综述：用于肿瘤术中导航成像的高级成像技术

《npj Imaging》：Advanced imaging techniques for tumor intraoperative navigation imaging

　　摘要
癌症仍然是导致死亡和发病率的主要原因之一，外科切除是治疗的关键要素。然而，早期发现和精确的肿瘤切除对于提高生存率和减少复发至关重要。传统的成像技术在分辨率、实时反馈和组织区分方面存在局限性，常常导致切除不准确。近期，术中成像技术的进步逐渐解决了这些挑战。荧光成像具有优异的组织穿透能力、更高的信噪比以及在手术环境下的稳定性，使其成为实时组织和淋巴结检测的理想选择。靶向分子探针和先进的荧光技术进一步提高了肿瘤的特异性。光声和拉曼光谱等模式提供了互补的见解，而三维重建和多模态系统则提高了解剖学的精确度。早期临床研究表明，这些技术在肿瘤检测和边缘评估方面具有高灵敏度和临床可行性。将人工智能和个性化医疗整合到术中成像中，有望进一步完善这些技术，从而实现更加精准和有效的干预措施。本文概述了新型术中成像技术的发展和临床应用，强调了它们相对于传统方法的优越性，并指出了这一快速发展的领域的未来研究方向。

**术中导航的要求与挑战**
根据国际癌症研究机构2024年的最新统计数据，2022年全球新增癌症病例近2000万例，癌症相关死亡人数约为970万例。这些数字凸显了癌症对公共卫生的巨大负担，强调了在全球范围内有效预防、早期发现和治疗策略的迫切需求。同时，肿瘤已成为仅次于急性心血管事件的死亡主要原因，这进一步强调了改进管理方法的必要性。早期肿瘤筛查和外科切除是降低肿瘤死亡率的主要干预措施，其中外科切除是主要的治疗手段。肿瘤切除依赖于外科医生的经验以及术前影像诊断的结果来指导决策。尽可能完整地切除肿瘤同时减少对周围健康组织的损伤对于降低复发率和改善总体预后至关重要。术中成像在指导这些过程中起着关键作用。传统的成像技术，如超声、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET），已被广泛用于术中导航，但它们在分辨率、实时反馈和组织区分方面存在局限性。这些技术对诊断和确定肿瘤范围的影响至关重要，但许多技术不便于术中操作。此外，传统成像工具通常笨重且不适用于动态的术中环境。目前的不足之处，如空间分辨率有限、成像速度慢和穿透深度浅，限制了它们在实现最佳手术结果方面的应用，常常导致肿瘤切除不完全和复发风险增加。因此，这些尖端成像模式对于精确界定肿瘤边缘至关重要，这有助于促进靶向手术并优化患者预后。

**肿瘤切除手术中的成像策略**
**荧光成像：从通用方法到靶向方法**
传统的荧光成像利用选择性靶向肿瘤的荧光染料，在手术过程中检测肿瘤和癌症分期方面受到了广泛关注。美国食品药品监督管理局（FDA）批准的非靶向荧光成像剂包括吲哚菁绿（ICG）、亚甲蓝（MB）、荧光素钠、5-氨基乙酰丙酸（5-ALA）和己胺乙酰丙酸，这些染剂常用于灌注评估、血管造影和代谢荧光引导手术（表1）。ICG因其近红外（NIR）特性和相对较低的毒性而被广泛用于肿瘤可视化。基于ICG荧光成像的已有优势，多项研究证实了其在多种癌症中的有效性，确立了其在术中导航中的作用。在低浓度下，ICG能够有效勾勒出乳腺癌、骨肉瘤和软组织肉瘤等肿瘤的边界，并有助于早期肺癌的检测，提高胃癌前哨淋巴结活检的准确性。这些研究共同展示了ICG在各种肿瘤类型中的多功能性和可靠性。然而，ICG的组织穿透深度浅，限制了其对深部肿瘤或实体成分较少的肿瘤（如肺癌中的磨玻璃结节）的检测能力。

