Hoe werkt fotoakoestische beeldvorming in preklinisch kankeronderzoek?

Laserlicht wordt geabsorbeerd door specifieke moleculen, bekend als chromoforen. Deze chromoforen kunnen van nature aanwezig zijn, zoals hemoglobine in bloedvaten, of ze kunnen exogene contrastmiddelen zijn die specifiek gericht zijn op kankerbiomarkers. Na de absorptie van de laserenergie ondergaan de chromoforen een snelle verhitting, waardoor er lokaal een tijdelijke thermische uitzetting ontstaat in het weefsel. Deze plotselinge uitzetting genereert ultrasonische of akoestische golven, een fenomeen dat de fotoakoestische effecten wordt genoemd. Deze akoestische golven verspreiden zich vervolgens in alle richtingen vanaf het punt van absorptie. Ultrasounddetectoren, die meestal op het oppervlak van het weefsel worden geplaatst, vangen de resulterende akoestische signalen op. Door nauwkeurig de tijd van aankomst en de intensiteit van deze signalen te meten, kan een gedetailleerd 2D- of 3D-beeld van het weefsel worden gereconstrueerd. Dit gereconstrueerde beeld weerspiegelt de ruimtelijke verdeling van de geabsorbeerde laserenergie en daarmee de verdeling van de chromoforen binnen het weefsel.

Een van de meest waardevolle kenmerken van PA-beeldvorming is de mogelijkheid om beelden te maken over verschillende schalen. Dit betekent dat de resolutie kan worden aangepast door verschillende optische excitatie- en akoestische detectieschema’s te gebruiken, waarmee beelden kunnen worden vastgelegd van subcellulaire organellen tot volledige organen. Dit maakt PA-beeldvorming een veelzijdige techniek voor diverse preklinische onderzoeksdoeleinden. Bovendien biedt het de mogelijkheid om processen in real-time te volgen, zoals veranderingen in tumorbloedstroom, zuurstofvoorziening en reacties op behandelingen.

PA-beeldvorming heeft de mogelijkheid om tegelijkertijd meerdere chromoforen of moleculen in een tumor af te beelden, zoals bloedvaten, lipiden, collageen en melanine, door gebruik te maken van verschillende belichtingsgolflengtes. Dit biedt de mogelijkheid om diepgaande inzichten te krijgen in de tumorstructuur en de dynamiek van de tumoromgeving. Naast endogene chromoforen kunnen ook exogene contrastmiddelen zoals kleurstoffen, metalen of organische nanodeeltjes worden gebruikt in PA-beeldvorming om informatie te verkrijgen over de accumulatie van geneesmiddelen en de expressie van tumormarkers.

In deze context verdient het aandacht dat de fotoakoestische beeldvorming een krachtig hulpmiddel is geworden voor het bestuderen van moleculaire en functionele processen binnen tumoren, wat het bij uitstek geschikt maakt voor preklinisch kankeronderzoek. Het gebruik van commerciële fotoakoestische systemen biedt onderzoekers een breed scala aan mogelijkheden om de tumormicroomgeving te verkennen en de effectiviteit van verschillende therapieën te monitoren.

Er zijn verschillende soorten commerciële fotoakoestische beeldvormingssystemen beschikbaar voor preklinisch onderzoek, zoals de Vevo LAZR-X (Visualsonics, FujiFilm, Canada), MSOT In-Vision (iTheraMedical, Duitsland), RSOM (Raster Scan Optoacoustic Mesoscopy, iTheraMedical, Duitsland), LOIS 3D (Tomowave Systems, VS), Tritom (Photosound Technologies, VS) en Acoustic-X (Cyberdyne Inc). Deze systemen kunnen verder worden gecategoriseerd in microscopie, computertomografie, endoscopie en multimodale beeldvorming. De keuze van het systeem hangt af van de onderzoeksbehoeften, zoals de vereiste resolutie, penetratiediepte en het type diermodel.

