理解转移性肺肿瘤中的血管形成和分布是一项重大挑战，主要原因在于转移性肺肿瘤相较于正常肺组织自发荧光更强，肿瘤的致密性导致抗体/染料肿瘤内部的扩散受阻进而影响肿瘤内部血管及蛋白等信号的有效标记。另外，大多数市售的商业荧光染料/荧光蛋白在基于有机溶剂透明化过程中，荧光存在淬灭问题。为了解决这一问题，新加坡国立大学刘斌团队/北京大学杨竞教授团队/天津大学-新加坡国立大学联合学院吴敏副教授创造性地开发了一种新型远红色聚集诱导发光（AIE）纳米粒子，表面带有氨基（称为TSCN纳米粒子，TSCNNP），该纳米粒子可以在血管内原位形成水凝胶（TSCNNP@Gel），此水凝胶在基于有机溶剂的组织透明处理过程中由于聚集诱导荧光增强作用，荧光不仅未被淬灭，反而被增强，从而实现了全肺和整个转移性肺肿瘤的3D血管网络结构的重构及血管基本参数（直径，长度，弯曲度及密度）的3D定量分析。该研究以题为“Far-Red Aggregation-Induced Emission Hydrogel-Reinforced Tissue Clearing for 3D Vasculature Imaging of Whole Lung and Whole Tumor”的论文发表在最新一期《Advanced Materials》上。
图 1. 基于远红色发射的TSCNNP@Gel强化组织清除成像，用于全肺和全转移性肺肿瘤的3D血管成像。
【癌转移性肺全血管网络的高分辨率3D成像】
该研究通过向小鼠体内静脉注射TSCNNP水溶液，以有效解决免疫染色在肿瘤部位扩散难的问题。由于纳米颗粒的EPR效应，该纳米粒子能够被动靶向积累在肿瘤部位及其内部血管，并在24小时后达到峰值。随后，通过尾静脉注射TSCNNP混合溶液，并采用TSCNNP@Gel增强的组织透明步骤，历时5天，成功获得了透明的转移癌肺。利用光片显微镜对这些样本进行3D成像，揭示转移性肿瘤区域的肺血管结构和详细的血管信息。这些光学切片的不同放大倍数提供了正常小鼠和转移癌小鼠肺血管的清晰可视化，揭示了它们的解剖结构和复杂的血管细节。与正常肺血管相比，转移瘤区域的肺血管表现出明显更高的弯曲度。血管的连续性降低，截断的数量增加。与肿瘤周围的血管相比，肿瘤内部的血管明显更薄，长度更短，密度更低。
图2. 亚细胞分辨率全肺血管成像。A) 对照小鼠的代表性肺血管，标记为TSC-NNP@Gel. (A)中框框区域的高倍率图像详细见(I-IV)。B)用TSCNNP@Gel标记的全癌转移性肺的代表性血管网络。C) (V)为(B)白色框状区域的高倍率图像。D)肿瘤区域周围具有代表性的肺血管。E) (D)不同位置的X-Y、X-Z、Y-Z光学切片。F) (E)肿瘤区域在X-Y、X-Z、Y-Z方向的高倍率图像，黄色虚线表示肿瘤内血管延伸方向，白色虚线表示肿瘤周围血管延伸方向。Ex: 520 nm, Em: 620±70 nm, 35 mW·cm−2。
【内部转移性肿瘤、瘤周组织和正常肺部血管系统的比较3D成像】
