該成果由密歇根大學(xué)Zhanpeng Xu、Guillermo Escalona等學(xué)者共同完成，核心論文《Detecting metastatic potential of cancer through longitudinal vasculature imaging of biomaterial scaffold》于2025年1月發(fā)表于生物醫(yī)學(xué)頂級期刊《Theranostics》。

重要發(fā)現(xiàn)
01光學(xué)成像技術(shù)突破 
研究團隊自主搭建了雙模態(tài)成像系統(tǒng)，整合了PAM與OCT的核心優(yōu)勢：

PAM技術(shù) 利用532nm脈沖激光激發(fā)血紅蛋白光聲效應(yīng)，通過30MHz超聲換能器捕捉信號，實現(xiàn)400μm深度血管成像（側(cè)向分辨率4μm）

OCT技術(shù) 采用近紅外光源獲取1mm深度的支架三維結(jié)構(gòu)（軸向分辨率4μm）

雙模態(tài)協(xié)同工作，首次實現(xiàn)對活體生物材料支架的血管-結(jié)構(gòu)同步動態(tài)觀測。

關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：
1）轉(zhuǎn)移性癌細胞的血管重構(gòu)特征
轉(zhuǎn)移模型（4T1/4T07）從第8天起出現(xiàn)顯著血管異常：

血管密度激增（較基線增200%）
血管迂曲度升高50%
新生微血管（直徑<15μm）占比擴大

2）定量光學(xué)診斷標準
通過OCTAVA軟件分析，確立三大核心參數(shù)：

血管面積密度（VAD）反映灌注效率
血管平均迂曲度（VMT）提示結(jié)構(gòu)紊亂
血管總長度（TVL）揭示新生血管規(guī)模

轉(zhuǎn)移組第8天即出現(xiàn)統(tǒng)計學(xué)顯著差異（p<0.001），早于傳統(tǒng)病理檢測窗口。

創(chuàng)新與亮點
01突破早期轉(zhuǎn)移檢測瓶頸
本研究攻克了癌癥轉(zhuǎn)移"難以早期發(fā)現(xiàn)"的核心痛點：

時間窗口前移：通過血管動態(tài)監(jiān)測，在腫瘤接種后第8天即可預(yù)判轉(zhuǎn)移風(fēng)險（傳統(tǒng)方法需14天以上）
靈敏度提升：光學(xué)參數(shù)VAD變化較病理金標準敏感度提高3倍

02開創(chuàng)性技術(shù)融合 
合成轉(zhuǎn)移灶模型
首創(chuàng)聚己內(nèi)酯（PCL）支架作為標準化"轉(zhuǎn)移前哨"：
其250-425μm微孔結(jié)構(gòu)精準模擬轉(zhuǎn)移前微環(huán)境，避免天然器官成像干擾。

雙模態(tài)活體成像窗
研發(fā)柔性PDMS窗口，實現(xiàn)：
1）14天連續(xù)無創(chuàng)觀測
2）血管/支架同步三維重建

總結(jié)與展望
本研究證實：通過生物材料支架結(jié)合PAM-OCT雙模態(tài)成像，可捕獲轉(zhuǎn)移性癌癥特有的血管重構(gòu)規(guī)律——高轉(zhuǎn)移模型（4T1）引發(fā)血管密度激增、迂曲度上升及微血管新生，這些特征最早于第8天出現(xiàn)定量差異。該技術(shù)突破現(xiàn)有轉(zhuǎn)移檢測的時空局限，為癌癥早期干預(yù)開辟新路徑。

未來工作將聚焦三方面：
1）拓展多波長PAM實現(xiàn)血氧代謝監(jiān)測；
2）開發(fā)人工智能輔助的血管參數(shù)預(yù)警模型；
3）推動柔性成像窗的臨床人體試驗。

隨著技術(shù)迭代，這種"合成轉(zhuǎn)移灶+光學(xué)監(jiān)測"策略有望成為癌癥精準管理的常規(guī)手段，改寫晚期轉(zhuǎn)移患者的生存結(jié)局。

DOI:10.7150/thno.101685.