**提高荧光成像的特异性：靶向新型探针和配体**
为克服传统荧光染料的局限性，研究人员开发了针对特定蛋白质的靶向探针。肿瘤相关蛋白质的特性以及不同组织之间的表达差异对肿瘤类型和演变至关重要。由于近50%的东亚肺癌患者（尤其是非小细胞肺癌）携带EGFR突变，因此开发了一种新的EGFR靶向荧光成像技术，可在手术中快速识别肿瘤边界和转移淋巴结，具有高灵敏度和特异性。同样，20-25%的乳腺癌中存在人表皮生长因子受体2（HER2）过表达，因此开发了单克隆抗体结合的NIR荧光染料（如trastuzumab和pertuzumab conjugated with IRDye800），这些染剂对HER2阳性乳腺癌细胞和组织具有高特异性，为荧光引导手术带来了希望。近年来，随着对某些新肿瘤抗原的关注增加，针对这些抗原的分子探针也逐渐被开发出来。滋养层细胞表面抗原2（TROP2）在超过85%的肿瘤中过度表达，尤其是在乳腺癌中，其恶性细胞与正常细胞之间的表达差异明显，使其成为诊断成像探针的可行目标。FDA批准的抗体药物偶联物sacituzumab govitecan也结合了ICG，可用于乳腺癌的精确肿瘤识别。此外，针对骨肉瘤中过度表达的免疫检查点蛋白B7H3的探针能够高度准确地标记肿瘤区域，甚至包括转移性病变。这些改进不仅确保了患者的安全性，还在手术过程中提供了良好的成像效果。

**进一步的发展**
当这些染料与相关药物结合时，为创新的图像引导治疗策略铺平了道路。例如，将cetuximab与IRDye800CW结合用于头颈部癌症手术，显示出其与EGFR过度表达肿瘤的有效结合能力，提高了肿瘤边缘的识别效果。还有研究评估了在内窥镜经蝶窦手术中使用bevacizumab-800CW进行术中荧光成像的实用性，发现该方法在所有剂量下均具有良好的临床耐受性，并在肿瘤组织与周围健康组织之间提供了最有效的区分。尽管如此，由于许多蛋白质在多种组织中的广泛表达，未来光学成像技术的准确性需要更具体的蛋白质标记物或整合肿瘤组织的额外物理化学特性。

**面临的挑战**
尽管取得了这些进展，但仍存在一些挑战，如潜在的非特异性结合以及需要更精细的蛋白质标记物来提高成像准确性。为解决这些问题，研究人员开发了针对肿瘤微环境及其独特特性的探针，从而提高了特异性和检测能力。由于肿瘤微环境在不同肿瘤类型中具有共性和差异性，针对肿瘤微环境的荧光探针成为研究热点。例如，CREKA-GK8-QC探针旨在靶向纤维连接蛋白，并通过金属蛋白酶激活，用于乳腺癌成像，提高了原发肿瘤和微转移的检测能力。将ICG与人血清白蛋白结合在腹腔镜肝脏解剖中发挥了重要作用，增强了肝脏段的荧光成像效果。另一项研究探索了cathepsin-激活的成像剂AKRO-6qcICG在体外实验中的效果，发现其通过近红外荧光成像能够100%地检测出肿瘤阳性边缘。另一种创新是使用NIR-II荧光探针IR1080，使ICG能够与血液中的白蛋白共价结合，通过白蛋白结合蛋白在肿瘤环境中实现靶向检测。此外，还开发了一种缺氧激活的荧光探针，利用肿瘤环境的缺氧特性提高成像特异性。

**结论**
总体而言，新型术中成像技术在提高肿瘤识别精度和治疗效果方面具有巨大潜力。尽管仍存在一些挑战，但随着技术的不断进步，未来光学成像技术的准确性将得到进一步提升。此外，最近的一项首次人体研究显示，在全身注射ICG后，肿瘤组织的FLT（荧光衰减时间）显著长于相邻的正常组织，这一现象在多种实体肿瘤中普遍存在，使得肿瘤与正常组织的区分准确率超过97%，敏感性和特异性均超过90%33。尽管FLT成像在测量条件下的稳定性较高，并且具有跨不同成像系统进行绝对量化的潜力，但其实际应用仍面临一些挑战35。FLT成像在提高肿瘤对比度和更精确地描绘肿瘤轮廓方面显示出显著的优势，即使是在组织成分复杂的情况下也是如此。与基于强度的荧光成像不同，FLT不受激发功率、探针浓度和组织光学异质性的影响，因此在存在强烈非特异性染料积累的情况下也能显著提高信噪比和肿瘤对比度。然而，由于FDA批准的时域成像系统有限，且成本高于连续波（CW）系统，FLT成像的实施仍面临困难。尽管存在这些障碍，但随着技术的成熟，FLT成像在提高癌症手术中的肿瘤检测和精确度方面仍具有巨大潜力。

