本項研究由Luca Menozzi, Tri Vu, AIdan J. Canning, Harshal Rawtani, Carlos Taboada, Marie Elise Abi Antoun, Chenshuo Ma, Jesse Delia Van Tu Nguyen, Soon-Woo Cho, Jianing Chen, Theresa Charity, Yirui Xu, Phuong Tran, Jun Xia, Gregory M. Palmer, Tuan Vo-Dinh, LiPIng Feng & Junjie Yao 團隊完成，題為《Three-dimensional diffractive acoustic tomography》，于2025年1月在線發(fā)表。

重要發(fā)現
01技術原理與成像突破
1.衍射增強的三維探測
3D-DAT的核心創(chuàng)新在于在傳統(tǒng)線性陣列換能器的焦平面處引入動態(tài)可控玻璃狹縫（0.08–2.0mm可調）。狹縫通過聲波衍射將單向傳播聲波轉化為柱面波，顯著擴大接收角度（提升近10倍），生成包含5萬虛擬陣元的合成矩陣孔徑。這一設計使系統(tǒng)在維持淺層組織穿透力（>2cm）的同時，將傳統(tǒng)成像的升降分辨率從2–3mm提升至<1mm，實現近各向同性空間分辨率（橢圓離心率降低41–46%）。

2.多模態(tài)協(xié)同成像機制
系統(tǒng)集成三波長激光光源（532nm, 668–1000nm, 1064nm）與超聲發(fā)射模塊：
衍射光聲層析（DPAT）模式：通過組織光吸收產生聲信號，結合狹縫衍射實現血管網絡分子成像（如血紅蛋白、黑色素）
衍射超聲層析（DUST）模式：利用衍射聲波探測解剖結構邊界，精確解析骨骼、臟器形態(tài)雙模式可同步觸發(fā)，實現功能—結構圖像的自動配準與互補驗證。

02實驗驗證與性能優(yōu)勢
1.分辨率與信噪比表征
通過十字靶和葉片骨架體模成像，量化證明：
狹縫寬度0.8mm為最優(yōu)參數（升降分辨率400μm vs 傳統(tǒng)成像2–3mm）
深度≤2cm時，DPAT/DUST信噪比（SNR）和對比噪比（CNR）均優(yōu)于傳統(tǒng)方法
血流動力學測量誤差從28%降至14%，顯著提升血氧定量準確性

2.活體成像應用實例
玻璃蛙（Hyalinobatrachium fleischmanni）：清晰解析全身膽綠素結合絲氨酸蛋白酶（BBS）分布，揭示其透明化機制的關鍵分子定位

腫瘤模型：追蹤籠狀金納米星（cGNS）在4T1乳腺癌小鼠體內72小時動態(tài)分布，靈敏度達0.65nM；同步量化腫瘤缺氧區(qū)域（sO?=39% vs 正常血管58%）

胚胎發(fā)育研究：發(fā)現全氟烷基物質（PFAS）暴露導致胚胎血管氧合異常（EV/MV比值升高），為發(fā)育毒性提供新證據

創(chuàng)新與亮點
01攻克傳統(tǒng)成像技術瓶頸
打破分辨率各向異性困局
傳統(tǒng)線性陣列因固定聲透鏡限制，升降分辨率與橫向分辨率存在顯著差異（約3:1）。3D-DAT通過單縫衍射生成合成矩陣孔徑，在不犧牲成像深度（>2cm）的前提下，首次實現深部組織近各向同性三維成像，為復雜血管網絡、微小病灶提供無畸變解析能力。

重建速度革命性突破
提出GPU加速的快速焦線重建算法（FFL），將傳統(tǒng)光聲重建耗時縮短50倍。該算法將三維延遲求和轉化為稀疏矩陣乘法（>99%稀疏度），結合合成孔徑寬度優(yōu)化策略，使40×14×15mm3視野的重建速度達秒級，支持實時動態(tài)監(jiān)測（如血流速度6mm/s）。

納米探針動態(tài)追蹤：cGNS在腫瘤內積累量檢測限低至3pmol，為藥代動力學研究提供納米級工具

臨床轉化潛力
系統(tǒng)兼容市售線性陣列換能器，成本僅為矩陣陣列系統(tǒng)的1/20，且操作便攜性滿足手持式掃描需求。目前已成功應用于小動物全身成像、胚胎發(fā)育監(jiān)測等場景，為癌癥研究、環(huán)境毒理學及再生醫(yī)學提供普適性平臺。

總結與展望
三維衍射聲學層析成像（3D-DAT）通過單縫衍射與合成孔徑的創(chuàng)新融合，成功解決了傳統(tǒng)光聲/超聲成像在分辨率各向異性、三維重建效率及分子檢測靈敏度方面的核心瓶頸。其在玻璃蛙透明機制解析、腫瘤納米藥物追蹤、胚胎毒性評估等場景的應用，充分驗證了技術的高兼容性與多維度定量能力。

未來研究將進一步優(yōu)化狹縫動態(tài)控制算法，拓展至手持式臨床設備開發(fā)，并探索其與人工智能超分辨技術的聯(lián)用潛力。作為兼具低成本與高性能的新型成像平臺，3D-DAT有望成為生命科學研究和轉化醫(yī)學領域的革命性工具，推動從微觀分子事件到宏觀病理表型的全尺度可視化研究。

DOI:10.1038/s41467-025-56435-3.