协同多模态成像技术通过整合高分辨率超声（US）与功能光声（PA）的优势，为小动物研究提供了从微观结构到宏观功能的全面解析能力。这种技术不仅突破了单一模态的局限性，更通过数据互补实现了对生物过程的多维动态追踪。以下从技术协同机制、应用突破及前沿进展展开分析：

一、技术协同机制与核心优势

1.双模态信号互补原理

超声结构成像：通过高频超声探头（13-55 MHz）实现 30-75 μm 分辨率的组织声阻抗差异成像，可清晰显示血管形态、器官边界及肿瘤微结构。例如，玉研 Sonorover 系统通过 256 通道阵元设计，实现了心肌应变的定量分析，检测早期心功能异常。

光声功能成像：利用脉冲激光（680-2000 nm）激发组织内源性（如血红蛋白）或外源性（如 ICG）光吸收体，通过光声信号反映血氧饱和度（sO₂）、血流分布等功能信息。复旦大学刘超课题组开发的多光谱光声显微成像系统，可同时提取血氧饱和度、血流速度等 10 余项生理指标，检测时间缩短至亚微秒级。

实时融合机制：两种模态信号同步采集并自动共定位，例如 Vevo F2 LAZR-X 系统通过 PA EKV 技术实现心血管光声成像帧频 1000 帧 / 秒，动态追踪心跳周期内的血流变化。

2.多尺度成像能力扩展

显微级分辨率：无造影剂时，光声成像可对 3 mm 内组织实现微米级分辨率（如脑血管、胶质淋巴管）；结合外源性造影剂（如 FeNP/ICG 微胶囊），穿透深度扩展至 6 mm，分辨率仍保持 20 μm。

深层组织穿透：低频超声探头（1-71 MHz）与近红外二区（NIR II, 1064-2000 nm）激光结合，可实现 9 cm 深度成像，适用于大鼠、兔等较大动物模型。例如，Vevo F2 LAZR-X 通过低频探头兼容，清晰显示深部肿瘤血管网络的三维分布。

3.动态功能分析与数据挖掘

光谱解混与三维重建：多波长激光扫描（如 532 nm、770-840 nm、1064 nm）可区分氧合血红蛋白（HbO₂）与脱氧血红蛋白（Hb），生成 sO₂分布图；结合机械扫描或声学振镜实现 3D 容积成像（如 2.5×2.5×2.5 cm 区域 3 秒快速扫描）。

AI 驱动的数据处理：武汉光电国家研究中心开发的 SAMPA 工作流，基于基础模型（如 Segment Anything Model）实现光声图像的自动分割与重建，无需训练即可在 0.1 秒内完成复杂血管网络的精准识别。

二、应用突破与典型案例

1.肿瘤研究：从血管生成到精准治疗

血管形态与代谢监测：光声成像可无标记显示肿瘤内部异常血管（如 U-87MG 胶质瘤的动静脉畸形），结合超声结构像评估血管密度与形态。例如，微重力培养的胶质母细胞瘤类器官在光声 - 超声平台下，可实时观察替莫唑胺耐药模型的血管重塑过程。

药物递送与治疗评估：负载 FeNP/ICG 的微胶囊（尺寸 4±0.5 μm）通过光声信号追踪，实现肿瘤内药物分布的超分辨率成像（分辨率 20 μm），并结合血流速度图谱优化给药方案。玉研系统通过 “成像 - 治疗 - 成像” 闭环，实现肿瘤靶向消融与疗效实时评估。

2.神经科学：脑功能与疾病机制解析

脑血管与胶质淋巴成像：光声 - 超声系统可清晰显示小鼠脑皮层血管网络（分辨率 50 μm）及胶质淋巴系统，例如区分皮层穿透血管与软脑膜血管，为中风、阿尔茨海默病研究提供新工具。

神经活动关联成像：通过光声 sO₂成像结合超声多普勒，可同步监测神经元活动引发的局部血流变化。例如，在癫痫模型中，fUS 技术以每秒 100 帧的速度捕捉脑血流动态变化，精准定位异常放电区域。

