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新突破丨基于太赫兹光谱成像技术的脱髓鞘病理早诊方法

2018.5.24

在国家重点研发计划支持下，中国工程物理研究院流体物理研究所朱礼国团队和四川大学陈米娜教授团队联合公关，研究出基于太赫兹波时域光谱成像技术实现脱髓鞘病灶的检测识别技术，该技术可作为一种快速、有效的方法用于临床前脱髓鞘病理研究，并有望成为临床早期诊断的新方法。

髓鞘是包裹在神经元轴突外的脂膜结构，具有绝缘、使神经冲动快速准确传导、营养支撑轴突等作用。髓鞘富集于脑白质，其结构完整性与正常脑功能密切相关，髓鞘脱落和损伤常见于多种神经和精神疾病，诱发神经炎症、神经元丢失等不可逆损伤，进一步导致感觉-运动机能失调、震颤、认知障碍、瘫痪等功能性缺失甚至死亡。该类疾病现有诊断方法包括脑脊液分析、核磁共振成像（MRI）及活组织病理染色等，但这些方法分别存在不能定位脱髓鞘病灶、需要外源性标记且耗时长、只能非特异性定位等问题。因此，发展新型检测技术在脑不可逆损伤之前就发现脱髓鞘病灶，对髓鞘再生和临床早期治疗具有重要意义

太赫兹光谱技术具有无标记、不会引起生物组织电离化、对生物分子和生物组织的微小改变极为敏感等独特优势，在生物医学应用方面有广阔前景，包括利用太赫兹光谱技术诊断研究脱髓鞘疾病。该研究小组首次利用Rheb1基因敲除导致脱髓鞘的小鼠模型，开展了脱髓鞘脑组织的太赫兹时域光谱研究，获得了正常和脱髓鞘小鼠脑组织在0.3-1THz波段的光学参数（图1）。在此基础上，建立了两种算法用于脱髓鞘识别，分别是复介电常数与线性判别分析结合的AC-RI方法（有效识别率93.3%）和太赫兹时域信号与主成分分析结合的PCA-tdTHz方法（有效识别率96.7%）（图2）。进一步在脱髓鞘疾病的临床前非人灵长类动物模型中验证了PCA-tdTHz识别算法的准确性，同时本研究还发现该方法不仅能识别出坏死性的病灶区域，还有望识别出脱髓鞘、神经炎症和神经元丢失等MRI不能识别的病理特征（图3），为退行性病变的病理研究提供了新的研究手段，也为未来脑科学相关的临床诊断和治疗提供先进的技术和方法。