在神經科學的研究版圖中，海馬區(qū)一直是備受矚目的關鍵區(qū)域。它宛如大腦的 “記憶中樞”，深度參與學習、記憶形成、空間導航及情緒調控等復雜的神經活動。隨著年齡增長或疾病侵襲，海馬區(qū)結構與功能易受干擾，進而引發(fā)認知能力衰退，如在阿爾茨海默病中，海馬區(qū)往往首當其沖。因此，深入探究海馬區(qū)血流狀況，對剖析其在認知進程中的作用機制及探尋神經退行性疾病的早期干預靶點意義非凡。

傳統(tǒng)的腦血流監(jiān)測技術在海馬區(qū)研究中存在諸多局限。正電子發(fā)射斷層掃描（PET）和功能磁共振成像（FMRI）雖能提供腦部血流信息，但空間分辨率尚不足以精細呈現(xiàn)海馬區(qū)微小血管的血流動態(tài)；而單光子發(fā)射計算機斷層掃描（SPECT）在時間分辨率方面表現(xiàn)欠佳，難以捕捉血流的快速瞬變過程。相比之下，光學成像技術憑借高時空分辨率脫穎而出，成為研究微血管血流的有力工具，其中激光散斑血流成像技術更是備受關注。

激光散斑血流成像（LSCI）基于近紅外激光與標準CMOS相機協(xié)同工作原理。當激光照射腦組織后，運動的血細胞會使散射光形成強度波動的散斑圖案。在有限曝光時間內，這些波動致使散斑模糊，其模糊程度與血細胞運動速度緊密相連，進而可通過散斑對比度（K）量化血流信息。動態(tài)光散射成像（DLSI）則從光散射機制出發(fā)，精準區(qū)分靜態(tài)散射與多種動態(tài)散射模式，如多散射無序運動（MU）、單散射無序運動、多散射有序運動（SU/MO）及單散射有序運動（SO）等，為深入探究組織光學特性提供關鍵依據(jù)。

實驗方法
1、動物準備
實驗選用12周齡的C57BL/6小鼠，精心構建慢性皮質顱窗（n=1）與海馬窗（n=3）模型。在嚴格遵循動物實驗倫理規(guī)范與操作指南的前提下，對小鼠進行麻醉、手術及術后悉心護理，確保實驗動物處于良好狀態(tài)。

2、體內成像
成像前用異氟醚誘導麻醉，LSCI和DLSI成像時將小鼠置于恒溫加熱墊上，頭部固定，使用定制成像系統(tǒng)。TPM用于評估兩只示例小鼠（一只皮質窗，一只海馬窗）的血管網(wǎng)絡拓撲結構，小鼠需在清醒狀態(tài)下適應束縛，成像前放置尾靜脈導管輸注熒光團，使用特定物鏡和參數(shù)采集圖像。

3、數(shù)據(jù)分析
成像過程中，利用定制的集成系統(tǒng)、785nm激光經光纖耦合與光學元件精準投射至樣本，散射光由特定相機收集，分別獲取高分辨率的LSCI與DLSI數(shù)據(jù)。同時，借助雙光子顯微鏡（TPM）對部分小鼠血管網(wǎng)絡拓撲結構進行細致成像，為后續(xù)分析提供多維度數(shù)據(jù)支撐。

實驗結果
1、LSCI成像中的海馬區(qū)血管特征
在利用LSCI技術對小鼠海馬區(qū)進行成像觀察時，研究人員發(fā)現(xiàn)了一個引人注目的現(xiàn)象：海馬區(qū)中的大多數(shù)中型和大型血管在不同的物鏡樣本距離下，均呈現(xiàn)出模糊不清的狀態(tài)。這種模糊現(xiàn)象與大腦皮層中類似口徑的血管成像形成了鮮明對比。為了排除可能影響成像質量的因素，研究人員進一步采用了雙光子顯微鏡（TPM）血管造影技術對相同的顱骨窗口進行成像分析。結果表明，TPM血管造影圖顯示窗口質量并非導致海馬區(qū)對比圖像失真的原因。這一發(fā)現(xiàn)使得研究的焦點更加明確地指向了海馬區(qū)血管自身的特性以及其周圍組織的光學特性。

2、DLSI成像揭示的光散射特性
為了深入探究海馬區(qū)血管模糊成像的原因，研究人員運用了動態(tài)光散射成像技術（DLSI）。DLSI技術能夠對不同的光散射機制進行精確分析，包括靜態(tài)散射和各種動態(tài)散射過程，如多重散射無序運動（MU）、單散射無序運動、多重散射有序運動（SU/MO）以及單散射有序運動（SO）等。通過DLSI成像分析，研究人員發(fā)現(xiàn)海馬區(qū)像素在早期時間滯后時的解相關速度比皮層快，但隨后這種解相關速度變慢。這種特殊的解相關動態(tài)變化表明，海馬區(qū)組織中的光散射過程與皮層存在顯著差異。

進一步的研究結果顯示，與皮層相比，海馬區(qū)大血管中多重散射無序運動（MU）動力學機制占據(jù)主導地位。具體數(shù)據(jù)表明，在擬合DLSI模型時，海馬區(qū)大血管中MU機制的貢獻增加了約13倍，同時實質組織中的靜態(tài)散射量也增加了約4倍。這意味著在海馬區(qū)中，光子的散射過程更為復雜，更多的光子經歷了多次散射且呈現(xiàn)出無序運動的特征，這可能是導致海馬區(qū)血管在LSCI成像中顯得模糊的重要原因之一。

