通过贝塞尔光束双光子显微镜检测毛细血管血液循环问题的新方法，可能会导致相关疾病的治疗方法的发展。
国际光电工程学会
9月13日消息
对于血流和氧气供应的变化，大脑可能是最敏感的器官。即使是短暂的毛细血管血流中断（或称“失速”）也可能表明急性神经系统问题。有证据表明，阿尔茨海默病和帕金森病等慢性疾病与失速事件（stalling events）密切相关。因此，研究失速的影响可能会导致这种疾病的治疗方法的发展。
然而，尽管在过去的几十年里，医学成像取得了巨大的进步，但识别毛细血管中的失速仍然是一个艰巨的挑战。光学相干断层扫描（Optical coherence tomography ，OCT）是目前监测小体积内毛细血管的最佳方法。但是这种方法存在时间分辨率差的问题，这意味着它只能捕获长时间的失速事件。此外，分析通过 OCT 收集的数据以确定失速事件需要大量的手工工作。
John Giblin 博士
在最近发表在国际光电工程学会（International Society for Optics and Photonics，SPIE）期刊《神经光子学》（Neurophotonics）上的一项研究中，由美国波士顿大学（Boston University，BU）的 John Giblin 博士领导的一个研究小组试图解决这些问题。利用定制的装置，研究人员展示了一种名为贝塞尔光束双光子显微镜（Bessel beam two-photon microscopy）的技术的潜力，该技术可以获得脑毛细血管的容积图像。此外，该团队还提出了一种创新的分析方法，可以半自动地识别失速事件。论文题目“贝塞尔光束双光子显微镜高通量检测毛细管失速事件”（ High throughput detection of capillary stalling events with Bessel beam two-photon microscopy）。
研究于2023年9月12日发表在《Neurophotonics》（最新影响因子：5.3）杂志上
但什么是贝塞尔光束双光子显微镜？双光子显微镜是一种广泛使用的成像方式，它利用激光激发样品中的荧光分子。发光必须同时发生两个光子与荧光分子的碰撞，这可以大大降低背景杂波。此外，利用贝塞尔光束，一种具有独特强度分布的激光束，使其能够在相对较长的距离内保持聚焦在狭窄的空间内，使该技术更具前景。
由于这种方法，研究人员可以大约每两秒获得 713 × 713 × 120 μm3 体积内所有毛细血管的清晰图像。在这些图像中，通过聚焦红血球的运动，可以直接检测到失速，红血球以阴影的形式出现。如果细胞停留在毛细血管内的同一位置连续两帧或更多帧，这意味着毛细血管内的血液流动已经停止。
与 OCT 相比，使用贝塞尔光束双光子显微镜的方法可以更快地生成图像，提供更好的时间分辨率。然而，这种设置产生的大量数据只会加剧数据分析的问题。因此，该团队提出了一种方法，可以更容易地识别失速事件。
所提出的分析程序依赖于这样一个事实，即在双光子图像中沿失速毛细血管的强度将保持相对不变。研究人员实现了一种算法来计算单个毛细血管的帧间强度相关性，高相关性意味着毛细血管已经停止运转。通过可视化计算出的相关性，而不是原始的强度图像，研究人员发现识别失速事件更容易、更快。
研究小组通过小鼠体内实验测试了他们的半自动数据分析技术，以探索卒中前后失速的变化。提出的策略将分析所需的时间缩短了一半。此外，可视化强度相关性被证明比“盲目”观察原始图像更可靠地检测失速。与 OCT 不同，这种成像策略也能够检测到短暂的失速事件。
此外，贝塞尔光束双光子显微镜使血管直径的估计基于荧光强度。为了展示这一特征，研究人员调查了失速事件与动脉扩张之间的关系，发现扩张的血管可以短暂地减少失速。
《神经光子学》副主编、约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University，JHU）眼科学和生物医学工程教授 Ji Yi 评论道：“综合来看，这项研究的发现证明了贝塞尔光束双光子显微镜在探索大脑循环系统的复杂运作及其对神经系统健康的影响方面的力量。”
在不久的将来，检测失速的全自动方法有望帮助科学家调查、诊断和评估脑部疾病的治疗方法。
创立于1839年的波士顿大学
参考文献
Source：International Society for Optics and Photonics
New method for detecting blood circulation problems in brain capillaries
Reference：
John Giblin et al, High throughput detection of capillary stalling events with Bessel beam two-photon microscopy, Neurophotonics (2023). DOI: 10.1117/1.NPh.10.3.035009
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原文标题 : 检测脑毛细血管血液循环问题的新方法
