肺是人體最復雜的器官之一，其血管系統不僅是氣體交換的關鍵，還在維持肺部穩態中扮演著重要角色。然而，傳統的二維組織學方法在研究肺血管的復雜結構時存在明顯局限性，無法全面捕捉其三維空間關系。近年來，隨著光學成像技術的飛速發展，科學家們終于能夠以全新的視角深入探索肺血管的微觀世界。本文將結合最新研究，介紹如何通過多尺度三維成像技術揭示肺血管從宏觀到微觀的復雜結構，并探討這些技術在疾病研究中的應用前景。

肺血管疾病（如慢性阻塞性肺病和肺動脈高壓）通常伴隨著血管重塑和稀疏化，這些變化直接影響肺部功能。然而，傳統成像方法（如X射線、CT和二維組織學分析）往往只能提供有限的三維信息，難以全面揭示肺血管的復雜性。因此，開發能夠從宏觀到微觀全面解析肺血管結構的三維成像技術，成為推動肺血管疾病研究的關鍵。

研究背景與技術挑戰
肺血管系統是一個高度復雜的網絡，由動脈、靜脈和毛細血管組成，其分支結構與氣道和肺泡緊密交織。傳統的二維組織學方法雖然能夠提供高分辨率的切片圖像，但無法捕捉血管與氣道之間的三維空間關系，也無法量化血管網絡的復雜性。此外，臨床常用的成像技術（如CT和MRI）雖然能夠提供宏觀結構信息，但在微觀層面的分辨率有限，難以深入研究毛細血管和前毛細血管水平的血管變化。

為了克服這些局限，科學家們開發了一系列三維成像技術，包括光學連續切面成像（SBFI）、體外微計算機斷層掃描（顯微CT）和非破壞性光學斷層掃描（如光學投影斷層掃描和光片熒光顯微鏡）。這些技術各有優勢，但也面臨技術挑戰。例如，SBFI雖然能夠快速生成三維體積，但主要適用于宏觀結構；顯微CT需要高對比度劑，可能對樣本造成損傷；而光學方法則需要復雜的樣本透明化處理，耗時較長。

技術創新與應用
光學連續切面成像
光學連續切面成像（SBFI）是一種基于連續切片和數字成像的三維重建技術。它通過自動化切片和成像過程，生成樣本的三維體積數據。SBFI的優勢在于其快速、無標記的特點，能夠同時捕捉肺血管和氣道的宏觀結構。通過組織的自發熒光信號，SBFI可以區分氣道和血管，并通過三維分割技術重建血管網絡。

 

在實驗中，SBFI被用于小鼠肺樣本的成像，能夠清晰捕捉到肺動脈和氣道的分支結構。盡管SBFI主要適用于宏觀結構，但通過調整放大倍數，也可以觀察到部分小血管的分支模式。這種技術特別適合研究肺部大血管和氣道的相互關系，為肺部疾病的病理研究提供了新的視角。

體外微計算機斷層掃描
體外微計算機斷層掃描（顯微 CT）是一種基于X射線的非破壞性成像技術，能夠提供高分辨率的三維結構信息。通過使用高對比度劑（如VascupAInt），顯微CT可以清晰顯示肺血管的分支結構，甚至能夠捕捉到毛細血管前動脈的細節。

在實驗中，研究者優化了體外顯微CT的灌注技術，成功實現了對小鼠肺血管的完整灌注和成像。結果顯示，顯微CT能夠分辨出3微米的血管分支，并通過三維分析提取血管體積、分支長度和血管分離度等參數。這種技術特別適合研究微血管稀疏化和修剪現象，為肺血管疾病的病理機制研究提供了重要工具。

光學投影斷層掃描與光片熒光顯微鏡
光學投影斷層掃描（ OPT）和光片熒光顯微鏡（LSFM）是一種非破壞性光學成像技術，能夠通過組織透明化處理實現對肺血管的三維可視化。通過使用熒光染料（如EvansBlue）標記血管，結合BABB透明化方法，研究者可以實現對肺血管的高分辨率成像，甚至能夠追蹤到毛細血管前的微小分支。

在實驗中，OPT和LSFM被用于小鼠肺樣本的成像，能夠清晰顯示肺動脈與氣道的對齊關系，并觀察到毛細血管前動脈的分支模式。這種技術的優勢在于無需高壓力灌注，避免了對血管結構的潛在破壞，同時能夠結合熒光標記實現多結構的共定位分析。

成像實驗與結果分析
光學連續切面成像宏觀結構的快速捕捉
使用光學連續切面成像（SBFI）對小鼠肺樣本進行了成像，通過調整放大倍數，成功捕捉到肺動脈和氣道的分支結構。結果顯示，SBFI能夠清晰區分氣道和血管，并通過三維分割技術重建血管網絡。盡管SBFI主要適用于宏觀結構，但通過優化成像參數，也可以觀察到部分小血管的分支模式。這種技術特別適合研究肺部大血管和氣道的相互關系，為肺部疾病的病理研究提供了新的視角。

顯微CT微觀結構的高分辨率解析
通過優化體外顯微 CT的灌注技術，研究者成功實現了對小鼠肺血管的完整灌注和成像。結果顯示，micro-CT能夠分辨出3微米的血管分支，并通過三維分析提取血管體積、分支長度和血管分離度等參數。這種技術特別適合研究微血管稀疏化和修剪現象，為肺血管疾病的病理機制研究提供了重要工具。

OPT與LSFM非破壞性微結構成像的突破
研究者使用光學投影斷層掃描（ OPT）和光片熒光顯微鏡（LSFM）對小鼠肺樣本進行了成像，通過熒光染料標記血管并結合BABB透明化處理，成功實現了對肺血管的高分辨率成像。結果顯示，OPT和LSFM能夠清晰顯示肺動脈與氣道的對齊關系，并觀察到毛細血管前動脈的分支模式。這種技術的優勢在于無需高壓力灌注，避免了對血管結構的潛在破壞，同時能夠結合熒光標記實現多結構的共定位分析。

通過結合SBFI、micro-CT和OPT-LSFM等多尺度三維成像技術，研究者能夠全面解析肺血管從宏觀到微觀的復雜結構。這些技術不僅克服了傳統二維方法的局限性，還為肺血管疾病的病理研究提供了全新的視角。例如，SBFI適合快速捕捉宏觀結構，micro-CT能夠解析微觀血管的分支模式，而OPT-LSFM則在非破壞性成像方面展現出獨特優勢。這些技術有望在臨床應用中發揮更大作用。例如，通過優化樣本處理和成像流程，可以將這些技術應用于人類肺組織的研究，為肺血管疾病的早期診斷和治療提供重要依據。此外，隨著人工智能和機器學習技術的發展，三維成像數據的分析效率將進一步提升，為肺血管研究開辟新的可能性。

論文信息
聲明：本文僅用作學術目的。
Tielemans B, Marain NF, Kerstens A, Peredo N, Coll-Lladó M, Gritti N, de Villemagne P, Dorval P, Geudens V, Orlitová M, Munck S, Leszczy??ski B, Swoger J, Velde GV. Multiscale Three-Dimensional Evaluation and Analysis of Murine Lung Vasculature From Macro- to Micro-Structural Level. Pulm Circ. 2025 Jan 21;15(1):e70038. 

DOI:10.1002/pul2.70038.