随着技术的发展，越来越多的纳米材料被应用于荧光成像。最近的研究表明，使用ICG和99m-Tc纳米胶体示踪剂进行双侧前哨淋巴结映射在 vulvar cancer（外阴癌）的诊断中表现出良好的效果，ICG具有令人满意的检测率，并有助于减少手术并发症3。Gd2O3纳米颗粒与放射性药物结合使用，也用于三重激发荧光成像和图像引导手术，显著提高了光信号强度和组织穿透深度36。这种增强效果使得在手术过程中能够更好地观察肿瘤边缘，从而提高肿瘤切除的准确性。针对肿瘤微环境的纳米材料也是有效的策略。

有趣的是，靶向荧光探针的递送方式不仅限于注射，还包括简单的喷雾方法。一种新型荧光纳米探针Poly-g-BAT37已被开发用于结直肠癌成像，这种探针既可以通过静脉注射也可以通过局部喷雾使用37。这些创新不仅扩展了荧光成像的应用范围，还提高了临床使用的便利性并减少了注射带来的伤害。与染料结合的小分子探针是研究的热门领域，它们在靶向肿瘤成像和提高特异性方面显示出巨大潜力。

从NIR-I（700–900 nm）到NIR-II（900–1880 nm）的光谱区域的进步使得两者之间的区别更加明显38。最近的研究强调了NIR-II成像的优势，特别是在深部组织穿透和灵敏度方面。NIR-II成像在几厘米深度下提供了更好的对比度，因为其减少了组织自荧光、光子散射和长波长下的光子吸收5,39,40。多项研究表明，NIR-II成像具有更高的空间分辨率和更好的信噪比，从而能够更清晰地区分肿瘤和周围组织，并且更容易检测到组织内的微小结构5,39。由于NIR-I和NIR-II成像都具有实时成像的能力，因此它们与手术室照明的兼容性是一个重要考虑因素。与需要低光照以防止干扰的NIR-I成像不同，NIR-II成像可以在明亮的光照条件下进行5,39。研究还发现，NIR-II成像在肝转移患者中显示出更高的肿瘤与正常组织比率39。然而，这一结论仅在少数肿瘤类型中得到验证，需要进一步的临床验证。

在淋巴结（LN）侵犯癌症的检测领域，抑制光子散射和零自荧光的能力尤为重要，因为淋巴结的边缘较小，需要更高的准确性。同时，也应探索亮度更高的荧光剂。研究还探讨了使用超亮量子点（如PbS/CdS核壳纳米颗粒），这些量子点在亮度和光稳定性方面优于ICG，仅需皮摩尔剂量即可用于前哨淋巴结检测41。这种所需剂量的减少也将应用于临床患者的术中成像，降低毒性。

总体而言，NIR-II成像在成像深度、灵敏度、信噪比以及适应手术环境方面具有优势，特别适合检测深层肿瘤、淋巴结和转移性病变。尽管NIR-II成像在成像深度和质量方面具有巨大潜力，但目前临床上可用的实验探针仍然不足。继续努力开发和将这些探针转化为临床应用对于充分发挥NIR-II荧光成像的潜力至关重要。

光声成像（PAI）结合了光学和声学的优势，提供了卓越的深部组织成像能力。通过快速调整激发光波长，PAI能够实现对多种色素的体内成像，包括内源性物质（如血红蛋白、肌红蛋白、黑色素、水和脂质）以及外源性探针。重要的是，这种成像过程不需要依赖电离辐射、重金属造影剂或专门的辐射屏蔽设施42。利用声波的深度感知能力和光的对比度特性，PAI在检测早期肿瘤和远距离微转移方面表现出色。例如，PAI能够检测到小至400 μm的黑色素瘤肝微转移，优于传统的超声和MRI成像方法43。使用先进的光声特异性探针（如硫化铜纳米颗粒44或可逆切换的细菌光敏色素BphP145）彻底改变了多尺度光声断层成像技术。这些探针显著提高了穿透深度和检测灵敏度，从而实现了更精确的肿瘤和转移灶成像44,45。通过检测肿瘤微环境中的内源性和外源性生物标志物，并与其他成像技术结合使用，PAI能够精确描绘肿瘤边界，并为外科医生提供全面的实时信息。除了ICG之外，越来越多的临床评估的光声探针（包括目前正在临床试验中的小分子染料结合剂）进一步扩展了PAI的应用范围46，提高了检测灵敏度和分子特异性。

