно, что выбирать между быстрой машиной, маленькой и неудобной для сидения, или большой, просторной машиной, которая не развивает скорость более 30 миль в час. Долгое время не было способа получить все, что вам нужно. хотел сразу».
В своем новом исследовании Яо и его команда обсуждают, как они решили этот давний компромисс, разработав сверхбыструю фотоакустическую микроскопию, или UFF-PAM.
Фотоакустическая микроскопия использует свойства света и звука для получения подробных изображений органов, тканей и клеток по всему телу. Этот метод использует лазер для направления света в целевую ткань или клетку. Когда лазер попадает в клетку, она нагревается и мгновенно расширяется, создавая ультразвуковую волну, которая возвращается к датчику.
UFF-PAM полагается на сочетание усовершенствований аппаратного обеспечения и алгоритмов машинного обучения для улучшения техники. Что касается оборудования, система многоугольного сканирования посылает больше лазерных импульсов на большую площадь, а новый механизм сканирования позволяет лазерному сканеру и ультразвуковому датчику работать одновременно. По словам Яо, эти изменения удвоили скорость их устройства, сделав UFF-PAM самой быстрой технологией обработки изображений в фотоакустическом сообществе.
Затем Яо и его команда разработали алгоритм машинного обучения, который улучшил разрешение их изображений. Они научили его идентифицировать сосудистую сеть в мозге, используя более 400 изображений мозга мышей, собранных в предыдущих экспериментах. Хотя каждый мозг уникален, алгоритм научился определять общие структуры и использовал эти знания для заполнения ранее отсутствующих пикселей.
«Полученные изображения выглядели такими же подробными, как и изображения с высоким разрешением , которые мы обычно получали бы, если бы работали на гораздо меньшей скорости, и нам не нужно было жертвовать полным полем зрения», — сказал Яо.
В качестве доказательства концепции команда использовала UFF-PAM, чтобы визуализировать, как кровеносные сосуды в мозге мыши реагируют на гипоксию, лекарственную гипотензию и ишемический инсульт. Во время испытания на гипоксию UFF-PAM отслеживал, как кислород перемещается через мозг, и показал, что низкий уровень кислорода вызывает расширение кровеносных сосудов.
Во втором испытании команда использовала препарат нитропруссид натрия (SNP), который обычно используется для лечения высокого кровяного давления. Ранее исследователи думали, что SNP вызывает расширение всех кровеносных сосудов в головном мозге. Но вместо этого Яо и его команда показали, что открываются только более крупные кровеносные сосуды, а более мелкие кровеносные сосуды сужаются.
«Поскольку мы быстро получили изображение более мелких сосудов с высоким разрешением, мы увидели, что расширение на самом деле не является универсальной реакцией на препарат», — сказал Яо. «Мы увидели, что эти маленькие сосуды не могут обеспечить ткани достаточным количеством кислорода и питательных веществ, что вызывает повреждение».
В последнем испытании команда использовала UFF-PAM, чтобы наблюдать, как мозг реагирует на инсульт и начинает восстанавливаться. Команда увидела, что сразу после инсульта кровеносные сосуды в пораженной области сужаются. Это заставляет их соседние сосуды также сужаться в явлении, называемом распространяющейся волной деполяризации. Благодаря большому полю зрения и высокой скорости визуализации команда смогла точно определить начальное положение волны и отследить ее движение по мере ее распространения по всему мозгу.
Забегая вперед, команда планирует использовать UFF-PAM для изучения дополнительных моделей заболеваний головного мозга, таких как деменция, болезнь Альцгеймера или даже длительный COVID. Они также планируют расширить использование инструмента за пределами мозга для визуализации таких органов, как сердце, печень и плацента. Эти органы традиционно было сложно визуализировать, потому что они всегда находятся в движении, поэтому инструменты визуализации должны работать на более высокой скорости.
«Теперь, когда мы устранили эти давние препятствия, мы можем многое сделать с помощью этой технологии», — сказал Яо. «Мы пытаемся выбрать самые сложные проекты для работы, чтобы максимизировать влияние этой технологии».
