19.12.2025 Zwykle, żeby zajrzeć do wnętrza mózgu, potrzebujemy wielkiego rezonansu i skomplikowanej aparatury. Naukowcy z ICTER proponują inną drogę: czytanie aktywności mózgu z dyskretnego „szumu” światła rozproszonego w tkankach.
Mózg nie ma magazynu energii. Żeby działać, musi być nieustannie zaopatrywany w tlen i glukozę z krwią. Każde pobudzenie – czytanie tekstu, rozwiązywanie zadania, rozmowa – oznacza lokalny wzrost przepływu krwi. To właśnie na tym opiera się całe nowoczesne neuroobrazowanie: śledzimy nie neurony bezpośrednio, ale zmiany w ukrwieniu.
Standardem w badaniach naukowych pozostaje funkcjonalny rezonans magnetyczny (fMRI). Daje świetną rozdzielczość przestrzenną, ale jest drogi, głośny, wymaga dużej aparatury i nie nadaje się do ciągłego monitorowania pacjentów na oddziale intensywnej terapii czy w sali operacyjnej.
Dlatego od lat rozwijane są optyczne metody „podglądania” mózgu – wykorzystujące bliską podczerwień, która przenika przez czaszkę. Naukowcy grupy PICO (Paralel Intereferometry and Computational Optics) Międzynarodowego Centrum Badań Oka (ICTER) proponują interferometryczną spektroskopię optyczną z kontrastem plamkowym (iSCOS) – metodę, która łączy zalety dwóch dotychczas konkurujących podejść i może przybliżyć nas do wygodnego, nieinwazyjnego monitorowania przepływu krwi w mózgu. Szczegóły opisano w czasopiśmie Biocybernetics and Biomedical Engineering.
Od rezonansu do optycznej „kamerki do mózgu”
Najbardziej znaną optyczną techniką jest NIRS – spektroskopia w bliskiej podczerwieni. Na głowę pacjenta zakłada się czepek lub opaskę z diodami i detektorami. Światło o długości fali ok. 700-900 nm wnika w głąb tkanek, rozprasza się i częściowo wraca do detektorów kilka centymetrów dalej. Na podstawie zmian intensywności można oszacować stężenie utlenowanej i odtlenowanej hemoglobiny, a pośrednio – pracę mózgu.
Druga ważna rodzina metod to spektroskopia korelacji dyfuzyjnej (DCS). Zamiast samej jasności analizuje się w niej „migotanie” światła – drobne, bardzo szybkie fluktuacje intensywności, które powstają, gdy fotony rozpraszają się na poruszających się krwinkach. Z szybkości zaniku korelacji sygnału wylicza się wskaźnik przepływu krwi.
Problem w tym, że klasyczna DCS wymaga ultraszybkich detektorów pracujących z częstością rzędu megaherców. Są drogie, mają mało kanałów i generują ogromne ilości danych. Równoległe systemy oparte na matrycach SPAD (Single-Photon Avalanche Diode) radzą sobie lepiej, ale wciąż są technologicznie skomplikowane.
Czym są plamki?
Alternatywą dla śledzenia szybkich fluktuacji w czasie jest analiza korelacji przestrzennych – czyli tego, jak bardzo „ziarnisty” jest obraz światła rozproszonego w tkance. Jeśli oświetlimy ją spójnym laserem i zarejestrujemy odbite światło kamerą, zobaczymy charakterystyczny ziarnisty wzór – tzw. plamki (speckles).
Gdy krew płynie szybciej, wzór plamek rozmywa się podczas ekspozycji kamery. Im mocniej rozmyty, tym niższy tzw. kontrast plamkowy. W uproszczeniu: im mniejszy kontrast, tym szybszy przepływ. Na tym opiera się laserowe obrazowanie kontrastowe plamek (LSCI), stosowane m.in. do obrazowania przepływu w mózgu myszy czy w siatkówce oka.
Od kilku lat rozwijane są metody SCOS (spektroskopii optycznej z kontrastem plamkowym), które przenoszą tę ideę w głąb tkanek – w reżim rozpraszania dyfuzyjnego, potrzebny do badania ludzkiego mózgu. Wciąż jednak ścierają się dwa światy: klasycznej DCS, która patrzy na korelacje w czasie, i technik zależnych od kontrastu plamkowego, patrzących na rozmycie obrazu w przestrzeni.
