光聲成像技術在全腦成像中的突破性進展
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。
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。
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。
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.
