新成像方法使大脑血管可视化，且精确至可观察单个红细胞

为了更多地了解大脑的血液供应如何运作，研究人员绘制了其血管网络图。由此产生的可视化效果可以依靠各种方法。一种高度精确的技术涉及将荧光染料注入血流并检测它们发出的红外光。染料的问题是它们是有毒的，并且还可能因影响血管而扭曲绘图结果。另外，研究人员还采用了转基因动物，其血管的内部衬里被设计成可以发出光并且没有外来物质参与。不过这两种方法都非常昂贵。

不过现在，来自Skoltech和萨拉托夫国立大学的研究人员联手设计出了一种廉价的方法来观察大脑中甚至最小的毛细血管。该方法整合了光学显微镜和图像处理，是无染料的且非常精细--因为它能检测到沿着血管行走的每一个红细胞。由于毛细血管中的红细胞数量并不高，每一个细胞都非常重要，因此跟其他方法相比，这是一个重要的优势--包括无染料的方法。

“我们的方法使用所谓的逐帧过滤来处理用任何实验室都有的普通光学显微镜获得的大脑图像。它使我们能分辨出单个移动的红细胞并建立一个高度详细的血管系统（血管网络）地图直至最小的毛细血管。这反过来又使我们有可能通过一种叫做粒子图像测速的技术准确评估血管中的血流速度，”该研究的论文第一作者、Skoltech的研究科学家Maxim Kurochkin评论道。

研究小组利用两种生物模型显示了该方法的适用性：小鼠大脑和鸡胚。首先，研究人员使用鸡胚的血管网络来证明绘制最细微的毛细血管的可能性，其中红细胞的运动可能是不稳定的；之后，他们在一个更复杂的模型上测试了该方法：大鼠脑血管。该技术被证明能够绘制血管网络图，即使是对于一个有难以触及的血管的系统，没有单独的RBC可以辨别，只有跟血管群相关的颜色模式。

为什么绘制血流图那么重要？

该方法直接提供的特征是血流速度和血管直径。“但一旦你有了这些，你可以尝试提取更多的信息：血管弹性、膜硬度、血压和粘度，”Kurochkin解释道，“生理学家在我们工作的基础上可以使用这些参数来创建血液循环模型，比如可以根据压力和粘度传感器的实验测量结果进行测试。”

最终，这一切将能带来对内皮细胞的生理学的更好理解，内皮细胞在所有血管的内部排列。而内皮细胞的状态跟几乎所有的心血管疾病有关，这些疾病是全球死亡的主要原因。实际上，无论是在大脑还是身体的其他地方，你正在了解任何特定病理的实际物理构成。

比如出血性中风是由于大脑中的血管变薄和破裂而发生。具体来说，当血管壁上的一个薄弱点膨胀成所谓的动脉瘤。”一个准确的血管模型可以告诉你，一个血管壁的变薄程度会导致它破裂，”Kurochkin说道。

冠心病是由于脂肪斑块堆积在动脉血管的内壁上导致其有效直径减少进而引发血流减少。在心脏病发作时，被撕下的斑块阻塞了血管并切断了血液供应。“血管模型预测血管的扩张、收缩或阻塞如何重新分配网络中的血流，”该研究人员补充道。

此外，血管健康还会间接涉及到不同性质的疾病。例如新的可视化方法可以应用于研究肿瘤，因为肿瘤消耗异常大量的营养物质，因此倾向于发展大量的血管。在传染病中，另一个例子是疟疾，在这种疾病中，血液粘度会升高。除此之外，即使是机械损伤的后果--如在医疗穿刺中--也可以在同样的一般方法中进行研究，这样可以了解被穿刺的组织如何重新生长血管。

“了解缠绕在血流中的物体的行为并不限于自然发生的破裂的动脉粥样硬化斑块，”Kurochkin接着说道，“在靶向药物输送中，带有治疗剂的人工微胶囊可能被引入血液中，而血管模型对于预测它们在那里究竟会发生什么是不可或缺的。”