物理科技生物学-PHYICA

新的成像方法使微型机器人在体内可见

纳米技术 2022-09-13 23:58:06

苏黎世联邦理工学院弗洛里安·迈耶 一项突破:微小的循环微型机器人,如红细胞一样小(左图),用光声成像技术(右图)在小鼠的血管中一个接一个地可视化

致谢:苏黎世联邦理工学院/马克斯·普朗克智能系统研究所 微型机器人有可能革新医学

马克斯·普朗克ETH学习系统中心的研究人员现在开发了一种成像技术,首次在活体中以高分辨率单独识别细胞大小的微型机器人

如何在没有任何大手术干预的情况下从大脑中取出血块?如何将药物精确地输送到难以到达的患病器官中?这些只是研究人员在医疗微型机器人领域设想的无数创新中的两个例子

微型机器人有望从根本上改变未来的医疗方式:有一天,它们可以在病人的脉管系统中移动,以消除恶性肿瘤,抗击感染或完全无创地提供精确的诊断信息

研究人员认为,原则上,循环系统可能是微型机器人的理想递送途径,因为它可以到达身体的所有器官和组织

为了使这种微型机器人能够安全可靠地进行预期的医疗干预,它们不能比生物细胞大

在人类中,一个细胞的平均直径为25微米——一微米是一米的百万分之一

人类最小的血管,毛细血管,甚至更细:它们的平均直径只有8微米

如果微型机器人要不受阻碍地通过最小的血管,它们必须相应地小

然而,如此小的尺寸也使它们无法被肉眼看到——科学也尚未找到一种技术解决方案来检测和跟踪微米级机器人在体内的循环

首次跟踪循环的微型机器人 “在这种未来场景成为现实,微型机器人真正用于人类之前,对这些微型机器的精确可视化和跟踪是绝对必要的,”CLS马普学会学习系统中心的博士研究员保罗·雷德说

“没有成像,微型机器人基本上是盲目的,”CLS成员、苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学生物医学成像教授Daniel Razansky补充道

“因此,实时高分辨率成像对于检测和控制活生物体中细胞大小的微型机器人至关重要

“此外,成像也是监控机器人执行的治疗干预并验证它们是否按预期执行任务的先决条件

“因此,缺乏对微型机器人提供实时反馈的能力是临床应用道路上的主要障碍

" 与世界领先的微机器人专家梅廷·西蒂(他也是马普智能系统研究所(MPI-IS)的CLS成员和ETH物理智能教授)和其他研究人员一起,该团队现在已经在有效融合微机器人和成像方面取得了重要突破

在刚刚发表在科学杂志《科学进展》上的一项研究中,他们首次使用非侵入性成像技术,在小鼠的脑血管中实时清晰地检测和跟踪小至5微米的微型机器人

球形微型机器人由硅基颗粒组成,一半涂有镍(Ni ),一半涂有金(Au ),并装载了绿色纳米气泡(脂质体)

这样,就可以用新的光声成像技术对它们进行单独检测

学分:苏黎世联邦理工学院/ MPI-IS 研究人员使用了尺寸从5到20微米的微型机器人

最小的机器人只有红细胞大小,直径为7到8微米

这种尺寸使得静脉注射的微型机器人甚至可以穿过小鼠大脑中最细的微毛细管

研究人员还开发了一种专用的光声层析成像技术,以便以高分辨率和实时方式逐个检测微型机器人

这种独特的成像方法使得探测身体和大脑深处难以到达的区域的微型机器人成为可能,这是光学显微镜或任何其他成像技术不可能实现的

这种方法被称为光声法,因为光首先被相应的组织发射和吸收

这种吸收会产生微小的超声波,可以被检测和分析,从而产生高分辨率的体积图像

有黄金层的双面机器人 为了使微型机器人在图像中高度可见,研究人员需要一种合适的对比材料

因此,在他们的研究中,他们使用了球形的、基于二氧化硅颗粒的微型机器人,这种机器人带有所谓的Janus型涂层

这种类型的机器人设计非常坚固,非常适合复杂的医疗任务

它是以罗马双面神杰纳斯的名字命名的

在机器人中,球体的两半被涂上不同的涂层

在目前的研究中,研究人员给机器人的一半涂上镍,另一半涂上金

“对于光声成像来说,黄金是一种非常好的造影剂,”Razansky解释说,“没有黄金层,微型机器人产生的信号就会太弱而无法被检测到

除了黄金,研究人员还测试了被称为纳米脂质体的小气泡的使用,纳米脂质体含有一种荧光绿色染料,也可以作为造影剂

该研究的第一作者Wrede说:“脂质体还具有可以装载强效药物的优势,这对于未来靶向给药的方法非常重要。”

脂质体的潜在用途将在后续研究中进行调查

此外,黄金还可以将镍涂层的细胞毒性效应降至最低——毕竟,如果未来微型机器人要在活体动物或人类身上运行,它们必须具有生物相容性且无毒,这是正在进行的研究的一部分

在目前的研究中,研究人员使用镍作为磁性驱动介质和简单的永磁体来拉动机器人

在接下来的研究中,他们想用旋转磁场进行更复杂的操作来测试光声成像

“这将使我们有能力精确地控制和移动微型机器人,即使是在强烈流动的血液中,”梅廷·西蒂说

“在目前的研究中,我们专注于可视化微型机器人

该项目取得了巨大的成功,这要归功于CLS卓越的协作环境,这使得MPI的两个研究团队的专业知识得以结合——斯图加特的IS团队负责机器人部分,苏黎世联邦理工学院负责成像部分,”Sitti总结道

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