3.心血管研究：血流动力学与心肌功能评估

血流速度与斑块分析：光声血流速度图谱（精度 6.9 mm/s）与超声多普勒结合，可分析动脉粥样硬化模型的斑块内新生血管血流特征，评估抗血管生成药物疗效。Vevo F2 LAZR-X 的 PA EKV 技术支持心血管光声成像帧频 1000 帧 / 秒，动态追踪心跳周期内的血流变化。

心肌功能与缺氧监测：M 超模式（运动模式）结合光声 sO₂成像，可同步测量心脏收缩期 / 舒张期室壁厚度变化及局部缺氧情况，适用于心梗后修复研究。

4.类器官与空间生物学：从培养到成像的闭环研究

三维类器官动态监测：在微重力培养的母细胞瘤类器官中，光声 - 超声平台可实时观察血管网络形成（直径 > 100 μm）及药物渗透动态。例如，CAR-T 细胞在类器官内的穿透深度从 150 μm 提升至 300 μm。

空间转录组关联分析：结合结构融合增强图卷积网络（SFE-GCN），光声断层扫描图像可自动分割肝脏、肾脏等器官，为空间转录组数据分析提供精准解剖定位。

三、技术进展与未来方向

1.硬件创新与小型化

声学扫描振镜技术：基于单个超声换能器结合一维声学扫描振镜的双模态成像系统，实现了小型化、低成本与快速成像。例如，实验室自建系统通过 MEMS 扫描振镜，在 15.6 mm 范围内实现超声 1 B 扫描 / 秒、光声 0.1 B 扫描 / 秒的成像速度。

多模态融合设备：国产光 - 声多模态小动物成像仪集成光声显微镜、超声显微镜与传统光学显微镜，支持 532 nm、NIR I、NIR II 多波长同步成像，在无需造影剂时实现 3 mm 内微米级分辨率。

2.AI 驱动的功能增强

运动估计与 3D 重建：韩国科学家提出的 MoGLo-Net 模型，通过全局 - 局部注意力机制和块状相关操作，解决了手持式光声超声 3D 重建中的运动估计难题，实现复杂轨迹扫描下的高精度血管可视化。

个性化治疗模型：基于患者来源类器官（PDOs）的基因表达谱，开发人工智能驱动的药物反应预测模型，实现MYCN扩增、IDH 突变等分子亚型的精准治疗。

3.临床转化与空间应用

医疗器械认证：华南师范大学杨思华团队开发的皮肤光声显微成像仪获国家药监局创新医疗器械认定，突破皮肤高分辨率检测的深度极限（>1 mm），用于真皮深层畸形血管检测。

太空生物学研究：计划在国际空间站（ISS）部署轻量化光声 - 超声平台，研究微重力环境下肿瘤类器官的血管生成机制，为深空探测任务提供风险评估模型。

四、挑战与应对策略

1.技术瓶颈与解决方案

成像速度限制：光声成像受激光重复频率（通常 20 Hz）制约，动态追踪高频生理过程需依赖超高速激光器（如 Vevo F2 LAZR-X 的 PA EKV 技术）或 AI 加速重建算法。

数据处理复杂性：三维光声 - 超声数据量庞大，需 AI 算法加速重建。例如，SAMPA 工作流通过基础模型实现无需训练的高效分割，显著降低应用门槛。

造影剂生物安全性：外源性纳米探针（如 FeNP/ICG 微胶囊）的长期毒性仍需验证，可降解材料（如聚电解质）成为研究热点。

2.未来研究方向

超分辨率与多模态融合：结合单粒子定位技术（如 LOT），光声成像分辨率从 50 μm 提升至 20 μm；集成光声 - 超声与荧光分子断层扫描（FMT），实现 “结构 - 功能 - 分子” 三位一体成像。

跨学科整合：结合单细胞测序、代谢组和表观基因组数据，构建微重力诱导的基因调控网络，揭示MYCN、YAP/TAZ和WNT通路之间的协同作用机制。

总结

协同多模态成像技术通过高分辨率超声与功能光声的深度融合，为小动物研究提供了从微观结构到宏观功能的全面解析能力。其核心优势在于实时动态追踪、多尺度成像及 AI 驱动的数据挖掘，已在肿瘤研究、神经科学、心血管疾病等领域取得显著突破。未来，随着硬件小型化、AI 算法优化及临床转化的推进，该技术有望成为连接基础研究与个性化医疗的关键工具，同时为深空探测等前沿领域提供技术支撑。