Het gebruik van fotoakoestische beeldvorming in combinatie met andere technieken, zoals fluorescentiebeeldvorming, biedt voordelen voor het bestuderen van de dynamiek van tumoren en de functie van bloedvaten. Zo kan het Tritom-systeem bijvoorbeeld zowel fotoakoestische als fluorescentiebeelden leveren, waardoor het mogelijk wordt om geneesmiddelaccumulatie en tumorvasculariteit te bestuderen. Dit systeem heeft zich bewezen in het meten van de effectiviteit van kankertherapieën, het volgen van de verspreiding van T-cellen in immunotherapie en het bestuderen van moleculair gerichte contrastmiddelen.

Een andere interessante vooruitgang is het gebruik van LED’s als alternatief voor de nanoseconde-pulslaser in PA-beeldvorming, zoals toegepast in het Acoustic-X-systeem. Dit systeem maakt gebruik van LED’s met vaste golflengtes, wat voordelen biedt in termen van kostenefficiëntie en gebruiksgemak, hoewel het niet dezelfde flexibiliteit biedt als lasersystemen die tunable zijn.

De integratie van PA-beeldvorming met echografie maakt het ook eenvoudiger om beide technologieën te combineren, wat een aanvullende laag van informatiedekking biedt. Het Vevo LAZR-X-systeem, bijvoorbeeld, combineert PA- en echografiebeeldvorming naadloos, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel is voor het bestuderen van tumoren, het monitoren van de voortgang van therapieën en het evalueren van de effectiviteit van geneesmiddelen.

Naast het gebruik van exogene contrastmiddelen zoals nanodeeltjes, is de mogelijkheid om tumormarkers in beeld te brengen met behulp van PA-beeldvorming van groot belang voor de ontwikkeling van nieuwe diagnostische en therapeutische benaderingen in het kankeronderzoek. PA-beeldvorming biedt dus aanzienlijke voordelen op het gebied van moleculaire beeldvorming, wat essentieel is voor het ontwikkelen van gepersonaliseerde behandelingen voor kankerpatiënten.

Hoe werkt fotoakoestische microscopie en wat maakt het zo revolutionair in biomedische beeldvorming?

Fotoakoestische microscopie (PAM) combineert de voordelen van optische en akoestische beeldvorming om levende weefsels in hoge resolutie en met diepere penetratie dan conventionele optische methoden te visualiseren. Bij PAM wordt een kortdurende laserpuls gericht op biologisch weefsel, waarbij lichtenergie wordt geabsorbeerd door chromoforen zoals hemoglobine, melanine of andere biomoleculen. Deze opname van licht leidt tot snelle thermische expansie en daardoor tot het genereren van ultrasone golven, die vervolgens met ultrasone detectoren worden opgevangen en omgezet in beelden.

De kracht van PAM ligt in zijn vermogen om functionele informatie te verschaffen over weefsel. Zo kunnen bloedvaten en de zuurstofverzadiging ervan worden gevisualiseerd zonder gebruik van contrastmiddelen. Dit opent een nieuw perspectief in de diagnostiek en monitoring van aandoeningen zoals kanker, cardiovasculaire ziekten en neurologische afwijkingen. Met technieken als multi-golflengte PAM kan men verschillende chromoforen onderscheiden, wat helpt bij het identificeren van metabole en structurele veranderingen in het weefsel.

Belangrijk is dat PAM niet alleen in staat is tot het maken van gedetailleerde afbeeldingen van oppervlakkige structuren, maar ook tot het doordringen van enkele millimeters diep in het weefsel, een aanzienlijk voordeel ten opzichte van puur optische methoden die beperkt worden door lichtverspreiding. Daarnaast zijn recente innovaties, zoals handheld apparaten en ultraviolet-gedreven PAM, in opkomst, waardoor deze technologie steeds praktischer en toegankelijker wordt voor klinisch gebruik.

Het belang van foton-akoestische interacties strekt zich ook uit tot niet-invasieve metabole metingen, zoals de bepaling van glucoseconcentraties in de huid, wat potentieel revolutionaire toepassingen kent in de diabeteszorg. De integratie van PAM met geavanceerde signaalverwerking en deep learning technieken verhoogt bovendien de beeldsnelheid en nauwkeurigheid, wat de klinische relevantie en toepasbaarheid vergroot.

Naast de technische aspecten verdient de gebruiker van deze technologie een grondig begrip van de fysische basisprincipes van lichtabsorptie, akoestische emissie en signaaldetectie om de beperkingen en mogelijkheden van PAM goed te kunnen inschatten. De interactie tussen optische golflengten, thermische eigenschappen van weefsels en akoestische golflengten bepaalt immers de resolutie, penetratiediepte en contrast van de beelden.