多光谱成像（MSI）提供了详细的组织特征信息，这对于手术中区分恶性细胞和健康细胞至关重要。通过整合多个光谱带，MSI优化了光子贡献并丰富了信息内容，增强了组织多样性的可视化。这种能力显著减少了手术不确定性并提高了术中精度。MSI在术中成像中的独特优势在于其光谱特异性和多波段合成能力，在某些应用中优于NIR和PAI成像，提供了更全面的术中导航。与通常使用单一荧光染料信号（光谱数据有限）的NIR成像和主要依赖特定分子吸收光谱的PAI不同，MSI利用从可见光到近红外光的多光谱带，能够区分组织内的微小分子变化，实现高分辨率和精确成像。MSI技术的突破之一是开发了受螳螂虾视觉系统启发的成像系统47。通过充分利用所有六个通道，这种相机将诊断数据与固有的形态学细节相结合。另一种受Morpho蝴蝶复眼启发的创新将光谱滤光片与光电探测器集成在单个芯片上，实现了比现有临床成像系统高1000倍的灵敏度和7倍的空间配准精度48。这些生物启发设计降低了制造成本，使详细的图像信息更易于临床应用。

此外，MSI在检测多个目标时也表现出色。例如，用于MSI的多光谱荧光成像探针Nimotuzumab-ICG和Atezolizumab-Cy5.5在口腔鳞状细胞癌检测中显示出显著的准确性49。Nimotuzumab-ICG的灵敏度和特异性分别为96.4%和100%，而Atezolizumab-Cy5.5的灵敏度和特异性分别为95.2%和88.9%。其在区分多个标记物方面的潜力使其特别适合资源有限的场景中的术中导航。

高光谱成像（HSI）虽然与MSI类似，但捕获了更广泛的光谱范围，包括可见光和近红外光谱。HSI系统能够在每个像素处捕获光谱数据，实现精确的组织区分。一项使用NIR-HSI检测胃肠道间质肿瘤的研究显示，其灵敏度为91.3%，特异性为73%，能够识别传统成像方法遗漏的深层病变50。在宫颈癌检测中，HSI使用555至585 nm的光谱数据，灵敏度和特异性分别为95%和96%，有效区分了CIN（宫颈上皮内瘤变）病变51。在乳腺癌手术中，HSI使用420至620 nm的光谱数据，灵敏度和特异性分别为95%和96%，提高了术中肿瘤检测和边缘评估的准确性52。虽然MSI通过有限的光谱带实现快速广泛的组织区分，但HSI在更广泛的光谱范围内提供了更丰富的分子信息，从而增强了组织表征能力。MSI在快速手术（如肿瘤切除）中非常有效，而HSI在识别早期癌症和复杂组织变化方面表现优异，尽管数据处理时间较长。

与主要评估空间范围和表面组织信息的荧光成像不同，超声成像可以提供与深度相关的信息，这对于理解肿瘤向深层组织的浸润至关重要。实时获取3D超声图像可以帮助外科医生更准确地识别血管和肿瘤边界，从而提高肿瘤切除的安全性和精度。一个值得注意的应用是使用几何可变的3D超声进行机械辅助的图像引导治疗，例如在肝脏肿瘤消融过程中53。该系统通过改进施用器的放置，提高了干预程序的安全性和效果。此外，弹性成像超声能够评估组织硬度，有效区分肿瘤和健康组织，扩展了临床应用范围。一项研究展示了通过生成对抗网络实现的虚拟弹性成像超声（V-EUS）在乳腺癌诊断中的应用54。V-EUS将口袋大小超声设备的诊断性能提高了约5%。尽管V-EUS与传统高端超声在诊断准确性上没有显著差异54，但这一发现突显了虚拟弹性成像超声在检测深层组织肿瘤方面的潜力，并提升了便携式超声设备的功能。

