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光聲成像技術在全腦成像中的突破性進展

瀏覽次數:406 發布日期:2025-4-2  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負

在腦科學研究領域,對大腦功能和結構的深入理解離不開先進的成像技術。傳統的全腦光學成像技術,如熒光微光學切片斷層掃描(fMOST)、雙光子斷層掃描等,雖然能夠提供高分辨率的圖像,但在成像速度和樣品完整性方面存在顯著局限。近日,一項名為PATTERN的新型光聲成像技術應運而生,為全腦成像領域帶來了新的突破。

研究背景與技術挑戰
全腦成像對于揭示大腦功能和疾病機制至關重要,但現有技術面臨諸多挑戰。傳統光學成像方法,如fMOST和LSFM,雖然分辨率高,但樣品制備過程復雜,成像速度慢,且可能對樣品造成破壞,限制了其在大型動物模型和個體水平跨模態分析中的應用。光聲成像(PACT)作為一種新興的成像技術,結合了光學成像的高對比度和超聲成像的高穿透深度,但傳統的PACT系統在分辨率、成像速度和樣品適應性方面仍有待提高。

技術創新與應用
PATTERN技術通過優化圖像采集方案和機器學習算法,實現了對離體嚙齒動物、雪貂和非人靈長類動物大腦的非破壞性、高速、三維成像。其核心創新在于利用光漂白進行時間編碼重建,結合深度學習去除偽影,從而顯著提高了成像質量和檢測靈敏度。

非破壞性成像與樣品制備
PATTERN采用特殊的樣品固定和成像策略,確保成像過程對樣品的物理和生物特性影響最小。樣品被固定在含有2.25%瓊脂糖和3%Intralipid-30%的溶液中,以模擬腦組織的光學特性,并通過定制的光學快門調節激光曝光,保持樣品的生物活性。

時間編碼與信號提取
PATTERN利用光漂白的特性,通過單波長操作提取熒光蛋白信號,避免了光譜重疊問題。在成像過程中,激光脈沖以特定的跳躍序列掃描樣品,導致熒光蛋白發生光漂白,其信號強度隨時間衰減。通過記錄這種衰減曲線,并與未漂白的背景信號分離,PATTERN能夠特異性地檢測到熒光蛋白的信號,從而顯著提高了成像的靈敏度和特異性。

深度學習與偽影去除
為了進一步提高成像質量,PATTERN引入了深度學習算法。利用卷積神經網絡(DnCNN),PATTERN能夠有效去除成像中的偽影,提高信號的準確性。通過在單批次學習策略下訓練DnCNN,算法能夠識別并提取真實信號附近的偽影,在不造成嚴重假陰性信號的前提下,有效消除偽影。

成像實驗與結果分析
近各向同性光聲成像
實驗結果表明,PATTERN系統能夠實現近各向同性的三維成像。通過對不同掃描角度的圖像進行多角度融合,系統的空間分辨率得到了顯著提升。以乳膠微球成像為例,單次掃描周期耗時133秒,沿x、y、z軸的分辨率分別達到137±15.1微米、115±24.3微米和143±20.1微米,接近各向同性。

熒光標簽的時間編碼與解混
PATTERN技術在熒光標簽成像方面表現出色。通過時間編碼方法,系統能夠有效去除背景信號,提高熒光蛋白的檢測靈敏度。實驗中,利用光漂白特性,PATTERN成功區分了熒光標簽和組織背景信號,檢測靈敏度相比僅使用強度的方法提高了12倍。

全腦光學成像
PATTERN技術在多種動物模型的全腦成像中展現了強大的能力。系統能夠對小鼠、大鼠、雪貂和狨猴等動物的大腦進行高幾何保真度的成像,并實現定量形態學分析。通過對不同腦區的熒光信號進行成像,PATTERN能夠可靠地檢測到熒光蛋白的表達,為神經連接的可視化提供了可能。

神經連接可視化
PATTERN技術在神經連接成像方面具有獨特優勢。通過注射表達熒光蛋白的病毒載體,研究團隊利用PATTERN成功追蹤了大腦中特定神經通路的投射。例如,系統清晰地顯示了前島皮質(AI)向紋狀體、丘腦等腦區的投射,以及背側扣帶回(dSub)向下游腦區的投射。

跨模態數據整合
PATTERN技術能夠與其他成像模態相結合,實現跨模態的數據整合。通過將PATTERN獲取的圖像作為模板,研究團隊能夠校正其他成像方法(如fMOST和LSFM)中由于樣品制備導致的形態變化,從而獲得具有高分辨率和形態保真度的全腦圖像。此外,PATTERN還能夠與空間轉錄組學數據相結合,為個體水平的多模態分析提供可能。

總結與展望
PATTERN技術作為一項創新的光聲成像平臺,為全腦成像領域帶來了新的機遇。其非破壞性、高速、三維成像的特點,使得對同一腦樣品的多次分析成為可能,為跨模態分析提供了堅實的基礎。未來,隨著技術的進一步優化和應用范圍的拓展,PATTERN有望在神經科學研究中發揮更為重要的作用,為揭示大腦的奧秘提供更為強大的工具。

論文信息
聲明:本文僅用作學術目的。
Chen, Y., Yang, H., Luo, Y. et al. Photoacoustic Tomography with Temporal Encoding Reconstruction (PATTERN) for cross-modal individual analysis of the whole brain. Nat Commun 15, 4228 (2024).

DOI:org/10.1038/s41467-024-48393-z.

發布者:羅輯技術(武漢)有限公司
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