脳血行動態との光散乱特性の同時評価インビボラット脳
May 7th, 2017
脳血行動態およびin vivoでのラット脳組織の光散乱特性の同時評価は、従来のマルチスペクトル拡散反射イメージングシステムを用いて実証されています。
この手順の全体的な目標は、in vivo 脳組織の血行動態と光散乱特性を視覚化することです。この方法は、ラット脳組織の内因性光信号のイメージングを使用することで、生物医学光学の分野における重要な疑問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、脳後の血行動態と皮質組織の形態における特別な時間的変化を評価できることです。
この手法の意味するところは、さまざまな脳障害モデルの脳機能と生存率のモニタリング全体に及びます。なぜなら、これらの動物モデルを用いた実験はしばしば頭蓋窓を通じて行われるからです。したがって、この方法では、固有の光信号に関する洞察を得ることができます。また、他のスペクトルイメージング技術にも適用できます。
ラットの頭を定位固定装置フレームに貼り付けることから始めます。麻酔後、皮膚表面が現れるまでバリカンを使用して、切開予定部位を超えて頭部領域を剃ります。次に、外科用メスを使用して、頭の正中線に沿って約20ミリメートルの長さの縦切開を行います。
そして、皮下結合組織を露出させます。鋭利なキュレットを使用して皮下結合組織を切除し、頭の両側に引っ張って頭蓋骨を露出させます。次に、高速ドリルを使用して、頭蓋縫合糸の内側の頭蓋骨に楕円形の溝を掘ります。
次に、溝の内側に頭蓋骨をゆっくりと均質に掘ります。次に、薄くなった頭蓋骨の表面をペンチの先端で軽く押して、脳血管が現れた後の骨の厚さと強度を推定します。次に、はさみの先端を使用して、薄くなった頭蓋骨の楕円体の境界線を少しずつ切ります。
そして、薄くなった頭蓋骨を脳の表面からゆっくりと取り除きます。最後に、頭蓋窓に生理食塩水をそっと浴び、厚さ約0.1ミリメートルの透明なガラス板で覆います。まず、チューブを使用して、コネクタ 1 と呼ばれる Y 字型チューブの最初のポートを、コネクタ 2 と呼ばれる別の Y 字型チューブの最初のポートに接続します。
次に、マウスピースのインレットポートをチューブコネクタ1の2番目のポートに接続します。次に、チューブを使用して、チューブコネクタ1の3番目のポートを酸素濃度モニターデバイスに接続します。同様に、チューブを使用してチューブコネクタ2の2番目のポートを麻酔器の出口ポートに接続し、別のチューブを使用してチューブコネクタ2の3番目のポートをガス混合装置の出口ポートに接続します。
次に、チューブを使用して、ガス混合装置の1つの入口ポートを高圧95%o2 5%CO2ガスボンベに接続します。同様に、ガス混合装置の他の入口ポートをチューブを使用して高圧95%n2 5%CO2ガスボンベに接続します。次に、ガス混合装置のロータリーノブを使用して、o2とn2のガス流量を変更します。
最後に、酸素濃度モニターデバイスを使用して、吸気酸素またはfio2の割合を確認および調整します。まず、ラットをステージにそっと置き、カメラがラットの脳の表面に焦点を合わせることができるように、STageレベルをゆっくりと調整します。画像取得ソフトウェア内で、ファイルメニューから保存コマンドを選択して、サンプルと波長に応じた名前を付けて画像をファイルに保存します。
次に、フィルターホイールを回転させてフィルターの位置を変更します。9つの波長のそれぞれで画像取得を繰り返します。次に、ハロゲンランプの光源を消灯します。
シールドプレートを使用して、単色電荷結合デバイスカメラシステムへの光路をブロックします。最後に、ファイルメニューから保存コマンドを選択し、サンプルを識別するファイル名を選択します。ここでは、in vivoばく露したラット脳のヘモグロビン濃度、酸素化状態、散乱力の推定画像を示します。
細動脈の酸素化ヘモグロビン濃度と局所酸素飽和度は、細静脈の酸素飽和度よりも高くなっています。ここでは、光散乱力Bのfio2の変化中にばく露されたラットの脳の画像を示しています。Bの値は、無酸素症の発症から呼吸停止までの期間にわずかに増加しましたが、無酸素症の発症後5分から30分までの期間では継続的に減少しました。
このテクニックは、一度マスターすれば、適切に実行すれば3時間で完了することができます。スペクトル画像を測定する際には、光学部品の配置を維持することを忘れないようにすることが重要です。この手順に続いて、光後固有信号に関する追加の質問に答えるために、高速マルチスペクトルイメージングなどの他の方法を実行できます。
このビデオを見れば、in vivoでばく露したラットの脳の血行動態と光散乱特性を視覚化する方法を十分に理解できるはずです。イソフルランでの作業は危険である可能性があり、麻酔ガスの濃度は麻酔ガス掃気劇場で制御する必要があることを忘れないでください。
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概要
この研究は、ラットの脳組織に対する多波長拡散反射イメージングシステムを使用して、脳の血行動態と光散乱特性をin vivoで可視化する手法を示しています。この技術により、脳機能と形態の時間的変化の評価が可能になります。
主要な研究要素
科学分野
- 生体医用光学
- 脳血行動態
- イメージング技術
背景
- 脳機能の理解は様々な神経学的障害に対処するために重要です。
- 固有の光学信号は脳組織の特性について貴重な洞察を提供します。
- 従来のイメージング方法では動的な変化を効果的に捉えられない可能性があります。
- この技術は動物モデルの頭蓋窓を通して適用できます。
研究目的
- ラットの脳組織における血行動態を可視化する。
- 脳機能のより良い理解のために光散乱特性を評価する。
- 高度なイメージング技術を通じて脳障害への洞察を提供する。
使用した方法
- 多波長拡散反射イメージングシステム。
- ラットの脳組織のin vivoイメージング。
- 血行動態の時間的変化の評価。
- 皮質組織形態の分析。
主要な結果
- 脳血行動態の成功した可視化。
- 脳組織における光散乱特性の同定。
- 時間の経過に伴う脳機能の変化の評価。
- 脳障害のモニタリングへの潜在的な応用。
結論
- この方法は脳組織における固有の光学信号の理解を向上させます。
- 脳機能を研究するための非侵襲的なアプローチを提供します。
