Deep Learning verbesserte volumetrische NIR-II-Bildgebung ganzer Mausgefäße

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In-vivo-Kleintier-Fluoreszenz-Bildgebung wird in großem Umfang in der Onkologie, bei Arzneimitteln, Antikörpern, Nanomaterialien, Entzündungen, Immunerkrankungen, Gentherapie, Apoptose und anderen Forschungsgebieten eingesetzt, da sie Vorteile wie die bildgebende in-vivo-Beobachtung von markierten Tiergeweben oder Echtzeit-Bildgebung bietet exogene Drogen.

Dieses System ermöglicht die langfristige Nachverfolgung des Wachstums-, Metastasierungs- und medikamentösen Behandlungsprozesses von Tumoren in lebenden Tieren, des Entwicklungsprozesses von Infektionskrankheiten, Entzündungen und Reparaturen von Knochenschäden, des Expressionsprozesses spezifischer Gene und des Stoffwechsels Prozess der Nanomedizin im Organismus. Das System ist auch eine Bildgebungsplattform für das Design und die Optimierung verschiedener fluoreszierender Materialien und biologischer Sonden.

Nahinfrarot II (NIR-II: 1000–1700 nm) ist ein Photon mit längerer Wellenlänge als sichtbares Licht und NIR-I-Licht. Es ist in biologischen Geweben weniger verstreut und weist eine geringere Hintergrundinterferenz durch Autofluoreszenz von biologischem Gewebe auf.

Mit der Entwicklung von NIR-II-Photolumineszenzsonden und unterstützenden Kameras und anderen Geräten ist die Anwendung von NIR-II-Fluoreszenz-in-vivo-Funktionsbildgebung zu einem Forschungsschwerpunkt geworden. Aktuelle NIR-II-In-vivo-Bildgebungssysteme basieren jedoch immer noch auf planarer Bildgebung, die mit Industrieobjektiven erhalten wird, die eine millimetertiefe Fluoreszenzbildgebung erzielen können, aber keine dreidimensionalen Tiefeninformationen widerspiegeln können.

Außerdem sind Mäuse weit vom Objektiv entfernt und die Bildauflösung ist gering. Der Effekt der Gewebestreuung besteht immer noch. Daher ist die Entwicklung von tiefen, hochauflösenden, räumlichen, dreidimensionalen, kontrastreichen In-vivo-Bildgebungssystemen zu einer wichtigen Entwicklungsrichtung für die In-vivo-Fluoreszenzbildgebung von Kleintieren geworden.

Die Lichtblatt-Fluoreszenzmikroskopie-Bildgebung ist eine dreidimensionale Bildgebungstechnik, die auf Zellen, Organoide und kleine Embryonen angewendet wird und eine schnelle dreidimensionale Bildgebung biologischer Proben ermöglicht. Um eine tiefe 3D-In-vivo-Bildgebung mit NIR-II-Fluoreszenz zu erreichen, die Bildauflösung zu verbessern und den Einfluss von Fluoreszenzstreuung und Gewebeautofluoreszenz zu reduzieren, hat das Team unter der Leitung des Akademikers Dayong Jin von der Southern University of Science and Technology eine NIR-II-Sonde entwickelt mit Seltenerd-Nanopartikeln zum Nachweis von Fluoreszenz mit einem Peak von etwa 1530 nm.

Sie führten erstmals die Lichtblatt-Bildgebung auf dem Gebiet der In-vivo-Bildgebung von erwachsenen Mäusen ein. Das Team verwendete Time-Gating-Technologie, um thermische Effekte und die durchschnittliche Laserleistung zu reduzieren. Sie vergrößerten auch die numerische Apertur der Bildgebung, indem sie die Bildgebung mit dualen Industrieobjektiven koppelten, und entwickelten einen auf Deep Learning basierenden Algorithmus zur Gefäßverbesserung, um den Bildkontrast zu verbessern. Diese Fortschritte ermöglichten eine hochauflösende Bildgebung des Gefäßnetzwerks der ganzen Maus in der NIR-II-Region mit tiefer 3D-In-vivo-Bildgebung.

Diese Studie erreichte eine klare Auflösung von Blutgefäßen in tiefem Gewebe mit NIR-II-Körperbildgebung durch die synergistische Verwendung von zeitgesteuerter Bildgebung, Lichtblattscannen und Deep-Learning-Algorithmen. Diese Techniken reduzierten effektiv die Auswirkungen von Laserstreuung und unscharfem Hintergrundrauschen.

Das 3D-In-vivo-Bildgebungssystem rekonstruierte erfolgreich die volle Länge von 527,7 mm von Blutgefäßen im makroskopischen subkutanen 2-mm-Tiefenbereich der ganzen Maus. Der kleinste auflösbare Gefäßdurchmesser lag bei bis zu 100 µm, die Tiefenauflösung bei 100 µm. Diese Technik schließt die Lücke zwischen konventioneller mikroskopischer Bildgebung und makroskopischer Bildgebung und bietet die Möglichkeit der 3D-Ganzkörper-Pathologiemodellforschung.

Das System erfasst schnell riesige Mengen an Informationen und kann mikroskopische Details von makroskopisch interessierenden Regionen, wie beispielsweise die Transportprozesse von Krebszellen in Blutgefäßen, im Kontext des gesamten menschlichen Körpers analysieren. Die neue Generation der NIR-II 3D-In-vivo-Tiefen-HD-Bildgebung bietet erhebliche Vorteile gegenüber aktuellen Gewebetransparenztechniken, die zur Vermeidung von Streueffekten verwendet werden.

Die Arbeit wird in der Zeitschrift veröffentlicht Optoelektronische Fortschritte.

Mehr Informationen:
Sitong Wu et al., Deep Learning Enhanced NIR-II volumetrische Bildgebung ganzer Mäusevaskulatur, Optoelektronische Fortschritte (2022). DOI: 10.29026/oea.2023.220105

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