3D-PAULM รวมแสงกับอัลตราซาวด์ มองหลอดเลือดและสัญญาณโมเลกุลในภาพสามมิติ

ทีมวิจัยจาก Duke University และ Albert Einstein College of Medicine พัฒนา 3D-PAULM ระบบสร้างภาพสามมิติที่เชื่อมข้อมูลหลอดเลือด การไหลเวียน ออกซิเจนในเลือด และสารติดตามเข้าด้วยกัน เพื่อศึกษาความผิดปกติของสมองและก้อนมะเร็งในหนู ผลงานเผยแพร่ใน npj Imaging วันที่ 10 ตุลาคม 2026 [1]

รวมแสงกับอัลตราซาวด์อย่างไร

ระบบใช้ โฟโตอะคูสติก (photoacoustic imaging) ส่งพัลส์แสงให้เนื้อเยื่อดูดกลืนพลังงานและขยายตัวอย่างรวดเร็ว จนเกิดคลื่นเสียงให้หัวตรวจรับกลับมาสร้างภาพ เมื่อใช้แสงหลายความยาวคลื่น จะแยกสัญญาณฮีโมโกลบินและสารติดตาม เพื่อประเมินสัดส่วนฮีโมโกลบินที่จับออกซิเจนและการกระจายของสารที่สนใจได้ [1]

ส่วน ultrasound localization microscopy หรือ ULM ใช้ฟองก๊าซขนาดจิ๋วที่ฉีดเข้าหลอดเลือดเป็นตัวติดตาม การสะสมตำแหน่งฟองจากหลายเฟรมช่วยสร้างแผนที่หลอดเลือดที่ละเอียดกว่าภาพอัลตราซาวด์ทั่วไป พร้อมประมาณความเร็วและทิศทางการไหล

งานนี้ต่อยอดระบบ 3D-PAULM เดิม [2] โดยเก็บข้อมูลทั้งสองวิธีสลับกัน ณ ตำแหน่งสแกนเดียวกัน เพื่อลดความคลาดเคลื่อนและเชื่อมข้อมูลในปริมาตรสามมิติเดียวกัน จุดเด่นจึงอยู่ที่การนำข้อมูลจาก การสร้างภาพทางการแพทย์ หลายแบบมาอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในเนื้อเยื่อร่วมกัน [1]

ติดตามความผิดปกติของแนวกั้นเลือด–สมอง

ทีมใช้สีย้อมอินโดไซยานีนกรีน (indocyanine green; ICG) ติดตามการรั่วของแนวกั้นที่ควบคุมการผ่านของสารจากเลือดเข้าสู่สมอง ภาพที่ 1 แสดงสัญญาณสารติดตามซ้อนกับแผนที่หลอดเลือด จึงเห็นตำแหน่งการสะสมสารเทียบกับเครือข่ายหลอดเลือดได้

ในแบบจำลองเลือดไปเลี้ยงสมองลดลงชั่วคราว สารติดตามสะสมเด่นเฉพาะบริเวณ ขณะที่แบบจำลองการอักเสบทั่วร่างกายให้รูปแบบกระจายทั้งสองซีกสมองมากกว่า ข้อมูลนี้บอกการกระจายที่สัมพันธ์กับแนวกั้นผิดปกติ โดยปริมาตรที่ตรวจพบสารยังไม่ใช่การวัดปริมาตรของเหลวที่รั่วหรือความสามารถในการซึมผ่านโดยตรง [1]

แยกก้อนมะเร็งออกจากสัญญาณเลือดรอบข้าง

ทีมใช้เซลล์มะเร็งเต้านมของหนูที่ดัดแปลงให้สร้างโปรตีนซึ่งสลับสมบัติการดูดกลืนแสงได้ แล้วนำภาพจากสองสถานะมาหักลบกัน เพื่อลดสัญญาณพื้นหลังจากเลือดและแยกสัญญาณก้อนมะเร็งให้ชัดขึ้น

ภาพที่ 2a–c แสดงตำแหน่งก้อนมะเร็งร่วมกับเครือข่ายหลอดเลือดจากหลายมุม ส่วนภาพที่ 2d แสดงความเร็วและทิศทางการไหล ในฉบับวารสารพบว่าบริเวณด้านที่มีก้อนมะเร็งมีหลอดเลือดหนาแน่นและคดเคี้ยวกว่าด้านเปรียบเทียบในหนูตัวเดียวกัน [1]

การวิเคราะห์อีกชุดหนึ่งพบว่า ค่าประมาณสัดส่วนฮีโมโกลบินที่จับออกซิเจนในก้อนมะเร็งต่ำกว่าบริเวณหลอดเลือดรอบข้าง สะท้อนว่าหลอดเลือดที่มีมากอาจส่งออกซิเจนได้ไม่เพียงพอ [1]

หลักฐานยังอยู่ในสัตว์ทดลอง

การวิเคราะห์การไหลเวียนหลังการอักเสบ และการวิเคราะห์ออกซิเจนกับหลอดเลือดของก้อนมะเร็ง ใช้หนูอย่างละ 3 ตัว จึงยังต้องทดสอบเพิ่มเติมก่อนสรุปความแม่นยำในการวินิจฉัยผู้ป่วย อีกทั้งการแยกก้อนมะเร็งในงานนี้ต้องใช้เซลล์ที่ดัดแปลงให้สร้างโปรตีนเฉพาะ [1]

ข้อจำกัดสำคัญคือแสงถูกลดทอนต่างกันตามความลึกและความยาวคลื่น ค่าสารติดตามและออกซิเจนจึงยังใช้ตีความเชิงเปรียบเทียบ ส่วน ULM ต้องสะสมข้อมูลหลายเฟรมและอาจถูกรบกวนจากการเคลื่อนไหวหรือการแตกของฟอง จุดที่ต้องพัฒนาต่อคือการชดเชยแสง การแก้การเคลื่อนไหว และการตรวจสอบความน่าเชื่อถือของค่าที่วัด เพื่อใช้ศึกษากลไกของโรคได้แม่นยำขึ้น [1]

ตรวจสอบข้อมูลและสถานะบทความ ณ วันที่ 18 ตุลาคม 2026

เอกสารอ้างอิง

1. Xu Y, Yao R, Sheng H, Luo J, Wang N, Yu X, et al. 3D-PAULM: integrated photoacoustic tomography and ultrasound localization microscopy for multiparametric brain and tumor imaging. npj Imaging. 2026 Oct 10. Article in Press. doi: 10.1038/s44303-026-00204-4. อ่านต้นฉบับที่รับตีพิมพ์.
2. Tang Y, Wang N, Dong Z, Lowerison M, Del Aguila A, Johnston N, et al. Non-invasive deep-brain imaging with 3D integrated photoacoustic tomography and ultrasound localization microscopy (3D-PAULM). IEEE Trans Med Imaging. 2025;44(2):994–1004. doi: 10.1109/TMI.2024.3477317.
3. Xu Y, Yao R, Sheng H, Wang N, Yu X, Cai X, et al. 3D-PAULM: integrated photoacoustic tomography and ultrasound localization microscopy for multiparametric brain and tumor imaging. bioRxiv [Preprint]. 2026 May 5. Version 1. doi: 10.64898/2026.04.30.722008. ต้นฉบับและแหล่งภาพ.

ภาพจาก Xu และคณะ [3] ภายใต้ CC BY 4.0: ภาพที่ 1 คัดเฉพาะ Figure 3a และตัดส่วนแผงข้างเคียงออก ส่วนภาพที่ 2 ใช้ Figure 5 ทั้งภาพ โดยไม่เปลี่ยนข้อมูล