拉曼光谱（Raman spectroscopy）是一种基于振动分子非弹性散射的光学检测方法，因其能够提供分子化学信息而受到广泛关注。这种技术能够揭示复杂生物样本的详细化学信息，具有非侵入性、高灵敏度和特异性55。与其他依赖外源性造影剂（如荧光染料或靶向探针）的成像技术不同，拉曼光谱无需外部标记即可提供内源性分子信息，避免了潜在的毒性或成像延迟问题。最近在拉曼成像方面的进展集中在将其与其他成像技术结合使用，以克服其局限性，例如信号强度低的问题。一项有前景的发展是将表面增强共振拉曼散射（SERRS）与多光谱光声断层成像（MSOT）结合，用于精确绘制脑肿瘤55。这种双模态方法结合了SERRS的高灵敏度和MSOT的深部组织成像能力，为提高脑肿瘤切除的准确性提供了新途径55。类似地，选择性积累在肿瘤组织中的荧光-拉曼双模态纳米探针实现了实时荧光成像和基于拉曼的验证，从而扩展了纳米探针在治疗应用中的用途56。与MRI-radiomics结合用于前列腺癌检测时，还可以提高癌症检测的准确性57。此外，最近的一项临床研究探索了将拉曼光谱集成到头颈癌手术中，术后光谱采集时间缩短至最初的2分钟58。这一发展展示了拉曼系统在外科手术中的潜力，解决了采集时间较长的问题，使其更适用于实时应用。因此，拉曼成像技术的主要优势在于它能够提供高度特异性和敏感性的分子成像，而无需进行非侵入性组织分析，这在一定程度上弥补了近红外（NIR）、光声成像（PAI）和其他技术在化学分子层面的不足。此外，拉曼成像还可以提供深层组织的高分辨率图像，有助于精确识别肿瘤边缘和分期。进一步将这些技术进步与深度学习算法结合，可以快速而详细地识别癌症亚型、分化程度和肿瘤阶段。

在医学成像技术的最新进展中，三维（3D）成像与荧光引导手术的结合成为一种革命性的方法，提高了手术的精确度和效果。该技术利用3D图像分析和近红外荧光的能力，为外科医生提供解剖结构和病理变化的详细实时可视化。最初的应用是将3D医学图像分析仪与红外胸腔镜结合，用于肺叶切除术。在这些手术中，通过支气管内注射ICG并结合红外胸腔镜，增强了切除区域的可视化，确保按照术前模拟精确切除目标区域。在淋巴结清扫方面，荧光成像与3D淋巴血管重建结合使用，用于直肠癌患者的侧盆腔淋巴结清扫，使得侧盆腔淋巴结转移的确认率达到了40.0%，突显了其在识别和清除转移淋巴结中的作用。将计算机视觉与内窥镜技术结合，可以实现手术部位的实时3D可视化，这对于导航复杂手术区域至关重要。一种受生物启发的内窥镜能够同时实现三维立体、彩色和近红外荧光的实时成像，为外科医生提供关于肿瘤组织和淋巴结的实时反馈，而不妨碍手术流程。该系统在可见光照明下的分辨率为7 lp/mm，在近红外照明下为4 lp/mm，显示出在图像引导和机器人手术中的应用前景。

3D重建技术确实为外科医生提供了良好的空间视野。然而，也存在一些挑战，如需要专用设备、术前规划和术中决策的复杂性，以及近红外成像可能存在的较低分辨率问题，这可能会影响荧光标记的准确性。

多模态成像结合两种或更多成像技术，克服了单一方法的局限性，提供了互补的信息，从而提高了诊断准确性和治疗效果。这种方法允许同时进行生物过程的表征、可视化和量化，对精准医疗非常有益。每种模态都带来了独特的优势；例如，PET具有高灵敏度，可用于检测代谢活动，而CT则能提供精确的解剖结构描绘。这些模态的结合使得肿瘤定位和边缘评估更加准确，这对于成功的肿瘤切除至关重要。例如，PET/CT成像已被用于结肠癌和乳腺癌的术前和术中可视化，实现了高灵敏度和空间分辨率。PET/光学双模态成像等技术也显示出改善术中引导的潜力，提供了更精确的手术和更好的患者结果。例如，PET/CT在检测代谢活跃组织方面的优势与CT的解剖精度相结合，而荧光成像技术则将功能成像与结构细节结合起来，提高了诊断和治疗效果。此外，还开发了携带多种造影剂的纳米颗粒，以增强多模态成像的效果，如PET/MRI，结合了代谢成像和高分辨率解剖成像的优点。