对转移性肺肿瘤内部和周围的血管系统进行精确测绘对于理解其血液供应途径至关重要，为治疗干预提供了潜在的见解。在此背景下，研究者将肿瘤血管的3D成像细化为三个不同的组成部分，包括肿瘤内血管的3D可视化，肿瘤周围血管的3D描绘，以及正常肺血管的3D血管测绘，其尺寸与肿瘤血管相当。具体来说，使用TSCNNP@Gel-增强的组织透明成像来分析选定肿瘤区域、肿瘤周围区域和正常肺组织内的血管，其尺寸范围为0.26 mm3。通过Z-stacking获得了来自不同方向的高分辨率光学切片及其3D血管结构。X-Y光学切片清楚显示肿瘤区域血管密度稀疏或可忽略，而邻近组织和正常组织血管密度较高。通过获取背腹(D-V)方向不同深度(Z = 100 μm, Z = 200 μm)的光学切片，将局部XY分辨率提高到2 μm，可以精确显示肿瘤区域最小直径为2.07 μm的血管。这种增强的分辨率有助于区分正常血管和肿瘤血管。研究结果表明，肿瘤周围血管的直径最大，而肿瘤内血管的直径最小。
图3. 组织清除后用TSCNNP@Gel对小鼠肺各区域血管的代表性三维成像。肺组织X-Y、X-Z、Y-Z分别为A)肿瘤区、C)瘤周区、E)正常区血管三维网络成像。B、D、F) 背腹(D -v)方向不同深度(Z = 100 μm, Z = 200 μm)下获得的光学切片。(B)框框区域的高倍率图像如(I,II)所示。体积成像面积为1 ×1 ×0.26 mm = 0.26 mm3. (A) - (C)中的所有比例尺代表100 μm，高倍图像中的所有比例尺代表20 μm。Ex: 520 nm, Em: 620±70 nm, 35 mW·cm−2。【转移性肿瘤、瘤周组织和正常组织的3D血管成像定量分析】肿瘤血管培养定量分析的经典方法依赖于二维组织学，免疫组织化学和免疫荧光技术。然而这些技术在提供全面的信息方面是有限的。相比之下，3D分析提供了对空间结构和形态的全面理解，为临床肿瘤诊断和治疗评估提供了关键信息。此外，通过3D方法获得的结构参数明显比通过2D量化获得的结构参数更准确。为了加强我们对转移瘤、瘤旁区域和正常区域血管密度、完整性和形态异质性的了解，研究者基于三维成像进行了三维重建和三维定量分析。这些3D定量结果进一步验证了我们之前的发现，表明肿瘤内部的血管直径、长度、直线度和密度更低但肿瘤周围和正常组织的血管密度较高。
图4. 肿瘤内部、肿瘤周围和正常区域血管的3D重建和定量评估。综上所述，研究者开发了一种基于远红TSCNNP@Gel的增强组织清除成像技术，可在全景视图下对全肺及其转移性肿瘤进行高分辨率3D血管成像。TSCN作为可视化整个肺血管为研究转移性肺肿瘤的血管系统提供了有价值的工具。此外，由于高分辨率(高达2 μm)全景成像，该方法允许对转移性肺肿瘤、瘤周组织和正常肺组织内的脉管系统进行3D重建和定量分析。值得注意的是，3D重建分析能够精确评估肺和肿瘤内的血管分布，从而确定关键血管参数(例如直径、长度、直线度和密度)。有趣的是，我们通过TSCNNP@Gel-reinforced组织清除成像成功地揭示了肺内转移性肿瘤、瘤周组织和正常组织之间血管系统的区别。与肿瘤周围组织和正常组织相比，转移性肿瘤的血管直径较小，分布分散且不规则。这标志着首次成功识别转移性肿瘤和肿瘤周围区域之间的明确界限，解决了转移性肿瘤内高分辨率3D血管成像的空白。这些发现为转移性肺肿瘤和正常肺组织的血管特征提供了有价值的见解，对临床肿瘤分期的潜在影响超出了当前2D分析方法的能力。总的来说，这项研究展示了TSCNNP@Gel-reinforced组织清除成像在检查血管结构方面的有效性，并强调了它与3D成像和数学框架相结合时作为分析工具的潜力。我们的系统为血管3D结构的分析提供了一种有价值的方法，对于研究各种疾病的潜在机制非常有用。--检测服务--