胶束型磁共振成像分子探针的设计与应用

飞速发展的分子影像学在肿瘤的早期诊断及检测中发挥着越来越重要的作用.磁共振成像(MRI)是分子影像学的重要分支，具有其他成像技术不可比拟的优越性和广阔的发展前景.它不需要放射性示踪剂，没有电离辐射，具有高的空间、时间分辨率和组织对比度.近年来，新型磁共振分子探针及成像序列取得了一系列进展，包括环境响应型分子探针、¹⁹F成像、¹²⁹Xe超极化成像以及化学交换饱和转移成像等，进一步拓展了MRI的应用范围.研究和开发靶向性好、弛豫效率高且安全性好的新型多模态MRI造影剂，进一步提高灵敏度是MRI领域的一项重要课题，例如将胶束的特性与一些MRI新方法结合，寻找合适的胶束体系，以提高MRI分子探针的灵敏度；或者引入多模态分子探针，弥补磁共振方法的不足.本文综述了胶束型MRI分子探针核心技术的研究进展与应用，并指出分子影像技术在生物医学工程研究和临床诊断中的重要性.     

超声分子成像进展

超声分子成像在超声医学成像的基础上,利用靶向超声造影剂为分子探针,以可视化和定量获取活体组织细胞的分子信息为目标的影像术。它不用进行手术活检,不仅可以给出病灶的空间信息,而且能确定它的性质,进行针对性的治疗和对疗效进行评估。本文对现有的核医学分子成像,磁共振分子成像,光学分子成像和光声分子成像技术作了简单介绍,着重讨论了超声分子成像技术和应用的进展。     

多模态光声分子成像进展*

现代的各种医学影像术,如射线成像、CT、正电子发射(PET)、磁共振(MR)、超声(US)、荧光(FL)等都各具特色,并成功地应用于多种疾病的诊疗。但每种影像术都不能对生物组织做出完整的描述。由若干个成像技术组成的多模态成像技术,是获得组织更多信息的有效途径。光声(PA)成像是能提供组织的成分和功能信息的新成像技术。它不仅灵敏,可以对较深层的组织进行实时、快速、安全的成像,而且可以利用光声光热造影剂实施非侵入的光热靶向治疗。因此,与光声成像相结合的多模态分子成像是实现精准诊疗的重要技术途径。该文以手持US-PA探头的双模态成像系统,直径为1 mm的血管內窥镜US-PA成像系统,可同时用于术前和术中的US-PA-FL三模态成像系统,以及采用外磁场可操控的磁共振-光声光热分子造影剂、进行MR-PA成像引导的光热治疗技术为例,对多模态光声分子成像系统在医学诊断、手术和光热治疗方面的进展做简单介绍。     

分子影像新技术——氘代谢波谱及成像的综述与展望

目前常用的分子影像技术主要有正电子发射型断层显像（PET）、质子磁共振波谱（¹H MRS）及成像（¹H MRSI）、化学交换饱和转移（CEST）、超极化¹³C MRSI等.近4年来,氘代谢波谱（DMS）及成像（DMI）作为一种新兴的分子影像技术获得了越来越多的关注,其通过采集注射或口服氘代葡萄糖后的目标组织与正常组织间氘代谢产物的磁共振信号进行组织区分.相比于其他分子影像方法,该影像技术具有无辐射、稳定性好、扫描操作相对简单等优点.本文综述了近年来DMS/DMI技术的研究进展及其意义,归纳总结了其临床应用价值,并对该技术未来的发展和改进方向,以及应用前景进行了展望.     

光电技术在生物医学中的应用-现状与发展

简要介绍光电技术在生物医学应用中的发展概况，从基因表达与蛋白质一蛋白质相互作用研究方面，重点讨论了生物分子光子技术的特点与优势，阐明基于分子光学标记的光学成像技术是重要的实时在体监测手段，最后简要讨论了医学光学成像技术在组织功能成像和脑功能成像中的应用原理。     

迅速崛起的影像诊断术——磁共振成像

磁共振成像是根据生物体磁性核（氢核）在磁场中的表现特性成像的高新技术，它诞生后立即被用于医学诊断，在许多疾病的诊治中发挥了不可取代的作用，本文主要介绍磁共振成像影像诊断学的发展历史，及其它蕴含的创新思维历程，给科技工作者将产生有益的启示。     