尽管如此，仍存在一些挑战，包括来自不同成像模态的数据整合复杂性以及较长的处理时间。最近的创新，如拉曼光谱学、深度学习和光学相干断层扫描（OCT）之间的协同作用，在提高实时术中诊断方面显示出潜力。一项比较OCT与传统肾肿块活检的研究发现，OCT具有更高的诊断效率，区分良性肾肿块和肾细胞癌的敏感性为91%，特异性为56%，区分嗜酸细胞瘤和肾细胞癌的敏感性为92%，特异性为67%。结合成像技术可以提高肿瘤检测的准确性，并促进精确的肿瘤切除。

一系列创新的成像技术和平台已被开发出来，以提高肿瘤检测和切除的精确度和效果。其中一项创新是双功能栓塞-可视化系统，它将术前栓塞与内窥镜荧光引导下的肿瘤切除相结合。通过使用类似丝素-弹性蛋白的聚合物来输送ICG进行肿瘤边缘标记和止血控制，该系统改善了肿瘤切除效果并降低了手术并发症。在此基础上，一个模块化的治疗诊断平台通过光调制信号补偿实现了缺氧的荧光可视化，解决了肿瘤异质性问题，并作为图像引导手术切除和光动力治疗的诊断工具。这种新型策略显著增强了缺氧荧光成像和治疗效果。另一个值得注意的发展是一个智能系统，它集成了激光消融模块、光学相干断层扫描单元和机械臂，实现了自动病变定位和激光消融。该系统在到达预定位置和组织分类方面的高精度展示了精确和智能治疗诊断的潜力，进一步扩展了医学成像在癌症治疗中的能力。此外，一种高灵敏度的内窥镜切伦科夫发光成像系统也展示了其在检测深层肿瘤（特别是肝细胞癌）方面的优势，并能有效指导肿瘤切除。关于腹腔镜肝脏切除术中增强现实的自动标志点检测的研究表明，在手动标志点注册方面存在显著困难，特别是在将术前图像转换为术中图像时。通过利用167张腹腔镜图像和3D模型增强数据集，这些系统展示了自动分割的有效性，尽管在3D标志点的稳健分割方面仍存在重大障碍。同样，对IB2期宫颈癌患者术前肿瘤大小评估的研究强调了标准成像方法（尤其是MRI）的局限性，并指出了需要更准确的术前评估以指导治疗决策。

这些进展展示了医学成像领域的不断发展，其中各种技术的整合提高了肿瘤检测、精准手术和患者整体结果。这些方法的协同作用不仅有望改进手术技术，还能扩展癌症治疗中图像引导疗法的范围。

随着成像技术的迅速发展，首次人体试验也显著增加。在过去五年中，多种成像技术被用于术中导航，临床试验涵盖了各种肿瘤类型，显示出有希望的结果和可管理的并发症（表2）。表2中选定的研究是在人类手术中实际应用这些技术的研究，特别关注肿瘤切除和肿瘤边缘识别。

值得注意的是，Hu等人（2020年）展示了NIR-II成像在肝癌中的出色准确性，达到了100%的敏感性和91.43%的准确性，其肿瘤与正常肝组织的信号比优于NIR-I（NIR-II为5.33，NIR-I为1.45），尤其是在肝外转移病例中。这种成像质量的提升，加上该技术对手术室照明的抗干扰性，强调了NIR-II在临床应用中的稳健性。Zeng等人（2024年）的研究进一步验证了NIR-II的潜力，使用B7H3-IRDye800CW在骨肉瘤中的诊断准确率达到100%，进一步证明了NIR-II在精准肿瘤可视化方面的前景，尤其是在结合多光谱通道以清晰解剖结构和荧光结构并辅助前哨淋巴结检测时。Yao等人（2023年）的研究表明，通过生成对抗网络生成的V-EUS可以将乳腺癌的超声诊断性能提高约5%，这是传统超声成像的一个重要进步。

在临床应用中，成像时间是一个关键因素，因此在肿瘤导向手术中实现实时可视化是非常理想的。虽然一些先进的成像模式需要复杂且昂贵的基础设施，但同样重要的是要强调许多新兴技术不依赖于侵入性标记，且本质上不具有毒性。关于短暂不良事件的报告（如ALT升高）突显了持续优化的必要性；然而，这些事件并非所有成像平台都会出现。未来的发展应旨在平衡安全性、最小的生物影响和成本效益，同时保持术中成像技术的实用性和广泛适用性。