Verder is inzicht in biologische variabiliteit, zoals verschillen in chromoforenconcentraties tussen patiënten en pathologische toestanden, essentieel om interpretatiefouten te vermijden. Klinische implementatie vraagt daarnaast aandacht voor de balans tussen beeldkwaliteit, invasiviteit en onderzoekstijd. Niet te vergeten speelt de voortdurende ontwikkeling van lichtbronnen, detectoren en signaalverwerking een cruciale rol in het voortschrijdend vermogen van PAM.

Hoe kan PAM worden gebruikt voor functionele en moleculaire beeldvorming bij levende organismen?

Zelfs onder dynamische omstandigheden blijkt photoacoustic microscopy (PAM) in staat te zijn om de structuur, diepte en positie van microrobots te visualiseren, zoals aangetoond in experimentele beelden van micro-raketten in levende muizenoren. PAM maakt hierbij gebruik van het principe waarbij fotoakoestische signalen ontstaan op het co-focale punt van licht- en geluidsgolven. Door deze bundels coaxiaal uit te lijnen, wordt een maximale gevoeligheid bereikt – een cruciale voorwaarde voor nauwkeurige beeldvorming op microscopisch niveau.

Sinds de ontdekking van het fotoakoestisch effect in 1880 heeft de technologie zich ontwikkeld tot een volwaardige beeldvormingsmodaliteit in de biomedische wetenschap. De verfijning van laserbronnen, ultrasone detectie en dataverwerking heeft geleid tot systemen die zowel efficiënter als praktischer zijn. PAM vertegenwoordigt daarbij een van de meest veelbelovende subdomeinen van fotoakoestische beeldvorming (PAI), mede dankzij de unieke combinatie van optische excitatie en akoestische detectie, waardoor een optische resolutie kan worden bereikt voorbij de diffusiegrens van licht in weefsel.

De integratie van volledig optische PAM-systemen, met geluiddetectoren gebaseerd op interferometrie, Doppler-sensortechnologie of resonantie, resulteert in een superieure signaal-ruisverhouding en een breed detectiebereik. In tegenstelling tot piëzo-elektrische detectoren zijn deze optische systemen immuun voor elektromagnetische interferentie, waardoor zij geschikter zijn voor gevoelige of klinische omgevingen. Desondanks blijven piëzo-elektrische detectoren gangbaar vanwege hun kosteneffectiviteit in grootschalige productie.

Beeldsnelheid en gezichtsveld blijven centrale aandachtspunten bij de ontwikkeling van PAM-systemen. Optische spiegels zijn hierin beperkt, omdat zowel licht als geluid gelijktijdig moeten worden gescand. Daarom zijn mechanische 3D-motoren en micro-elektromechanische systemen (MEMS) geïmplementeerd om zowel snelheid als bereik te verbeteren. Andere technieken zoals galvanometers, polygonale spiegels en microlensarrays worden eveneens ingezet om scanning te optimaliseren.

Een cruciale factor in het verbeteren van beeldkwaliteit is het gebruik van PA contrastmiddelen. Endogene contrastagentia zoals hemoglobine en nucleïnezuren profiteren van hun biologische compatibiliteit en vereisen geen goedkeuring van regelgevende instanties. Ze verstoren het microklimaat van het weefsel niet en leveren rijke optische en akoestische informatie. Echter, voor processen zoals receptorexpressie op tumorcellen of proteaseactiviteit volstaat endogene absor

Hoe wordt de fotoakoestische reconstructie uitgevoerd in beperkte meetinstellingen?

In de context van fotoakoestische tomografie (PAT) speelt de reconstructie van beelden een cruciale rol, waarbij het in wezen om een omgekeerd probleem gaat. Het voorwaartse probleem begint met de optische verlichting, gevolgd door de generatie van akoestische signalen door het fotoakoestische effect. Het omgekeerde probleem begint met de gemeten drukgolven op de sensoren, waaruit de initiële druk wordt gereconstrueerd, waarna het optische probleem opgelost kan worden. De reconstructie van fotoakoestische beelden omvat dus zowel optische als akoestische componenten, waarbij elk van deze problemen op zijn eigen manier wordt benaderd.