Klaudia Nowacka-Pieszak proponuje coś w rodzaju „mostu” między tymi podejściami. Zamiast wybierać jedno, wykorzystuje aparaturę, która pozwala policzyć oba rodzaje korelacji na tym samym zestawie danych.
iSCOS – co nowego wnosi interferometria z ultraszybką kamerą?
Punktem wyjścia jest wcześniejszy system CW-πNIRS opracowany w ICTER: interferometryczna aparatura w konfiguracji Mach-Zehndera z laserem 785 nm i ultraszybką kamerą CMOS. Światło z lasera jest dzielone na ramię referencyjne i ramię biegnące do badanego ośrodka (tkanki). Po przejściu przez próbkę i odbiciu, oba ramiona są znowu łączone, a na matrycę kamery trafia interferencyjny wzór plamek.
Kluczowe są dwie rzeczy. Po pierwsze, interferometria oznacza, że badane pole optyczne jest wzmacniane przez pole referencyjne – rośnie czułość na subtelne zmiany wywołane ruchem krwi. Po drugie, kamera nie jest zwykłym „wolnym” detektorem: potrafi rejestrować setki tysięcy klatek na sekundę, choć na niewielkim obszarze matrycy.
To otwiera ciekawą możliwość. Z krótkich ekspozycji (rzędu kilku mikrosekund) można policzyć pełną funkcję autokorelacji pola optycznego w czasie – tak, jak w DCS. A potem, zamiast kazać kamerze robić coraz dłuższe ekspozycje, można syntetycznie „sumować” serie klatek i obliczyć, jaki byłby kontrast plamkowy dla różnych czasów naświetlania. Wszystko w postprocessingu, z jednego nagrania.
Klaudia Nowacka-Pieszak tłumaczy:
To trochę tak, jakbyśmy mieli surowy film w bardzo wysokim klatkażu i mogli dowolnie bawić się prędkością odtwarzania oraz czasem naświetlania, bez proszenia kamery o powtórkę. Dzięki temu możemy uczciwie porównać metody oparte na korelacjach czasowych i przestrzennych, bez efektu „porównujemy gruszki z jabłkami”.
Interferometria ma jeszcze jedną zaletę: pozwala pracować na poziomie korelacji pola optycznego g1, a nie tylko intensywności. To upraszcza teorię, ułatwia modelowanie szumu i otwiera drogę do bardziej wyrafinowanych analiz.
Symulacje komputerowe i fantomy z mleka
Pierwszy etap pracy odbywał się w środowisku komputerowym. Naukowcy z ICTER stworzyli wirtualne obrazy tak, jakby powstawały w tkance z przepływającą krwią, a następnie stopniowo dodawali do nich sztuczny „szum”, czyli zakłócenia podobne do tych, które pojawiają się w realnych detektorach.
Na tych danych sprawdzali dwa sposoby liczenia sygnału: prostszy, który korzysta tylko z jasności plamek, oraz bardziej zaawansowany, który najpierw analizuje zmiany światła w czasie, a dopiero potem przelicza je na kontrast. Okazało się, że przy dużej ilości szumu ten pierwszy sposób zaczyna się mylić i sugeruje zbyt duży przepływ krwi. Metoda wykorzystująca pełniejszą informację o zmianach sygnału lepiej „odfiltrowuje” zakłócenia i daje wynik bliższy temu, co faktycznie powinno wyjść z modelu.
Innymi słowy: iSCOS nie tylko potrafi jednocześnie patrzeć na zmiany w czasie i w przestrzeni, ale też lepiej radzi sobie z nieuniknionym szumem pomiarowym.