尽管取得了显著进展，术中成像技术仍面临一些技术限制，阻碍了其广泛临床应用，包括高成本、复杂设备和外科医生学习曲线的陡峭性。首先，许多先进模式（如NIR-II荧光成像和多模态系统）需要笨重昂贵的设备以及复杂的校准程序，限制了它们在资源丰富中心的使用。由于硬件限制，特别是在光声和拉曼模式中，实时高分辨率成像仍然具有挑战性，这些模式的采集速度慢且信噪比低。为了推动该领域的发展，研究应优先考虑成像平台的微型化和便携性。然而，微型化手持设备的准确性可能会受到患者呼吸、位置变化和外科医生手部稳定性的影响，需要集成增强现实技术来减少这些误差。此外，成像数据与手术导航系统的整合缺乏标准化，阻碍了无缝工作流程。例如，荧光引导系统经常在环境光照下遇到深度分辨率和干扰问题，尤其是在开放手术中。使用专用滤波器和先进的图像处理算法可以减少环境光照对荧光成像的影响，结构化光照或飞行时间成像等技术也可能确保开放手术中的清晰可靠可视化。

与外源性成像剂相关的毒性仍然是一个关键问题，强调了需要以最小的有效剂量实现高质量成像。此外，需要跨中心的标准化验证协议来评估不同手术环境中的性能，以确保先进技术能够与既定黄金标准竞争。

人工智能（AI）正在迅速改变医学的各个方面，其中术中导航是其影响日益明显的领域之一。一个关键应用是通过增强肿瘤边界检测和解剖识别实现实时识别。例如，机器学习结合漫反射光谱技术在胃和食管手术中实现了超过93%的诊断准确性，实现了实时反馈。在此基础上，深度学习模型已被应用于识别关键结构（如肝血管和肝囊三角区），提高了腹腔镜肝脏切除术和胆囊切除术等手术的安全性。除了结构识别外，AI模型在预测胰腺导管腺癌淋巴结转移状态方面也表现出色，从而为手术规划和策略提供了信息，同时可能减少了等待术中冷冻病理结果的时间和风险。除了图像识别外，AI还通过预测分子特性来辅助探针设计，加快了稳定和特定荧光剂的开发速度。

然而，目前仍有几个限制阻碍了AI在术中成像中的更广泛应用。大多数模型是在单一中心的数据集上训练的，限制了它们的泛化能力，强调了大规模前瞻性验证的必要性。此外，许多AI算法的“黑箱”性质引发了关于可解释性的担忧，强调了开发可解释AI模型的重要性。最后，建立明确的伦理和监管框架对于确保AI在临床实践中的安全和负责任整合至关重要。

将成像技术整合到个性化医疗和精准医疗中代表了肿瘤外科的一个关键前沿。未来的发展可能会集中在将遗传和分子分析与术中成像相结合，以定制针对个别患者的外科干预措施。个性化成像考虑了每位患者肿瘤的独特分子特征，可以更具体和准确地指导外科干预。例如，使用高度靶向的探针可以根据肿瘤的独特分子特征实现更精确的定位，从而制定符合每位患者具体疾病特征的切除策略。此外，将成像数据与基因组信息相结合，有助于制定个性化的治疗计划，从而在最大限度地提高肿瘤切除效果的同时，将健康组织的损伤降到最低。

**结论**
新型术中导航成像技术的出现标志着肿瘤外科手术的重大变革。荧光成像、光声成像和多模态成像等技术正在提高肿瘤切除的精确度，改善患者预后，并降低复发率。当这些先进技术与传统成像方法结合使用时，可以为术中导航提供更全面的支持，有助于更准确地界定肿瘤边缘，并减少对周围健康组织的损伤。

展望未来，将人工智能和机器学习算法整合到成像系统中将进一步优化图像分析，提升外科医生的决策能力，并为手术提供实时支持。通过将基因和分子分析技术与术中成像相结合，个性化精准医疗将得到进一步发展，从而实现针对每位患者独特肿瘤特征的定制化手术干预。然而，仍存在一些挑战，如高昂的成本、设备的复杂性以及这些先进技术的可及性。解决这些挑战对于确保这些成像技术成为全球癌症手术的标准护理至关重要。随着该领域的持续创新，这些成像技术无疑将在癌症诊断和治疗方面发挥关键作用，为患者带来更好的预后和生存率带来希望。