看到眼睛里的血管

自适应光学使科学家们能够看到视网膜中单个血细胞的运动。
2019年7月8日

采访

艾比·约瑟夫,罗切斯特大学

血细胞

计算机生成的红细胞在血管中移动的图像

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当我们在夜晚仰望天空时,星星之所以会闪烁,是因为光线穿过了温暖和寒冷的空气,这使光线发生了弯曲。天文学家使用一种称为自适应光学的技术来检测和纠正这些像差,并仍然产生清晰的图像。现在,美国的科学家们用同样的方法,通过视网膜对血管和单个血细胞的运动进行了非侵入性的详细成像。我们认为我们所知道的关于眼睛中的血液流动的一些知识需要重新审视。来自罗切斯特大学的艾比·约瑟夫采访了克里斯·史密斯……

Aby:我们这里有一种新的方法,可以无创地观察和测量视网膜中最小到最大血管中单个血细胞的流动。如果你观察大脑,身体中新陈代谢最活跃的器官之一,我们已经通过功能性核磁共振成像对大脑的功能有了很多了解。然而,这仍然有一些局限性;其中一个问题是,这种技术可以达到的分辨率大约是一毫米,它可能会错过在更小的尺度上发生的变化,即在中枢神经系统的最小血管中。所以我们所做的是我们借用了一种技术它最初在天文学中被称为自适应光学。由于大气中的湍流,我们对天空中星星的看法变得扭曲和模糊,而地面上的镜子可以改变它们的形状,自适应地纠正这种湍流,使我们对天空中星星的看法更加清晰。我们借用这项技术对视网膜成像。

克里斯:那么你是如何从夜空中看到的情况推断出眼睛后部的实际情况的呢?

眼睛前部的瑕疵会导致图像模糊。所以我们使用自适应光学来获得活体眼睛中细胞的高分辨率。此外,我们使用了一个非常快的相机,现在开始可视化血细胞,显然是在移动,并结合计算技术,现在能够测量血液细胞的速度,从最小的毛细血管到最大的血管在眼睛里,给我们一个相互连接的网络的完整图片,这对研究疾病很重要。

克里斯:听起来很棒。跟我讲讲这个技巧到底是什么。因为你最初是在实验动物身上做的,不是吗?你从老鼠开始研究。但是告诉我们你实际做了什么以及你是如何获得图像的。

艾比:我们所做的是使用一种红外光源,它是非侵入性的,眼睛对它相对不敏感。我们用一束非常快的光扫描眼睛里的血管,然后我们就能把被红细胞散射的光成像回来。由于我们的成像速度足够快,我们能够测量到眼睛内高达每秒一米的速度,覆盖了从最小到最大血管的血细胞的整个可能速度范围。

克里斯:所以你的眼睛外面有一个光源,它通过瞳孔和眼睛前部的光学系统发射近红外线。它击中了视网膜后面的血管,这些血管反射回来,一些反射光回到了你能看到的眼睛前面。为了得到一个完整的画面,你需要扫描一系列的线条,就像电视在屏幕上扫描一样,一秒钟扫描很多次。

艾比-完全正确,是的。每秒15000行使我们不会错过任何正在发生的事情。

克里斯:你怎么知道你每次看到的都是同一块眼睛?因为很明显,眼睛可能会移动一点,你的仪器可能会振动一点,而在你所看到的分辨率——几毫米的分辨率——任何微小的移动都会使物体模糊。那么如何将它们匹配起来呢?

艾比-这是个好问题。所以这部分是由自适应光学技术完成的,它以每秒10次的速度自适应地纠正变化的缺陷。另外,在后期处理中我们有我们称之为注册或校正算法,它可以校正眼球漂移或眼球运动。

Chris -所以这给了你血管的结构,它告诉了你细胞在血管中的去向,这样你就可以直接成像从视网膜上最小的血管到一些最大的血管。这并不仅仅意味着血液流入,因此你也可以看到静脉将血液抽走?

艾比-没错。这就是我们认为这篇论文的进步之一,我们可以看到完整的血管单位,这对于像糖尿病这样的疾病很重要,我们知道这种疾病可能从最小的毛细血管开始,并对越来越大的血管产生级联效应。这项技术现在使我们能够研究整个系统。

克里斯:你有什么惊喜吗?因为生理学家长期以来一直在研究细胞是如何沿着血管运动的,关于血液流经不同大小的血管时会发生什么,我们有各种各样的理论。当你现在真正去看它们而不是根据理论去看的时候,它们之间有什么明显的区别吗?

艾比-这是个好问题。也许这是一个独特的卖点。所以我们发现,与预测血管横截面上血液分布的特定形状的模型相反,我们发现,当我们直接对它们进行成像或可视化时,它与传统模型预测的最小血管的血液流动情况完全不同。这需要更多的研究,但一些初步结果表明,我们确实需要直接测量这些指标中的一些,而不仅仅依赖于模型,因为当涉及到这些极其微小的血管时,会有很多惊喜。

克里斯:是的,但也有大型船只。因为我们正在做一些事情,比如建造支架来打开阻塞的动脉,这些支架的设计方式是基于我们关于血液如何流经血管,以及血细胞如何与血管壁相互作用的想法。实际上,如果这些模型有一点错误,那就说明我们设计的这些仪器可能不能像设计的那样很好地进入血管。

艾比:当然可以。我完全同意,这里的优势之一是,尽管我们看眼睛和视网膜,因为视网膜是一种中枢神经系统的一部分,是一个非常特殊的组织与一个专用的血管网络,这真的使我们能够做的是研究神经系统发生了什么——而不是皮肤更容易获得,看看是否有差异在这些模型或假设,正如你提到的,血管和神经系统发生了什么。

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