Bringing medical advances from the lab to the clinic.
关键词：光声成像；液滴光束；深度场；AD生物标志物；npj Nanophotonics
光声成像技术（PAI）是一种结合了光学成像高对比度和超声成像深度穿透能力的先进生物医学成像技术，尤其适用于观察生物组织中的血液流动和结构特征。然而，传统的光声成像技术受限于光束聚焦特性，导致深度场（DoF）受限，这对于成像具有不均匀表面的样本或进行三维体积成像构成了挑战。为了克服这一限制，研究人员提出了使用液滴光束照明的新方法，该方法通过干涉两个具有不同波矢量的贝塞尔光束产生，能够在保持光束非衍射特性的同时显著抑制侧瓣，从而扩展光束的深度场【1】。2024年11月5日，Kostas G. Mavrakis 等研究学者们在国际顶尖学术期刊 npj Nanophotonics 上发表题为 Optically generated droplet beams improve optoacoustic imaging of choroid thickness as an Alzheimer’s disease biomarker 的研究论文【2】。本研究旨在探索液滴光束在光声成像中的应用，以期突破现有技术的限制，实现对生物样本更深层次、更高分辨率的成像，特别是在AD等神经退行性疾病的早期诊断和治疗监测中，通过精确测量脉络膜层厚度等生物标志物，为疾病管理提供新的工具。
研究成功展示了液滴光束在光声显微镜中的应用，通过扩展深度场，显著提高了成像对比度，并在小鼠眼后腔的成像中展示了其优势，为阿尔茨海默病的早期诊断提供了新的视角。
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（如需原文，请加微信healsana获取，备注20241105NPJN）研究者们利用马赫-曾德尔型干涉仪成功生成了液滴光束，该光束通过结合两个具有不同波矢量的贝塞尔光束产生，显著扩展了深度场（DoF），达到了瑞利长度的约80倍。在荧光微球的成像实验中，与贝塞尔光束照明相比，液滴光束照明的成像对比度提高了50%。具体来说，液滴光束在焦平面处的CNR值比贝塞尔光束高出50%，并且在近1毫米的范围内保持CNR值高于2。液滴光束照明在光声显微镜（OAM）中展示了显著扩展的深度场（至少为1毫米），与高斯光束相比，液滴光束提供了80倍的深度场扩展。研究者们利用液滴光束照明技术，成功地对小鼠眼后腔进行了高分辨率的光声成像，展示了脉络膜层的细节。通过液滴光束辅助的OAM技术，研究者们能够测量脉络膜层厚度，这对于阿尔茨海默病的早期诊断是一个重要的生物标志物。在对6个月大的5xFAD小鼠模型的眼后腔进行成像时，研究者们使用液滴光束辅助的OAM技术，测量了脉络膜层的平均厚度，结果分别为68 ± 1.5微米、72 ± 1.5微米和75 ± 2微米。这些数据与健康小鼠模型相比，显示出脉络膜层厚度的显著减少，减少了约10%。研究结果表明，液滴光束照明技术能够在超过1毫米的深度范围内提供高对比度和高分辨率的成像，这对于快速、高分辨率的三维成像具有重要意义。特别是在焦平面以外的位置，液滴光束照明的成像质量明显优于高斯光束照明。上述研究结果证实了液滴光束在光声成像中的应用潜力，特别是在提高成像深度场和对比度方面，为眼科疾病和神经退行性疾病的早期诊断和治疗提供了新的工具，展示了在生物医学成像领域的重要应用潜力。![]()
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图3. 使用高斯、贝塞尔和液滴光束照明的荧光微球成像![]()
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图5. 使用液滴光束辅助的光声显微镜成像5xFAD雄性小鼠的后腔样品本研究通过开发液滴光束技术，显著提升了光声成像的深度场和成像质量。在临床上，该技术能够提供更清晰的微血管结构图像，有助于早期识别和监测阿尔茨海默病等神经退行性疾病的生物标志物，如脉络膜层厚度变化。此外，液滴光束技术在提高成像对比度和分辨率的同时，减少了成像过程中的运动伪影，使得实时动态监测成为可能，为需要快速诊断和治疗响应的临床情况提供了强有力的工具。
科研上，这项技术的发展为深入研究生物组织的微观结构和功能提供了新的视角，尤其是在眼科和神经科学研究中，它能够揭示与疾病相关的复杂生理变化，为疾病机理研究和新疗法的开发提供了宝贵的信息。未来，液滴光束技术有望进一步整合到多种生物医学成像设备中，推动精准医疗和个性化治疗策略的发展。
【1】Ntziachristos, V. Going deeper than microscopy: the optical imaging frontier in biology. Nat. Methods 7, 603–614 (2010).【2】https://doi.org/10.1038/s44310-024-00036-3本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现，以作科学文献记录和科研启发用；并不代表作者或本公众号的观点，更不代表本公众号认可研究结果或文章。为了给大家提供一个完整而客观的信息视角，我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解，随着对疾病的研究不断深入，新的证据有可能修改或推翻之前的结论。作者：Amber Wang，微信号：Healsana。助理：ChatGPT征战AD公众号，以分享阿尔茨海默病领域最新研究为主旨，希望由此推动由实验室向临床应用的转化。欢迎您的投稿与合作；也希望其他医学科学家以推文的形式分享您的研究成果。运营：美国Healsan咨询公司AD项目组，专注于临床科研及临床试验的服务公司，擅长于针对阿尔茨海默病的临床科研设计及临床试验结果的报告撰写。
