來自斯科爾科沃科技研究院和薩拉托夫國立大學的研究人員想出了一種廉價的方法來觀察大腦中的血流。這項新技術是如此精確，以至於它能夠識別出單個紅細胞的運動--並且所有這些都不需要使用有毒的染色劑或昂貴的基因工程。該研究已發表在《The European Physical Journal Plus》上。
為了更多地瞭解大腦的血液供應如何運作，研究人員繪製了其血管網路圖。由此產生的視覺化效果可以依靠各種方法。一種高度精確的技術涉及將熒光染料注入血流並檢測它們發出的紅外光。染料的問題是它們是有毒的，並且還可能因影響血管而扭曲繪圖結果。另外，研究人員還採用了轉基因動物，其血管的內部襯裡被設計成可以發出光並且沒有外來物質參與。不過這兩種方法都非常昂貴。
不過現在，來自Skoltech和薩拉托夫國立大學的研究人員聯手設計出了一種廉價的方法來觀察大腦中甚至最小的毛細血管。該方法整合了光學顯微鏡和影象處理，是無染料的且非常精細--因為它能檢測到沿著血管行走的每一個紅細胞。由於毛細血管中的紅細胞數量並不高，每一個細胞都非常重要，因此跟其他方法相比，這是一個重要的優勢--包括無染料的方法。
“我們的方法使用所謂的逐幀過濾來處理用任何實驗室都有的普通光學顯微鏡獲得的大腦影象。它使我們能分辨出單個移動的紅細胞並建立一個高度詳細的血管系統（血管網路）地圖直至最小的毛細血管。這反過來又使我們有可能透過一種叫做粒子影象測速的技術準確評估血管中的血流速度，”該研究的論文第一作者、Skoltech的研究科學家Maxim Kurochkin評論道。
研究小組利用兩種生物模型顯示了該方法的適用性：小鼠大腦和雞胚。首先，研究人員使用雞胚的血管網路來證明繪製最細微的毛細血管的可能性，其中紅細胞的運動可能是不穩定的；之後，他們在一個更復雜的模型上測試了該方法：大鼠腦血管。該技術被證明能夠繪製血管網路圖，即使是對於一個有難以觸及的血管的系統，沒有單獨的RBC可以辨別，只有跟血管群相關的顏色模式。
為什麼繪製血流圖那麼重要？
該方法直接提供的特徵是血流速度和血管直徑。“但一旦你有了這些，你可以嘗試提取更多的資訊：血管彈性、膜硬度、血壓和粘度，”Kurochkin解釋道，“生理學家在我們工作的基礎上可以使用這些引數來建立血液迴圈模型，比如可以根據壓力和粘度感測器的實驗測量結果進行測試。”
最終，這一切將能帶來對內皮細胞的生理學的更好理解，內皮細胞在所有血管的內部排列。而內皮細胞的狀態跟幾乎所有的心血管疾病有關，這些疾病是全球死亡的主要原因。實際上，無論是在大腦還是身體的其他地方，你正在瞭解任何特定病理的實際物理構成。
比如出血性中風是由於大腦中的血管變薄和破裂而發生。具體來說，當血管壁上的一個薄弱點膨脹成所謂的動脈瘤。”一個準確的血管模型可以告訴你，一個血管壁的變薄程度會導致它破裂，”Kurochkin說道。
冠心病是由於脂肪斑塊堆積在動脈血管的內壁上導致其有效直徑減少進而引發血流減少。在心臟病發作時，被撕下的斑塊阻塞了血管並切斷了血液供應。“血管模型預測血管的擴張、收縮或阻塞如何重新分配網路中的血流，”該研究人員補充道。
此外，血管健康還會間接涉及到不同性質的疾病。例如新的視覺化方法可以應用於研究腫瘤，因為腫瘤消耗異常大量的營養物質，因此傾向於發展大量的血管。在傳染病中，另一個例子是瘧疾，在這種疾病中，血液粘度會升高。除此之外，即使是機械損傷的後果--如在醫療穿刺中--也可以在同樣的一般方法中進行研究，這樣可以瞭解被穿刺的組織如何重新生長血管。
“瞭解纏繞在血流中的物體的行為並不限於自然發生的破裂的動脈粥樣硬化斑塊，”Kurochkin接著說道，“在靶向藥物輸送中，帶有治療劑的人工微膠囊可能被引入血液中，而血管模型對於預測它們在那裡究竟會發生什麼是不可或缺的。”
