超音波技術は、脳活動のミクロンスケールの画像をキャプチャします PlatoBlockchain Data Intelligence。垂直検索。あい。

超音波技術は、脳活動のミクロンスケールの画像をキャプチャします

ニューロ イメージングは​​、脳機能の理解を深めました。 このような技術は、多くの場合、血流変動を測定して脳の活性化を検出し、脳の血管活動と神経活動の間の基本的な相互作用を利用します。 このいわゆる神経血管結合の変化は、脳機能障害に強く関連しています。 認知症やアルツハイマー病などの神経変性疾患には小脳血管の機能不全が関与しているため、脳の微小循環を画像化する機能は特に重要です。

研究者は Institute Physics For Medicine パリ (Inserm/ESPCI PSL 大学/CNRS) は現在、ミクロン スケールで脳活動をキャプチャできる機能的超音波局在顕微鏡法 (fULM) と呼ばれる方法を開発しました。 チームは、げっ歯類の血管活動の最初のミクロン スケールの全脳画像を発表しました。 ネイチャーメソッド、fULM 画像の取得と分析手順の詳細な説明と共に。  

顕微鏡スケールで脳機能を研究するための侵襲的な電気生理学的または光学的アプローチとは異なり、超音波局在顕微鏡法 (ULM) は非侵襲的です。 イメージング技術は、血液循環に注入された生体適合性のミクロンサイズのマイクロバブルを追跡し、何百万ものマイクロバブルの追跡を蓄積することにより、再構成された画像は、広い視野にわたってミクロンサイズの精度で脳血液量の微妙な変化を明らかにすることができます。

研究者は以前、ULM を使用して、げっ歯類およびヒトの全脳スケールで微小血管解剖学を明らかにしました。 ULM の空間解像度は、機能的超音波イメージングで達成される解像度よりも 16 倍優れています。 しかし、取得プロセスが遅いため、ULM は神経活動によって誘発される血流の静的マップしか生成できません。

fULM 技術は、この制限を克服します。 脳の微小血管系の画像化に加えて、この技術は、各血管を通過するマイクロバブルの数と速度を計算することにより、局所的な脳の活性化を検出します。 脳の領域が活性化すると、神経血管結合によって血液量が局所的に増加し、血管が拡張してより多くのマイクロバブルが通過できるようになります。 fULM は、マイクロバブルの流れ、速度、血管の直径など、血管のダイナミクスを特徴付ける複数のパラメーターのローカル推定値を提供します。

主任研究者によると ミカエル・タンター と同僚は、fULM を費用対効果の高い使いやすい超音波スキャナーに統合して、「脳全体の空間範囲を顕微鏡解像度と 1 秒の時間解像度と組み合わせることにより、脳の微小循環ネットワークとその血行動態の変化を定量的に調べます。神経機能イメージングと互換性があります。

生体内 研究

fULM の概念を実証するために、研究者は最初に機能的超音波 (コントラストなし) で実験用ラットを画像化し、続いて同じ画像平面で ULM を画像化しました。 彼らは、麻酔をかけたラットの感覚刺激(ひげのたわみまたは視覚刺激)と、マイクロバブルの連続注入を組み合わせました。 ULM の場合、ラットは 20 分間のイメージング セッション中にマイクロバブルの連続的な低速注入を受け、超音波フレームあたり約 30 個のマイクロバブルにつながりました。

ULM脳イメージングの模式図

ULM 処理中に、研究者は各マイクロバブルの位置とそれぞれの時間位置ですべてのトラックを保存しました。 彼らは、ピクセルサイズを選択し、各ピクセル内の各マイクロバブルを分類することにより、ULM 画像を作成しました。 合計取得時間中に少なくとも XNUMX つの異なるマイクロバブルが検出されたピクセルのみが分析に使用されました。

この技術により、研究者は皮質領域と皮質下領域の両方で機能性充血 (血管内の血液の増加) を 6.5 µm の解像度でマッピングすることができました。 彼らは、マイクロバブルの流れと速度を測定することにより、XNUMX匹のラットのひげ刺激中とXNUMX匹のラットの視覚刺激中の時間的血行動態反応を定量化しました。

チームは、機能性充血中の血管の関与を定量化しました。 彼らは、代表的な細動脈と細静脈(毛細血管に出入りする非常に小さな動脈/静脈)のマイクロバブル数、速度、直径の増加を観察し、対照動物は変化を示さなかったことに注目しました. 彼らはまた、個々の血管の関与をさらに定量化するために、「灌流」と「排水面積指数」を導入しました。 これらは、細動脈と細静脈の刺激中にそれぞれ 28% と 54% 増加しました。

視野が広いため、研究者はラット脳スライス画像全体のすべての血管に対して同時に定量分析を実行できました。これは、ヒゲ刺激の視床や視覚刺激の視床などの深部構造であっても同様です。

「達成された時空間解像度により、fULM は脳全体のさまざまな血管コンパートメントを画像化し、それぞれの寄与を識別することができます。特に、神経活動中の血管の変化に大きく寄与することが知られている毛細血管前細動脈で顕著です」と著者は書いています。

彼らは次のように付け加えています。 fULM はまた、ベースラインで細動脈を貫通する際の血流と速度の深さ依存特性を確認し、活性化中の血流速度の深さ依存変動を強調しています。 また、活性化中の細静脈のマイクロバブルフラックス、血流速度、および直径の大幅な増加も定量化します。」

新しいイメージング研究ツールとして、fULM は脳の活性化中の動的変化を追跡する方法を提供し、神経脳回路への洞察を提供します。 これは、脳規模での機能的接続、層固有の皮質活動、およびまたは神経血管結合の変化の研究に役立ちます。

タンターは、Institute Physics for Medicine の研究者がパリに本拠を置く医療技術会社と協力していると述べています。 イコネウス、この技術を神経科学コミュニティと臨床イメージングで非常に迅速に利用できるようにする.

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