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World File Search System声成像
theranostics血管区域分析揭示了差异...
背景：在各种成像技术中，提供替代肿瘤射线照相指标，以帮助计划，监测和预测治疗的结果，超声引导的光声成像（US-PAI）是一种基于内源性血液（血红蛋白）和血氧饱和（Sto）的非离子化模式。将US-PAI适应临床领域需要宏观系统配置，以实现足够的深度可视化。方法：在这里，我们提出了一种通过宏观PA图像的频域滤波来获取肿瘤内低血管密度区域（分别为LVD和HVD）的低血管密度区域（分别为LVD和HVD）的方法。在这项工作中，我们评估了胰腺癌不同鼠类异种移植物的各种血管和氧合谱（ASPC-1，MIA PACA-2和BXPC-3）具有不同水平的血管生成潜力，并研究了受体酪氨酸激酶抑制剂（Sunitibibsessssessssessssesss and tamor and tamor and tamor and tamor and tamor and tamor and tumor and tumor and tamor and tumor siltsess and tumor and tam and t tumor and tumor and tumor and t tumor and tumor and t tumor and t tumor and t tumor and₂结果：在这三种肿瘤类型的两种（ASPC-1和MIA PACA-2）中，舒尼替尼的给药导致72小时内血管密度的短暂脱氧和减小。利用VRA，STO 2（∆Sto 2）的区域变化揭示了仅在ASPC-1肿瘤中LVD区域中Sunitinib的优先靶向。我们还确定了在治疗后第8天治疗的Sunitinib处理过的ASPC-1肿瘤中的血管归一化（通过免疫组织化学验证）的存在，在72小时的时间点之后，HVD ∆Sto 2（〜20％）显着增加，表明血管流动和功能改善。与未经处理的肿瘤相比，经过处理的ASPC-1血管表现出的成熟度和功能增加，而这些相同的指标没有显示MIA PACA-2或BXPC-3肿瘤血管归一化的结论性证据。结论：总体而言，VRA作为监测治疗反应的工具，使我们能够识别血管重塑的时间点，突出显示其能够洞悉用于舒尼替尼治疗和其他抗血管生成疗法的肿瘤微环境的能力。
博士Sri-Rajasekhar（Raj）Kothapalli
Sri-Rajasekhar博士（Raj）Kothapalli副教授，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系摘要高级高级多模式成像技术，为研究临床前模型中的复杂疾病机制提供了一种有力的方法，并在临床模型中显着增强了诊断和治疗诊断和治疗方法。虽然传统的多模式成像模式，例如磁共振成像，正电子发射断层扫描和X射线计算机断层扫描术使它们具有很大的临床相关性，但它们的庞大性质和高成本使它们在护理点应用中变得不切实际。此外，这些方式通常缺乏必要的时空分辨率，无法有效捕获生物中的动态事件。为了解决这些局限性，我们开发了新型的多模式光学，超声和光声成像系统，并将它们与基于模型的机器学习工具集成在一起，以提供互补的对比度，可扩展的分辨率和增强的图像质量。在本次演讲中，我将介绍涵盖癌症，神经系统和血管疾病的临床前和临床应用的多模式成像结果。这包括（i）使用经直肠内窥镜的（i）人类前列腺癌分子成像； （ii）开发用于诊断资源不良环境中周围动脉疾病的便携式系统； （iii）研究临床前啮齿动物模型中的脑癌机制； （iv）使用多模式显微镜研究超声神经调节的机制。他获得了博士学位。在Lihong Wang博士的指导下，2009年在圣路易斯华盛顿大学获得生物医学工程学博士学位。在多模式学习和仪器界面上的这些生物医学创新使我们能够开创精确成像的新时代，以改善疾病的理解和患者护理。传记：Raj Kothapalli博士是宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系和宾夕法尼亚州立癌症研究所的副教授。从2009年到2013年，他接受了斯坦福大学分子成像计划中Sam Gambhir博士的博士后培训。Kothapalli博士于2014年至2016年在斯坦福大学放射学系教练，在此期间他进行了首个人类光声前列腺成像研究。自2017年以来，他领导了宾夕法尼亚州立大学的生物光谱和超声成像实验室，该实验室的重点是开发新型的多模式成像策略，结合了光学，超声和光声技术。Kothapalli博士获得了彼得·迈克尔基金会（Sir Peter Michael Foundation）（2009年至2012年），2014年的K99-R00 NIH途径授予独立奖和2023年的NSF职业奖的Hamalainen Peter Michael Postdoctoral奖学金。
用于脑血流成像的 FACED 提升术
活细胞需要能量，有些细胞比其他细胞需要更多能量。有些细胞的代谢率在几秒钟内从最小变为最大，而有些细胞则是无底洞，需要无节制地持续供应能量。能量底物和氧气的供应以及代谢废物的清除是通过复杂的血管网络来维持的，富含葡萄糖的血浆和充满氧气的红细胞 (RBC) 就是通过血管网络运输的。能量代谢的变化是诊断和监测组织疾病的常用指标，这一事实进一步强调了深入了解能量供应的重要性。大脑也不例外，但它有许多特殊功能和未解之谜。能量需求大约比身体每体积的平均能量需求高出一个数量级。最重要的是，由于大脑的能量储存能力有限，因此必须持续供应氧气和葡萄糖。供应中断几分钟就会对脑细胞造成不可逆转的损害。因此，大脑使用复杂的调节系统来控制其能量供应，该系统涉及壁细胞以及神经元和神经胶质细胞。更清楚地了解单个血管和整个脉管系统水平的血流变化对于揭示这个相互关联的系统如何协调其适应性至关重要。在 PNAS 中，Meng 等人 (1) 介绍了一种强大的超快速方法来改善微血管网络中脑血流的体内测量，这将大大提高双光子显微镜在量化微血管灌注方面的适用性。尽管自 19 世纪末以来我们就知道大脑会局部调节血流以满足局部能量需求的增加 (2, 3)，但潜在的血液动力学过程以及细胞间和细胞内的信号通路仍然很大程度上未被发现（有关最近的综述，请参阅参考文献 4 和 5）。并且，在当前背景下需要强调的是，允许以高空间和时间分辨率测量血流的方法有限，但它们对于产生对血液调节微血管方面的新见解至关重要。由于其重要性，研究人员不断开发和应用各种方法来测量脑血流。这些方法基于不同的模式，例如放射性标记扩散化合物、氢扩散和微电极技术、磁共振成像、光谱、光学相干断层扫描、激光散斑成像，以及最近的聚焦超声和光声成像。其中一些方法已达到黄金标准地位，而其他方法则从地图上消失了。1998 年，Kleinfeld 等人 (6) 引入双光子显微镜来追踪单个红细胞。在接受静脉注射荧光葡聚糖以染色血浆的麻醉小鼠中，通过毛细血管短段的千赫兹线扫描来量化位移
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该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用，以便在几种应用中加速计算，从经典分子动力学（MD）到隐式溶剂（IS）模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们，例如Poisson-Boltzmann方程（PBE），椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下，溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述，这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今，由于最现代的实验技术（例如Cryo-Em），这些方法的结构数据量和大小巨大，因此正在经历重大的复兴，这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应，静电是巨大的计算挑战。在该项目中，我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法，在这些方法中，PIML技术可以提高静电计算，还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展，以及响应理论。