功能磁共振成像技术及其在脑科学研究中的应用

功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是用磁共振成像的方法研究人脑和神经系统的功能,它是磁共振成像的一种应用和深入发展.磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是核磁共振成像的简称,它是基于核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)这一物理现象发展起来的.1946年物理学家首先发现核磁共振现象,直到70年代初,它一直沿着高分辨核磁共振波谱学的方向发展.1972年达马迪安(R.Damadian)提出磁共振成像的设想,并指出可以用磁共振成像仪扫描人体检查疾病.1973年劳特伯(P.Lauterbur)在<自然>杂志上发表了用试管样品得到的磁共振截面像,显示了磁共振成像的可能性.从此开始了磁共振成像的发展时期.1980年在实验室中获得了足够清晰的有医学诊断意义的人的头部磁共振图像.磁共振成像仪逐渐形成产业,开始进入医院,主要用于观测人体内部解剖学结构,确定肿瘤和其他疾病的位置.1990年对动物的实验表明,有可能用磁共振成像研究大脑功能.1991年发表了第一幅有意义的人的大脑功能的图像,显示出视觉刺激在大脑的反应,开始了脑功能磁共振成像的研究.至今刚刚过了几年的时间,这一研究领域已经得到了迅速发展.     

分子影像技术:医学影像的新革命

 一、什么是分子影像技术分子影像学是传统的医学影像技术与现代分子生物学相结合产生的一门新兴学科,与之相对应的分子影像技术,旨在利用现有的一些医学影像技术(主要是PET、fMRI和光学CT)对人体内部特定的分子进行无损伤的实时成像。分子影像技术综合了现有的多种物理和医学技术,能让医生们观察到患者体内的基因、蛋白质和其他分子的活动。通常,探测人体分子的方法有离体和在体两种。分子影像技术作为一种在体探测方法,其优势在于可以快速、远距离、无损伤地获得人体分子的三维图像。     

封面故事

正磁共振是揭示物质组成、分子结构和动力学信息的基本工具之一,已被广泛应用于基础研究和医学等领域。然而目前通用的磁共振谱仪的研究对象通常为数十亿个分子,成像分辨率仅为毫米量级。基于金刚石氮-空位(NV)的单分子磁共振技术,展现出纳米级高分辨率、单分子高灵敏度的优势。基于此技术,我国科研人员在室温大气条件下获得了世界上首张单蛋白质分子的磁共振谱。该     

超极化129Xe磁共振分子影像学

磁共振分子影像学发展的主要瓶颈之一在于灵敏度的限制,基于激光光泵和自旋交换技术能获得增强4~5个量级的超极化¹²⁹Xe磁共振信号,因此超极化¹²⁹Xe磁共振分子影像学相对于传统MRI在灵敏度上表现出巨大的优势. 围绕提高灵敏度这一核心MRI问题及其在科学研究中的应用,该文介绍了目前基于超极化¹²⁹Xe的生物分子探针的基本结构和原理,阐述了与之相关的分子影像学方法和技术,同时评述了当前的最新研究进展和发展方向.     

磁纳米粒子介导的磁致振动超声成像研究现状及展望

超声成像作为临床上常用的影像检测方法,在疾病诊断、术中导航和术后评估等方面发挥重要作用.随着纳米技术的快速发展,不同的微纳米材料或成像探针的构建,为超声成像提供新的发展动力.其中,磁纳米粒子介导的磁致振动超声成像是近年来发展的一种新兴的成像技术.其主要原理是基于磁纳米粒子在变化磁场作用下产生磁致振动,利用超声波探测粒子...     

兼具磁共振响应的碳量子点光致发光材料的构筑和性能

碳量子点作为光功能组分和纳米载体用于构筑磁共振-荧光双模态分子探针的研究才刚刚开始。本文首次以兼作Gd3+源和碳源的钆喷酸单葡甲胺为前驱体,研究了热裂解温度、保温时间和加热速率对前驱体碳化程度、所得产物量子产率和Gd3+掺杂量的影响。结果显示,前驱体在经历合理的热裂解条件(热裂解温度不高于350℃)后,可简便地制得Gd3+螯合物掺杂的碳量子点。该碳量子点除了具有优异的发光能力外(量子产率~7.6%),还表现出磁共振响应(纵向弛豫率~6.5 mmol-1·L·s-1),可用作磁共振-荧光双模态分子影像探针。     