- この技術は様々な脳障害モデルに適用されます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Simultaneous multispectral imaging of cerebral hemodynamics and light scattering in vivo enables quantitative assessment of brain tissue function and morphology in preclinical models. This approach supports early-stage discovery by providing high-content, spatially resolved data on oxygenation and tissue structure under controlled physiological states. Such capabilities are critical for de-risking neurological target validation and informing translational research pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of neurovascular function and tissue morphology in disease-relevant animal models.
- Supports biological de-risking by quantifying hemodynamic responses to controlled oxygenation changes.
- Provides spatially resolved data to clarify mechanistic hypotheses in neuroscience research.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated in vivo imaging systems for downstream compound evaluation.
- Delivers reproducible, quantitative outputs for hemoglobin concentration and light scattering properties.
- Supports standardization of imaging protocols for cross-study comparability.
Translational & Preclinical Research
- Aligns with translational biomarker development by mapping oxygenation and scattering changes during induced physiological states.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation in neurological disorder models.
- Provides predictive data to inform risk-adjusted advancement decisions in CNS portfolios.
Pipeline & Workflow Integration
This imaging method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling hypothesis testing, quantitative readouts, and mechanistic de-risking in live animal models.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven evaluation of neurovascular and tissue responses to oxygen modulation.
- Screening: Provides assay-ready, reproducible imaging outputs for comparative studies.
- Analytics: Generates quantitative maps of hemoglobin concentration, oxygenation, and scattering for robust statistical analysis.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical phases by enabling biomarker alignment in disease models.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable imaging platform adaptable to various neurological research questions.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in CNS research.
- Operational Value: Standardizes imaging workflows and enhances reproducibility across studies.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality and capital efficiency in early-stage neuroscience portfolios.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neurological targets and models.
Implementation Considerations
- Requires expertise in in vivo imaging and animal surgical preparation.
- Demands access to multispectral imaging instrumentation and analytical software for regression analysis.
- Necessitates cross-team standardization of imaging protocols and data analysis pipelines.
- Adaptation may be needed for different animal models or brain regions.
- Careful control of anesthesia and physiological parameters is essential for data integrity.
