新成像方法将大脑中的血流可视化为单个血细胞

【字体: 时间:2021年12月07日 来源:赛特科技

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  来自Skoltech和Saratov州立大学的研究人员已经设计出一种廉价的方法来可视化大脑中甚至最小的毛细血管。这种融合了光学显微镜和图像处理技术的方法是无染料的,而且粒度非常细,因为它能够检测到沿着血管移动的每一个红细胞。

Red Blood Cell Velocity Distribution        

通过Skoltech-SSU团队设计的新方法测量和绘制红细胞速度分布。每个箭头对应一个细胞,速度用颜色编码,从蓝色(慢)到绿色(中等)到红色(快)。

来自Skolkovo科技研究所和Saratov州立大学(SSU)的研究人员提出了一种廉价的方法来观察大脑中的血液流动。这项新技术非常精确,它可以识别单个红细胞的运动——完全不需要使用有毒的染色剂或昂贵的基因工程。这项研究发表在《The European Physical Journal Plus》上。

为了更多地了解大脑的血液供应是如何工作的,研究人员绘制了它的血管网络。得到的可视化结果可以依赖于多种方法。一种高度精确的技术是向血液中注入荧光染料,并检测它们发出的红外光。染料的问题是它们是有毒的,而且可能会影响船只而扭曲绘图结果。另一种方法是,研究人员使用转基因动物,它们的血管内壁被设计成在没有外来物质参与的情况下发光。不过,这两种方法都非常昂贵。

来自Skoltech和Saratov州立大学的研究人员已经设计出一种廉价的方法来可视化大脑中甚至最小的毛细血管。这种融合了光学显微镜和图像处理技术的方法是无染料的,而且粒度非常细,因为它能够检测到沿着血管移动的每一个红细胞。由于毛细血管中红细胞的数量不是那么多,每个细胞都有数量,所以这是比其他方法(包括无染料方法)的一个重要优势。

Blood Vessel Network Map        

通过对一系列运动红细胞图像的逐帧自适应阈值滤波,得到鸡胚血管网络的重构图。

“我们的方法使用一种被称为逐帧过滤的方法来处理大脑图像,这些图像是由任何实验室都可以使用的普通光学显微镜获得的。它可以让我们识别单个移动的红细胞,并建立一个高度详细的血管系统(血管网络)地图,甚至最小的毛细血管。这反过来又使得通过一种叫做粒子图像测速的技术准确评估血管中的血流速率成为可能,”该研究的主要作者,Skoltech研究科学家Maxim Kurochkin评论道。

该团队通过两个生物模型——小鼠大脑和鸡胚胎——展示了该方法的适用性。首先,研究人员使用鸡胚胎的血管网络来证明绘制即使是最微小的毛细血管的可能性,红细胞运动可能是不稳定的。之后,他们在一个更复杂的模型上测试了这种方法:大鼠大脑血管系统。这项技术被证明能够绘制血管网络,即使是对于那些难以到达的血管系统,也不能识别单个红细胞,只有与血管组相关的颜色模式。

为什么绘制血流图很重要?

该方法直接提供的特征是血流速率和血管直径。Kurochkin解释说:“但一旦你有了这些信息,你就可以尝试提取更多信息:血管弹性、膜硬度、血压和粘度。生理学家在我们工作的基础上,可以使用这些参数来创建血液循环模型,例如,可以通过压力和粘度传感器的实验测量来测试。”

最终,这些都有助于更好地理解内皮细胞的生理机制,内皮细胞在所有血管内部排列。内皮的状态与几乎所有的心血管疾病有关,而心血管疾病是全球死亡的主要原因。实际上,你正在理解是什么在物理上构成了任何特定的病理,无论是在大脑中还是在身体的其他地方。

例如,出血性中风是由于大脑中的血管变薄和破裂引起的。具体来说,就是当血管壁的弱点膨胀成所谓的动脉瘤时。Kurochkin说:“一个精确的血管模型可以告诉你,血管壁变薄多少会导致它破裂。”

冠状动脉心脏病是由于脂肪斑块在动脉血管内壁上堆积而导致血流量减少,导致有效直径减少。心脏病发作时,脱落的斑块会阻塞血管,切断血液供应。“血管系统模型可以预测血管扩张、收缩或阻塞是如何重新分配网络中的血液流动的,”研究人员补充道。

血管健康也间接地与不同性质的疾病有关。例如,新的可视化方法可以应用于研究肿瘤,肿瘤消耗异常大量的营养物质,因此倾向于发展大量的血管。在传染病中,另一个例子是疟疾,它使血液粘度升高。除此之外,甚至机械损伤的后果——例如医疗穿刺——也可以用同样的一般方法来研究被穿刺的组织是如何再生血管的。

Kurochkin继续说:“了解最终进入血液流动的物体的行为,并不局限于自然发生的动脉粥样硬化斑块破裂。在靶向药物传递中,带治疗药物的人工微胶囊可能被引入血液,而血管模型对于准确预测它们在那里发生的情况是必不可少的。”

“Toward label-free imaging of brain vasculature: frame-by-frame spatial adaptive filtration and adaptive PIV approaches” by Maxim A. Kurochkin, Ivan V. Fedosov & Dmitry E. Postnov, 5 July 2021, The European Physical Journal Plus.
DOI: 10.1140/epjp/s13360-021-01700-9

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