Een van de moeilijkste aspecten van de reconstructie in fotoakoestische tomografie is de beperkte meetinstelling. In een ideale situatie zouden de meetdata de volledige afbakening van het doel omhullen, maar dit is zelden het geval. In de praktijk wordt vaak slechts een deel van de rand gemeten, en vaak is de meettijd beperkt, wat resulteert in een zogenaamde beperkte gezichtsinstelling. Dit is vooral problematisch in driedimensionale situaties, waar de meetapparatuur beperkt is tot een lineaire array van detectors of zelfs een enkel meetpunt. Dit kan leiden tot ongewenste artefacten in de gereconstrueerde beelden, zoals te zien is in figuren van praktijkvoorbeelden.

In situaties met beperkte of sparsamere meetgegevens, zoals bij het gebruik van een lineaire array van detectors, kunnen directe reconstructies niet altijd het gewenste resultaat leveren. Variatiemetodes worden dan aanbevolen om de reconstructie te optimaliseren. Deze methoden richten zich op het minimaliseren van een kostenfunctionaal dat zowel de nauwkeurigheid van de gegevensverwerking als de stabiliteit van de oplossing garandeert. Het kostenfunctionaal bestaat uit twee hoofdonderdelen: de datanauwkeurigheidsterm, die ervoor zorgt dat de gereconstrueerde afbeelding overeenkomt met de gemeten data, en de regularisatieterm, die helpt de reconstructie te stabiliseren door ongewenste eigenschappen van de oplossing te straffen.

De regularisatie is van bijzonder belang in gevallen van beperkte gegevens, omdat het helpt bij het waarborgen van de goed-gesteldheid van het reconstructieprobleem en voorkomt dat de oplossing te veel wordt beïnvloed door ruis of onnauwkeurigheden in de metingen. Typische regularisatie technieken zoals Tikhonov-regularisatie worden vaak toegepast om de reconstructie te stabiliseren en om een oplossing te verkrijgen die fysiek realistisch is.

Het is ook belangrijk te begrijpen dat de reconstructie van een fotoakoestisch beeld afhankelijk is van de mate van verstrooiing en absorptie in het medium. In weefsels die sterk licht verstrooien, kan de distributie van de snelheid van het geluid variëren, wat de nauwkeurigheid van de reconstructie beïnvloedt. Het veronderstellen van een constante snelheid van geluid kan in sommige gevallen een vereenvoudigde benadering zijn, maar deze benadering is niet altijd accuraat, vooral in heterogene weefsels.

Tenslotte is het essentieel dat de meettijd voldoende lang is om een gedetailleerd en compleet beeld van het object te verkrijgen. In een ideale situatie zouden we over een tijdsperiode moeten meten waarin de akoestische golf volledig is uitgezonden en de drukgolven volledig kunnen worden gedetecteerd. In de praktijk kan de meettijd echter vaak worden beperkt door technische of tijdsgebonden beperkingen.

Hoe werkt fotoakoestische beeldvorming in de medische wetenschap en welke toepassingen heeft het?

Fotoakoestische beeldvorming (PAI) heeft zich gepositioneerd als een veelbelovende technologie in de medische beeldvorming, vooral door de unieke mogelijkheid om gedetailleerde beelden van weefsels en organen te verkrijgen, gebaseerd op hun optische eigenschappen, zoals lichtabsorptie en -verstrooiing. Deze technologie combineert de voordelen van zowel optische beeldvorming als ultrasone beeldvorming, waardoor het de mogelijkheid biedt om diepe weefsels in levende organismen te visualiseren met een hoge ruimtelijke resolutie.

De basis van fotoakoestische beeldvorming is eenvoudig: wanneer licht een weefsel bereikt, wordt een deel van dat licht geabsorbeerd en omgezet in thermische energie. Deze energie veroorzaakt een kleine uitzetting van het weefsel, wat resulteert in een akoestische golf die door ultrasone apparatuur kan worden gedetecteerd. De sterkte van het signaal varieert afhankelijk van de absorptie-eigenschappen van het weefsel, en door het meten van de reistijd van deze golven kunnen gedetailleerde beelden van de structuur en functie van de weefsels worden gemaakt.

