人工智能驱动的超声研究拓展脑部疾病治疗与监测可能性AI-Powered Ultrasound Research Expands Possibilities for Treating and Monitoring Brain Disease | George W. Woodruff School of Mechanical Engineering

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.me.gatech.edu美国 - 英语2026-01-11 07:00:37 - 阅读时长4分钟 - 1638字
佐治亚理工学院研究团队开发出人工智能辅助的闭环聚焦超声系统,通过实时分析微气泡声学信号安全地临时开放血脑屏障,实现高效药物递送和脑部疾病血液检测;该技术显著降低组织损伤风险,拓宽治疗窗口,支持基因治疗等大分子疗法递送,并使脑肿瘤无创液体活检成为可能,有望革新临床诊疗流程,减少对MRI等昂贵影像检查的依赖,提升治疗可及性与监测可靠性,为脑肿瘤和神经系统疾病开辟新治疗路径。
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人工智能驱动的超声研究拓展脑部疾病治疗与监测可能性

人工智能驱动的超声研究拓展脑部疾病治疗与监测可能性

2026年1月9日

作者:特雷西·特罗哈

由佐治亚理工学院副教授科斯塔斯·阿瓦尼蒂斯领导的一项研究在更安全、更有效地治疗和诊断脑部疾病方面取得了重大进展。该团队在《先进科学》杂志上发表的研究表明,将人工智能(AI)与聚焦超声相结合,可以安全地将疗法递送到大脑并改善诊断干预。

该研究针对医学界最严峻的挑战之一:血脑屏障(BBB)。血脑屏障是一种微薄的微观界面,既能保护大脑,又会阻挡大多数药物和诊断分子,这使得治疗和监测脑肿瘤及神经系统疾病极其困难。

安全有效地克服血脑屏障的策略,对于中枢神经系统疾病的诊断、治疗和监测至关重要。

超声系统学会预测风险

聚焦超声结合微气泡可以暂时打开血脑屏障。当精确控制时,该技术允许药物进入大脑,并使肿瘤和脑部疾病的微观分子报告物释放到血液中。

难点在于控制。超声能量不足则效果甚微;过量则可能导致微气泡破裂,增加组织损伤风险。

在研究中,阿瓦尼蒂斯(他同时在佐治亚理工学院机械工程学院和华莱士·H·库尔特生物医学工程系任职)及其合作者开发了一种机器学习辅助的闭环超声系统。该系统在治疗过程中持续监听微气泡产生的声学信号。与当前通常只在有害气泡破裂发生后才响应的系统(反应式系统)不同,AI驱动的系统能提前预判危险,并实时调整超声参数,使治疗保持在安全范围内(主动式系统)。

“它能在引擎翻车前听到轰鸣。它不会坐等麻烦发生,而是提前预见,”论文合著者、伍德拉夫学院博士后研究员李浩贤(“亨利”)说。

研究人员在超过54,000个超声实验收集的声学数据集上训练了机器学习模型,使系统能够识别有害微气泡行为前的细微声学模式。

“这拓宽了治疗窗口,意味着系统能识别安全增强气泡刺激的最佳点,使治疗更加一致,”李说。“因此,副作用几率降低,血脑屏障开放效果更佳。”

药物递送与液体活检的影响

通过安全地拓宽这一窗口,该技术使药物递送入脑和通过血液检测脑部疾病成为可能。

“由于该系统能更有效、更安全地打开血脑屏障,递送大分子或新一代疗法(如通常由大型纳米载体携带的基因治疗)变得可行,这些疗法原本无法到达大脑,或需要过高风险暴露水平,”论文合著者、生物工程与生物医学工程博士生维克多·梅内塞斯说。

该方法还使脑部微小疾病标志物进入血液成为可能,从而使基于血液的脑癌检测和监测更可行、更可靠。

“这凸显了将血脑屏障从障碍转变为诊断和治疗监测门户的潜力,”他说。

展望未来

研究人员证明,该方法成功地从老鼠扩展到大鼠,这是迈向临床应用的重要一步。由于系统灵活且数据驱动,它可以集成到现有的聚焦超声平台中,并针对个体患者进行调整。

“这是非常重要的工作,必将推动聚焦超声在临床的未来发展,”马里兰大学神经外科主任、论文合著人格雷姆·伍德沃思博士说。

伍德沃思是将聚焦超声技术转化为临床应用的先驱。

展望未来,阿瓦尼蒂斯表示,该技术可能重塑临床医生治疗和监测脑部疾病的方式。临床医生最终可能无需依赖MRI就能验证治疗效果,从而缩短门诊时间、降低成本并提高可及性。

下一步工作重点是调整和验证该系统用于人类。

“这些结果为AI驱动的聚焦超声系统建立了关键设计原则,对微气泡辅助疗法具有广泛影响,”阿瓦尼蒂斯说。“机器学习还揭示了脑肿瘤中微气泡行为的先前未被充分重视的模式,为基础和应用研究开辟了新可能性,并通过数据驱动的治疗校准,为更安全、更智能的聚焦超声疗法铺平道路。”

他的团队目前正在探索替代的机器学习架构,以继续改进其方法的性能和泛化能力。

该研究得到了美国国立卫生研究院和聚焦超声基金会的支持。阿瓦尼蒂斯的团队包括其实验室的研究生,以及来自马里兰大学、约翰霍普金斯大学和埃默里大学的研究人员。

引用:李浩贤、维克多·梅内塞斯等。“数据驱动反馈识别聚焦超声暴露方案以改进脑部纳米诊疗靶向。”《先进科学》。

副教授科斯塔斯·阿瓦尼蒂斯

照片左至右:李浩贤(“亨利”)和维克多·梅内塞斯

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