MIT科學家將混亂鐳射光轉變為強大的腦部成像工具

[jlee42]

研究人員在麻省理工學院（MIT）發現了一種光學物理中的意外效應，這可能導致更快、更詳細的活體組織成像方法。 在特定條件下，通常看起來散亂無序的激光信號可以重新組織成狹窄、高度聚焦的"鉛筆光束"。
利用這種自形成的光束，研究團隊以比當前黃金標準方法快約25倍的速度生成了人血腦屏障的3D圖像，同時保持了相似的圖像品質。 該方法還使得即時觀察單個細胞吸收藥物成為可能。 這可以幫助科學家評估針對阿爾茨海默病或肌萎縮側索硬化症（ALS）等疾病的治療方法是否真正到達了大腦中的目標位置。
"該領域的普遍觀點是，如果你在這種類型的鐳射中增加功率，光線不可避免地會變得混亂。 但我們證明情況並非如此。 我們遵循證據，接受不確定性，並找到了一種讓光線自我組織成生物成像新解決方案的方法，"麻省理工學院電
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氣工程與計算機科學系（EECS）助理教授、電子研究實驗室成員、該成像技術論文的高級作者Sixian You表示。
她與該論文的共同作者包括：主要作者、EECS研究生Honghao Cao; EECS研究生Li-Yu Yu和Kunzan Liu; 博士後Sarah Spitz、Francesca Michela Pramotton和Federico Presutti; 2024屆博士畢業生Zhengyu Zhang; 哈佛大學和貝斯以色列女執事醫療中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）助理教授Subhash Kulkarni; 以及麻省理工學院生物與機械工程Cecil和Ida Green特聘教授Roger Kamm。 該論文今天發表在《自然·方法》（Nature Methods）期刊上。
鐳射的意外行為顯現
這一發現始於一個不符合預期的觀察。
研究人員此前已經構建了一個精密的光纖整形器（fiber shaper），這是一種允許仔細控制通過多模光纖（multimode optical fiber）傳輸的鐳射光的設備，該光纖能夠承載高水準的功率。
Cao逐漸增加鐳射功率以測試光纖的極限。
通常，增加功率會導致光線因光纖內部的缺陷而更加散射。 相反，當功率接近可能損壞光纖的閾值時，光線突然集中成單一、極其尖銳的光束。
"無序是這些光纖的固有特性。 通常你需要進行的光工程來克服這種無序，尤其是在高功率下，是一個長期存在的麻煩。 但通過這種自組織，你可以獲得穩定的超快鉛筆光束，而不需要定製的光束整形元件，"You說。
實現自組織光的條件
為了重現這種效果，研究團隊確定了兩個關鍵要求。
首先，激光必須以完全對齊的零度角進入光纖，這比標準做法更嚴格。 其次，必須增加功率，直到光線開始與光纖的玻璃材料直接相互作用。
"在這一臨界功率下，非線性可以抵消固有無序，創造一種平衡，將輸入光束轉化為自組織的鉛筆光束，"Cao解釋道。
這些條件很少被探索，因為研究人員通常避免高功率水準以防止損壞光纖。 精確對準通常也不是必需的，因為多模光纖已經能夠承載大量能量。
然而，當這些因素結合起來時，它們允許系統在不進行複雜光學工程的情況下產生穩定光束。
"這種方法的魅力在於——你可以使用普通的光學設置，而不需要太多領域專業知識，"You說。
更清晰的成像，更少的偽影
測試表明，與類似光束相比，這種鉛筆光束既穩定又高度詳細。 許多傳統光束會產生「旁瓣」（sidelobes）——模糊的光環，降低了圖像清晰度。
相比之下，這種光束保持乾淨且高度聚焦。
然後，研究人員將該技術應用於人血腦屏障成像，這是一層密集的細胞，保護大腦免受有害物質侵害，但也阻止了許多藥物。
血腦屏障的更快3D成像
科學家通常需要觀察藥物如何通過該屏障中的血管移動，以及它們是否成功到達腦組織。 傳統的光學方法通常一次只捕獲一個2D切片，需要重複掃描才能構建完整的3D圖像。
使用新的鉛筆光束方法，研究團隊生成了快速、高精度的圖像，同時實時跟蹤細胞如何吸收蛋白質。
"製藥行業特別有興趣使用基於人類的模型來篩選能有效穿過屏障的藥物，因為動物模型通常無法預測人類會發生什麼。 這種方法不需要細胞具有螢游標記是一個遊戲規則改變者。 我們首次能夠可視化藥物進入大腦的時間依賴性，甚至識別特定細胞類型內化藥物的速率，"Kamm說。
"重要的是，這種方法不僅限
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於血腦屏障，還能實現對工程組織模型中各種化合物和分子靶點的時間解析跟蹤，為生物工程提供強大工具，"Spitz補充道。
該系統生成了細胞級3D圖像，品質有所提高，並且速度比現有方法快約25倍。
"通常，你在圖像解析度和焦深之間需要權衡——你一次只能探測到一定深度。 但使用我們的方法，我們可以通過創建同時具有高解析度和大焦深的鉛筆光束來克服這種權衡，"You說。
未來應用和下一步計劃
展望未來，研究人員旨在更好地理解這種自組織光束背後的物理原理以及使其形成的機制。 他們還計劃將該方法擴展到其他應用，包括成像神經元，並探索將技術帶入實際使用的方法。
這項工作部分得到了MIT創業資金、美國國家科學基金會（NSF）、矽谷社區基金會、Diacomp基金會、哈佛消化疾病中心、MathWorks獎學金和Claude E. Shannon獎的資助。