扩散张量成像的人脑模板构建

扩散张量脑模板包含丰富的大脑白质组织信息,在空间标准化或者脑图谱创建中具有重要价值,然而基于扩散张量模型构建的脑模板精度不高,特别是在脑部复杂的神经元微观结构区域中应用受到限制.针对这一问题,研究者们提出了基于高分辨率扩散成像构建大脑模板的方法.本文对使用扩散张量成像方法进行脑模板构建的研究进展进行了综述,首先介绍了扩散张量脑模板构建的发展进程,阐述了脑模板构建中解决的技术问题及同时存在的局限性;接着详细论述了基于扩散频谱成像及高角度分辨率扩散成像构建脑模板的不同方法间的差异,并总结了这些研究方法取得的重要进展;最后通过分析目前研究进展提出该研究问题中存在的不足以及未来的发展趋势.     

Complimentary aspects of diffusion imaging and fMRI: II. Elucidating contributions to the fMRI signal with diffusion sensitization

Tissue water molecules reside in different biophysical compartments. For example, water molecules in the vasculature reside for variable periods of time within arteries, arterioles, capillaries, venuoles and veins, and may be within blood cells or blood plasma. Water molecules outside of the vasculature, in the extravascular space, reside, for a time, either within cells or within the interstitial space between cells. Within these different compartments, different types of microscopic motion that water molecules may experience have been identified and discussed. These range from Brownian diffusion to more coherent flow over the time scales relevant to functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiments, on the order of several 10s of milliseconds. How these different types of motion are reflected in magnetic resonance imaging (MRI) methods developed for "diffusion" imaging studies has been an ongoing and active area of research. Here we briefly review the ideas that have developed regarding these motions within the context of modern "diffusion" imaging techniques and, in particular, how they have been accessed in attempts to further our understanding of the various contributions to the fMRI signal changes sought in studies of human brain activation.     

Magnetic resonance in the era of molecular imaging of cancer

Magnetic resonance imaging (MRI) has played an important role in the diagnosis and management of cancer since it was first developed, but other modalities also continue to advance and provide complementary information on the status of tumors. In the future, there will be a major continuing role for noninvasive imaging in order to obtain information on the location and extent of cancer, as well as assessments of tissue characteristics that can monitor and predict treatment response and guide patient management. Developments are currently being undertaken that aim to provide improved imaging methods for the detection and evaluation of tumors, for identifying important characteristics of tumors such as the expression levels of cell surface receptors that may dictate what types of therapy will be effective and for evaluating their response to treatments. Molecular imaging techniques based mainly on radionuclide imaging can depict numerous, specific, cellular and molecular markers of disease and have unique potential to address important clinical and research challenges. In this review, we consider what continuing and evolving roles will be played by MRI in this era of molecular imaging. We discuss some of the challenges for MRI of detecting imaging agents that report on molecular events, but highlight also the ability of MRI to assess other features such as cell density, blood flow and metabolism which are not specific hallmarks of cancer but which reflect molecular changes. We discuss the future role of MRI in cancer and describe the use of selected quantitative imaging techniques for characterizing tumors that can be translated to clinical applications, particularly in the context of evaluating novel treatments.     

The use of multivariate MR imaging intensities versus metabolic data from MR spectroscopic imaging for brain tumour classification

This study investigated the value of information from both magnetic resonance imaging and magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) to automated discrimination of brain tumours. The influence of imaging intensities and metabolic data was tested by comparing the use of MR spectra from MRSI, MR imaging intensities, peak integration values obtained from the MR spectra and a combination of the latter two. Three classification techniques were objectively compared: linear discriminant analysis, least squares support vector machines (LS-SVM) with a linear kernel as linear techniques and LS-SVM with radial basis function kernel as a nonlinear technique. Classifiers were evaluated over 100 stratified random splittings of the dataset into training and test sets. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) was used as a global performance measure on test data. In general, all techniques obtained a high performance when using peak integration values with or without MR imaging intensities. For example for low- versus high-grade tumours, low- versus high-grade gliomas and gliomas versus meningiomas, the mean test AUC was higher than 0.91, 0.94, and 0.99, respectively, when both MR imaging intensities and peak integration values were used. The use of metabolic data from MRSI significantly improved automated classification of brain tumour types compared to the use of MR imaging intensities solely.