基于數學框架的3D透明成像分析法在全血管研究的應用_abio生物試劑品牌網
血管系統是維持動物體內液體平衡和營養運輸的重要網絡，其功能異常與癌癥、炎癥、纖維化等多種疾病密切相關。然而，由于傳統成像技術的局限性，對血管網絡的完整性和復雜性的理解仍然存在空白。日本研究團隊在《Nature Communications》發表的研究中，創新性地將組織透明化技術（CUBIC）與拓撲數據分析（TDA）、非均勻泊松過程模型（NHPP）相結合，構建了一套從三維成像到數學建模的完整分析框架。這一技術體系為血管生物學研究提供了全新的方法論范式，標志著血管系統研究從定性描述邁入定量解析的新階段。
研究背景與技術挑戰
血管系統的重要性
血管系統由血液和淋巴兩大網絡組成，是一個封閉的循環網絡，而淋巴系統則是一個單向網絡，主要負責運輸淋巴液、膽固醇和免疫細胞。血管功能的異常與多種疾病密切相關，例如癌癥中的血管生成、炎癥中的血管滲漏以及纖維化中的淋巴管重塑。
技術創新與應用
CUBIC技術的原理與優勢CUBIC技術結合光片熒光顯微鏡（LSFM），可以捕捉到單細胞級別的清晰圖像。與傳統的透明化方法相比，無需復雜的設備，操作簡便；能夠保留熒光信號，適合多種標記方法；適用于多種組織類型，包括腦、肺、胃、腸、腎等。這些特點使得CUBIC成為研究血管網絡的理想工具。
拓撲數據分析的核心方法
拓撲數據分析（ TDA）是一種從復雜數據中提取形狀特征的新技術，能夠識別數據的連通性、環狀結構和空洞等拓撲特征。在研究中，TDA通過構建虛擬圓圈，分析血管網絡的連接性、孔隙和空洞等特征。具體而言，通過逐漸擴大虛擬圓圈的半徑，記錄圓圈的“出生”和“死亡”時間，從而生成持久性圖。這種方法能夠捕捉血管網絡的全局幾何特征，而無需預先定義血管的長度、體積或密度等參數。
非均勻泊松過程模型的應用
非均勻泊松過程模型（ NHPP）是一種用于評估點過程強度的統計方法。在研究中，NHPP被用來分析血管信號的強度和方向性。通過將血管信號視為三維空間中的點，NHPP能夠計算每個點的強度和方向性參數，從而實現血管結構的量化分析。與傳統方法相比，NHPP不僅能夠評估血管的強度，還能捕捉其空間分布特征，為血管網絡的比較和分類提供了新的參數體系 。
使用NHPP分析腦血管
成像實驗與結果分析
全器官血管成像的實現
利用CUBIC技術對小鼠的多種器官（如腦、肺、胃、腸、腎等）進行了全器官級別的血管成像，并通過轉基因小鼠實現了血液和淋巴血管的特異性標記。實驗結果顯示，CUBIC能夠清晰呈現血管的三維結構，包括肝、胃和腸中的密集毛細血管網絡，以及腎小球和小腸絨毛中的微血管分布。此外，通過TDA和NHPP的分析，研究者發現不同器官的血管網絡具有獨特的幾何特征。
小鼠血管的全身和全器官3D成像
小鼠淋巴管的全器官3D成像
病理模型中的應用
在肺纖維化模型中，研究者觀察到淋巴管結構的顯著改變。通過CUBIC成像和TDA分析，研究者發現纖維化肺中的淋巴管呈現出特定的幾何特征，表明該技術能夠捕捉病理條件下的血管變化。此外，在B16F10肺癌轉移模型中，研究者發現腫瘤與淋巴管的共定位現象。實驗結果顯示，在腫瘤形成的早期階段，淋巴管與腫瘤細胞并未共存，但在腫瘤發展到后期時，淋巴管與腫瘤的共定位顯著增加。這一發現為理解癌癥轉移機制提供了新的視角。
計算訓練評估3D圖像
腫瘤轉移與淋巴管相互作用
研究者進一步分析了腫瘤與淋巴管的相互作用。通過TDA和NHPP的結合分析，研究者發現腫瘤周圍的淋巴管結構發生了顯著變化，包括分支長度和半徑的減小以及幾何特征的重塑。這些變化可能與腫瘤誘導的炎癥反應和血管滲漏有關。研究結果表明，CUBIC技術不僅能夠量化轉移性腫瘤的體積，還能通過分析淋巴管的時空變化，揭示腫瘤微環境中的血管重塑機制。
總結與展望
CUBIC技術與TDA、NHPP的結合，為血管結構的三維分析提供了一種全新的模態。這一方法不僅能夠可視化全器官級別的血管網絡，還能通過數學框架量化血管的幾何特征和空間分布，為研究血管功能異常及相關疾病提供了強有力的工具。這一創新方法不僅填補了傳統成像技術的空白，還為疾病機制的探索和治療策略的開發提供了全新的視角。隨著技術的進一步優化（如自動化信號分類和更高性能顯微鏡的開發），該方法有望在臨床診斷和疾病研究中發揮更大作用。
聲明：本文僅用作學術目的。
Takahashi K, Abe K, Kubota SI, Fukatsu N, Morishita Y, Yoshimatsu Y, Hirakawa S, Kubota Y, Watabe T, Ehata S, Ueda HR, Shimamura T, Miyazono K. An analysis modality for vascular structures combining tissue-clearing technology and topological data analysis. Nat Commun. 2022 Sep 12;13(1):5239.
DOI:10.1038/s41467-022-32848-2.
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