3、海馬區(qū)與皮層的對比分析
通過對LSCI和DLSI成像結果的綜合分析，研究人員清晰地描繪出了海馬區(qū)與皮層在血管結構和光散射特性方面的差異。在血管結構上，正如之前所提到的，海馬區(qū)的血管呈現(xiàn)倒置分布，較大血管深埋，較小血管和毛細血管靠近表面，而皮層的血管分布相對較為均勻。這種結構差異直接影響了光在組織中的傳播和散射過程。

在光散射特性方面，皮層的大血管主要表現(xiàn)為SU/MO和SO機制，而海馬區(qū)則以MU機制為主，同時靜態(tài)散射貢獻增加。這些差異不僅解釋了為何海馬區(qū)血管在LSCI成像中表現(xiàn)模糊，也為進一步理解海馬區(qū)的生理功能和病理機制提供了重要線索。例如，較高的靜態(tài)散射可能會影響光線在海馬區(qū)組織中的穿透深度和散射方向，從而改變了成像的對比度和清晰度。同時，MU機制的主導地位可能暗示著海馬區(qū)血管內的血流動力學過程更為復雜，紅細胞的運動和分布可能與皮層存在顯著不同。

研究結論
1、LSCI技術在海馬區(qū)研究中的局限性
盡管激光散斑血流成像（LSCI）在大腦皮層等區(qū)域的血流灌注成像研究中表現(xiàn)出色，但在應用于海馬區(qū)研究時，其局限性也逐漸顯現(xiàn)。海馬區(qū)大血管的空間特征模糊不清，這使得準確測量血管直徑變得極為困難，甚至幾乎無法實現(xiàn)。在研究血管直徑與血流動力學關系時，這種模糊性可能導致數(shù)據(jù)的不準確和結論的偏差。此外，由于大血管成像模糊，識別實質區(qū)域也變得更加復雜，因為模糊的大血管信號可能會掩蓋實質區(qū)域的真實信號，從而影響對海馬區(qū)局部血流灌注和功能狀態(tài)的準確評估。

2、海馬區(qū)的光散射特性與血流動力學模型
研究結果明確顯示，海馬區(qū)中的多重散射無序運動動力學機制在血管系統(tǒng)中占據(jù)主導地位，尤其是在大血管中表現(xiàn)得更為明顯。這一發(fā)現(xiàn)提示我們，在研究海馬區(qū)的血流動力學過程時，必須采用相應的對比模型來準確估計解相關時間。傳統(tǒng)的基于皮層血管特性的模型可能無法準確反映海馬區(qū)的真實情況，從而導致對血流速度、血流量等關鍵參數(shù)的錯誤估計。

同時，海馬區(qū)中增加的靜態(tài)散射也對成像和分析提出了挑戰(zhàn)。在這種情況下，多曝光散斑成像或動態(tài)光散射成像（DLSI）技術可能更為適用，因為它們能夠更好地處理靜態(tài)散射的影響，提供更準確的血管和組織信息。然而，研究也發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有DLSI模型在應用于海馬區(qū)時，擬合優(yōu)度R²低于皮層，這表明該模型可能尚未完全考慮到海馬區(qū)組織獨特的動態(tài)光散射復雜性。海馬區(qū)大血管深埋的結構特點可能導致在同一像素中檢測到的光子來自不同運動狀態(tài)的粒子，如既有來自大血管中相對緩慢流動的紅細胞的散射，也有來自毛細血管中快速運動的紅細胞的散射，這使得光散射過程變得更加復雜，需要進一步改進模型以提高其準確性。

3、研究的創(chuàng)新點
研究的創(chuàng)新之處在于首次系統(tǒng)地應用高分辨激光散斑血流成像技術（HR-LSCI）和動態(tài)光散射成像技術（DLSI）對小鼠海馬區(qū)的血流灌注進行了研究，并揭示了海馬區(qū)獨特的血管結構和光散射特性。通過對比分析海馬區(qū)與皮層的差異，為深入理解海馬區(qū)的生理功能和病理機制提供了新的實驗依據(jù)和理論基礎。

展望未來
雖然揭示了海馬區(qū)在激光散斑血流成像中的一些重要特征，但仍留下了許多未解之謎。未來的研究需要進一步深入探究海馬區(qū)的準備過程對其行為、血流灌注和細胞形態(tài)的影響。例如，在手術制作顱骨窗口和處理海馬區(qū)組織的過程中，可能會引起局部炎癥反應、神經遞質釋放變化或細胞應激反應等，這些因素如何影響海馬區(qū)的正常功能以及成像結果需要進一步明確。

此外，研究海馬區(qū)不同區(qū)域之間在血管結構和血流動力學方面的差異，有助于我們更全面地理解海馬區(qū)的功能分區(qū)和信息處理機制。在技術發(fā)展方面，需要開發(fā)更加先進的成像技術和分析方法，以克服現(xiàn)有技術的局限性，提高對海馬區(qū)微觀結構和功能的分辨率和準確性。結合基因編輯技術、光遺傳學技術等多學科手段，有望在細胞和分子水平上揭示海馬區(qū)在健康和疾病狀態(tài)下的奧秘，為治療與海馬區(qū)相關的神經退行性疾病提供新的理論依據(jù)和治療靶點。

聲明：本文僅用作學術目的。文章來源于：Mikkelsen SH, Skøtt MV, Gutierrez E, Postnov DD. Laser speckle imaging of the hippocampus. Biomed Opt Express. 2024 Jan 30;15(2):1268-1277. doi: 10.1364/BOE.507371. PMID: 38404300; PMCID: PMC10890870.