让不可见变得可见：健康和疾病中血管的更清晰图景
VascuViz 成像管道结果的视觉演示的静止图像。学分：约翰霍普金斯医学
约翰霍普金斯大学医学研究人员已经开发并测试了一种新的成像方法，他们说这将加速实验室中基于成像的研究，让研究人员能够捕捉不同空间尺度的血管图像。该方法在小鼠组织中进行了测试，被称为“VascuViz”，包括一种快速凝固的聚合物混合物，用于填充血管并使它们在多种成像技术中可见。研究人员说，这种方法使研究人员能够可视化组织脉管系统的结构，结合详细的数学模型或其他组织元素的互补图像，可以阐明血流在健康和疾病中的复杂作用。血管的组合图像不仅应该加强对涉及血流异常的疾病的生物学研究，例如癌症和中风，
该报告于 2022 年 2 月 10 日发表在Nature Methods上。
“通常，如果你想收集给定组织中血管的数据，并将其与周围的所有环境（如结构和在那里生长的细胞类型）结合起来，你必须多次重新标记组织，获取多张图像并将补充信息拼凑在一起，”约翰霍普金斯大学医学院放射学、生物医学和电气工程教授、Sidney Kimmel 综合癌症成员 Arvind Pathak 博士说。“这可能是一个昂贵且耗时的过程，有可能破坏组织的结构，使我们无法以新颖的方式使用组合信息。”
研究人员使用许多不同的成像方法，例如 MRI、CT 和显微镜来研究血管在实验室中的作用。这些图像有助于了解组织如何发展疾病或对治疗作出反应的动态。然而，整合这些图像中可用的数据仍然是一个挑战，因为用于使血管对一种成像方法可见的试剂可以使其在其他工具上不可见。这限制了研究人员可以从单个样本中收集的数据量。
VascuViz 通过使各种成像工具可以看到最大动脉到最小微脉管系统的结构来克服这个问题，这使研究人员能够以更少的时间和精力对血管和相关组织成分进行多层次的理解。
VascuViz 的开发在创建复杂生物系统（如循环系统）如何工作的计算机化可视化方面特别有用，并且是“基于图像”的血管系统生物学领域不断发展的标志。
“现在，我们可以更精确地估计实际血管中的血流等特征，并将其与细胞密度等补充信息相结合，而不是使用近似值，”Pathak 实验室博士后研究员 Akanksha Bhargava 博士说在约翰霍普金斯大学医学院放射学和放射科学系内。为此，将基于 VascuViz 的测量输入到血流的计算机模拟中，例如 Bhargava 研究的癌症模型。
为了创建 VascuViz，Bhargava 测试了现有显像剂的几种组合及其对不同成像方法的适用性。经过多次迭代，她发现一种名为 BriteVu 的 CT 造影剂和一种名为 Galbumin-Rhodamine 的荧光标记的 MRI 造影剂可以结合形成一种化合物，在使用 MRI、CT 和光学成像技术进行成像时，可以同时看到大血管和微血管。不受干扰。
随着该化合物在试管中发挥作用，研究人员随后在各种小鼠组织中对其进行了测试，将其灌注到乳腺癌模型的血管系统、腿部肌肉、大脑和肾脏组织中。然后将通过 MRI、CT 和光学显微镜获得的组织图像结合起来，以创建令人惊叹的脉管系统和相关组件的 3D 可视化，这些组件包括这些疾病模型和器官系统。
由于 VascuViz 的可负担性和可商购的组件，Pathak 和他的团队希望它在全球范围内被科学家采用，以帮助阐明涉及血管系统的不同疾病。
参考：“VascuViz：血管系统生物学的多模态和多尺度成像和可视化管道”，作者：Akanksha Bhargava、Benjamin Monteagudo、Priyanka Kushwaha、Janaka Senarathna、Yunke Ren、Ryan C. Riddle、Manisha Aggarwal 和 Arvind P. Pathak，2022 年 2 月 10 日,自然方法。
DOI: 10.1038/s41592-021-01363-5
参与这项研究的其他研究人员包括约翰霍普金斯大学医学院的 Benjamin Monteagudo、Priyanka Kushwaha、Janaka Senarathna、Yunke Ren、Ryan Riddle 和 Manisha Aggarwal。
这项工作得到了国家癌症研究所 (51R01CA196701-05、1R01CA237597-01A1)、国家牙科和颅面研究所 (5R01DE027957-02) 和 NIH 仪器拨款 (S10OD012287) 和 Sidney Kimmel 综合癌症中心、定量科学试点的支持项目拨款。