Een van de belangrijkste voordelen van fotoakoestische beeldvorming is de mogelijkheid om moleculaire en functionele informatie te verkrijgen zonder dat er gebruik wordt gemaakt van schadelijke ioniserende straling, zoals bij röntgenstralen of CT-scans. Dit maakt het bijzonder geschikt voor het volgen van langdurige en herhaalde metingen, zoals bij het monitoren van chronische aandoeningen of het observeren van het verloop van kankertherapieën.

Er zijn verschillende vooruitgangen geboekt in de techniek van fotoakoestische beeldvorming, zoals het gebruik van contrastmiddelen die de gevoeligheid van het systeem verhogen. Deze contrastmiddelen kunnen doelgericht stoffen in het lichaam markeren, zoals tumoren of ontstekingshaarden, waardoor ze duidelijker zichtbaar worden voor het beeldvormingssysteem. Innovaties in nanotechnologie hebben geleid tot de ontwikkeling van op maat gemaakte nanopartikels die specifiek gericht kunnen worden op bepaalde celtypes, wat de nauwkeurigheid van de diagnose aanzienlijk verhoogt.

Vooral in de neurowetenschappen heeft fotoakoestische beeldvorming zijn nut bewezen. Het kan bijvoorbeeld de bloedstroom en zuurstofverdeling in de hersenen visualiseren, wat belangrijk is bij het bestuderen van hersenletsel of neurologische aandoeningen zoals beroertes en Alzheimer. Het vermogen om de hersenfunctie in real-time te monitoren tijdens verschillende fysiologische en pathologische processen maakt het een essentieel instrument voor fundamenteel onderzoek en klinische toepassingen.

Bij de diagnose van hart- en vaatziekten is de technologie ook veelbelovend. Studies hebben aangetoond dat fotoakoestische beeldvorming kan worden gebruikt om atherosclerose (aderverkalking) te detecteren en de toestand van bloedvaten te beoordelen. Dit opent de deur naar vroegtijdige interventie bij hart- en vaatziekten, waardoor de kans op ernstige complicaties zoals hartaanvallen en beroertes wordt verkleind.

Recent zijn er ontwikkelingen geweest die de integratie van fotoakoestische beeldvorming met andere beeldvormingstechnieken mogelijk maken, zoals MRI en PET. Dit maakt het mogelijk om zowel structurele als moleculaire informatie in één enkele scan te verkrijgen, wat leidt tot een veel nauwkeuriger en vollediger diagnostisch beeld. Dit integratieve gebruik van technologieën zal de zorg voor patiënten verder verbeteren, door artsen in staat te stellen om sneller en effectiever behandelingsbeslissingen te nemen.

De recente vooruitgangen in fotoakoestische beeldvorming zijn ook sterk gekoppeld aan de opkomst van kunstmatige intelligentie en machine learning. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmes kunnen artsen betere interpretaties maken van complexe beelden en automatisch afwijkingen detecteren. Het gebruik van deep learning voor het verbeteren van de beeldkwaliteit en het versterken van de diagnostische nauwkeurigheid is een gebied dat momenteel veel aandacht krijgt.

Het belang van fotoakoestische beeldvorming in de geneeskunde gaat verder dan alleen de beeldvorming van tumoren of bloedvaten. Het heeft de potentie om verschillende takken van de geneeskunde te revolutioneren, van het monitoren van genezingsprocessen tot het uitvoeren van precisiechirurgie. Het is een technologie die in staat is om zowel structurele als functionele beelden van weefsels in real-time te leveren, wat het uiterst waardevol maakt voor zowel diagnose als behandeling.

Het potentieel van fotoakoestische beeldvorming lijkt onbeperkt. Er moet echter nog veel onderzoek worden gedaan naar de optimalisatie van de technologie, vooral in verband met de kosten, de snelheid van de beeldvorming en de toegankelijkheid voor ziekenhuizen en klinieken. In de toekomst kan fotoakoestische beeldvorming bijdragen aan meer gepersonaliseerde geneeskunde, waarbij behandelingen op maat kunnen worden toegediend op basis van de specifieke behoeften en omstandigheden van de patiënt.