皮肤光声成像：无创深度探查的新利器

精准成像对皮肤病的诊断与疗效监测至关重要。皮肤光声成像(OA)作为一种创新的无创成像技术，融合了光学与声学优势，正在为皮肤科研究及临床实践带来革命性变化。它能克服传统光学成像深度浅、超声成像对比度低的局限，提供从微观到宏观的可扩展深度高分辨率图像，并揭示丰富的生理功能信息。

光声成像的核心原理

皮肤光声成像的基本原理（图1A）在于其巧妙利用了“光激发-声检测”机制：

1.​光吸收：​ 短脉冲激光束(LB)照射皮肤，被组织内的发色团(TCs，如血红蛋白、黑色素、脂质、水、胶原蛋白)选择性吸收。

2.​声波产生：​ 吸收光能导致发色团瞬间产生热膨胀，激发出超声波(UW)。

3.​声波检测：​ 皮肤外部的超声换能器(UT)捕获这些超声波信号。

4.​图像重建：​ 通过计算机处理这些声信号，就能重建出反映组织内部光学吸收分布的图像，即光声图像。

图1B展示了皮肤中主要内源性发色团（血红蛋白、黑色素、脂质、水）的吸收光谱，它们是光声成像对比度的天然来源。

图 1皮肤的光声 (OA) 成像。A，基本概念：短脉冲激光束 (LB) 被组织发色团 (TC) 吸收，并通过热膨胀产生超声波 (UW)，最终在样本外部的超声换能器 (UT) 处检测到。B，组织中生理浓度下主要内源性 TC（血红蛋白、黑色素、脂质和水）的光学吸收光谱。C，聚焦光束穿过皮肤层，平均皮肤厚度约为 2 毫米。D，OA 实施方案能够以可扩展的深度对皮肤进行成像。 E，使用光学分辨率 OA 显微镜 (OR-OAM，左)、声学分辨率 OA 中观显微镜 (AR-OAM，中) 和 OA 断层扫描 (OAT，右) 获取的 OA 图像示例[1]。

突破深度与分辨率瓶颈

传统活体光学显微镜虽功能丰富，但穿透深度有限（光弹道范围）。超声波可深入组织，却常因声学对比度不足而难以敏感识别病理变化。皮肤光声成像有效弥合了这一鸿沟：

• ​可扩展深度：​ 结合聚焦照明和超声检测/重建技术（图1D），光声成像能从皮肤表层（平均厚度约2毫米，图1C）开始，提供微米级分辨率的光学分辨率图像（OR-OAM），并在几毫米至几厘米的深度平滑过渡到声学分辨率的图像（AR-OAM 和 OAT）（图1E）。

• ​高对比度：​ 直接反映发色团分布，提供传统成像难以企及的组织功能信息。

丰富的临床应用潜力

光声成像的核心价值在于其无创获取深度组织和功能信息的能力：

• ​解剖与功能映射：​ 动态监测血红蛋白浓度、氧合状态、黑色素分布、脂质含量、胶原结构及水分等内源性指标，为多种皮肤生理和病理过程提供洞察。

• ​疾病研究与管理：​ 在初步的转化研究中，光声成像已在多个领域展现出潜力：

  • ​皮肤癌：​ 评估血管形态、黑色素瘤深度及边界。

  • ​炎症性皮肤病（如银屑病/牛皮癣）：​ 可视化炎症反应、血管新生及扩张。

  • ​伤口愈合：​ 监测血管生成、组织氧合及胶原重塑过程。

  • ​其他疾病：​ 研究涉及代谢紊乱（如糖尿病足部并发症）等引起的皮肤改变。

展望与未来方向

当前，多项临床试验正在进行，旨在验证初步成果并进一步探索光声成像在诊断、治疗指导和疾病管理中的价值。未来发展方向令人期待：

• 新型生物标志物：​ 完全基于内源性造影剂，定义如血管曲折、异常扩张、氧合变化等血管造影生物标志物，用于炎症、癌症（皮肤癌等）、银屑病、糖尿病等的更精准评估。

• ​人工智能赋能：​ 结合基于AI的皮肤组织分类算法，有望极大提升诊断效率和准确性。随着更多新型OA系统进入临床和试验数据的积累，AI的作用将愈发关键。

• ​临床转化加速：​ 光声成像无电离辐射、深度深、对比度高、可多尺度成像的优势，以及其在生物医学和临床研究领域的快速增长势头，都预示着它有望成为皮肤病学不可或缺的有力工具，推动精准诊疗的发展。

参考文献：[1]Deán‐Ben X L, Razansky D. Optoacoustic imaging of the skin[J]. Experimental dermatology, 2021, 30(11): 1598-1609.

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