Potem przyszedł czas na sprawdzenie, czy ta teoria zadziała poza symulacjami. Zamiast od razu badać ludzi, zespół sięgnął po tzw. fantomy optyczne – w tym przypadku były to po prostu roztwory mleka w wodzie, które rozpraszają światło podobnie jak tkanki. Badacze przygotowali kilka takich próbek o różnym „zagęszczeniu” i przykładali sondę w różnych odległościach od miejsca, w którym światło wchodziło do próbki. Dla każdego ustawienia liczyli sygnał na dwa sposoby – ten „czasowy” i ten oparty na kontraście plamek – a następnie sprawdzali, czy oba dają spójny obraz zmian przepływu.
Wynik był budujący: oba podejścia pokazywały bardzo podobne trendy, a dane z kontrastu plamkowego okazały się dodatkowo bardziej stabilne i mniej „poszarpane”, zwłaszcza w trudniejszych warunkach, gdy sygnał był słaby. To sugeruje, że iSCOS może być w praktyce bardziej odporne na zakłócenia i nadaje się do zastosowań, w których liczy się nie tylko czułość, ale też powtarzalność pomiaru.
Pierwsza próba na człowieku: czytanie tekstu i przepływ krwi
Ostatnim elementem było pilotażowe badanie in vivo. Ochotnik siedział z głową opartą na podpórce, a sonda światłowodowa była przyłożona do czoła (separacja 3 cm). Najpierw rejestrowano stan spoczynkowy, potem – aktywację przy czytaniu nieznanego wcześniej tekstu.
Z zarejestrowanych danych wyliczono względny wskaźnik przepływu krwi (relative blood flow index, rBFI) osobno na podstawie autokorelacji i na podstawie kontrastu plamkowego. W fazie czytania rBFI rósł średnio o ok. 14% w analizie g1 i o ok. 32% w analizie kontrastu plamkowego. To wartości porównywalne z tym, co raportują inne równoległe systemy DCS oparte na matrycach SPAD.
To jeszcze nie jest pełnoprawne badanie kliniczne – raczej dowód, że iSCOS faktycznie „widzi” aktywację kory czołowej. Liczba kanałów była zbyt mała, by wyraźnie zarejestrować pulsację, a eksperyment wykonano u jednej osoby, w jednym zadaniu. Ale jako test prototypu wypada obiecująco.
Klaudia Nowacka-Pieszak komentuje:
Cieszy nas przede wszystkim to, że w jednym, stosunkowo prostym układzie udało się pokazać zgodność z teorią, z pomiarami na fantomach i z pierwszą próbą na człowieku. To sugeruje, że interferometryczne podejście ma sens nie tylko na papierze, ale także w realnych warunkach pomiaru – komentuje.
Co dalej? Od laboratorium do łóżka pacjenta
Przed iSCOS długa droga do praktyki klinicznej. Dzisiejszy prototyp wymaga dużej, szybkiej kamery, mocnego komputera i sprytnego przetwarzania danych. Trwają prace nad strumieniowym zapisem i analizą „w locie”, bez ograniczeń pamięci kamery, oraz nad miniaturyzacją układu – mniejszymi kamerami, kompaktowymi źródłami światła i większą liczbą kanałów równoległych.
W planach są też pomiary przy innych długościach fali, które lepiej penetrują tkanki i dają więcej fotonów z głębi mózgu. W literaturze pojawiają się również konfiguracje łączące takie systemy z ultraczułymi detektorami nadprzewodzącymi (SNSPD), co jeszcze poprawia stosunek sygnału do szumu.
W szerszym pejzażu badań iSCOS zostanie połączony z zaawansowanymi metodami obrazowania oka, nad którymi ICTER pracuje od lat, np. z przestrzenno-czasową tomografią optyczną OCT (STOC-T). To otwiera perspektywę badania hemodynamiki zarówno w mózgu, jak i w siatkówce. Z klinicznego punktu widzenia stawką jest możliwość ciągłego, nieinwazyjnego monitorowania przepływu krwi w mózgu u pacjentów z ciężkim urazem głowy, po udarach, w trakcie zabiegów kardiochirurgicznych, na oddziałach intensywnej terapii czy w badaniach funkcjonalnych u osób, które nie mogą leżeć w skanerze MRI.
Źródło: Klaudia Nowacka-Pieszak, Saeed Samaei, Dawid Borycki (2025). Interferometric speckle contrast optical spectroscopy (iSCOS) in continuous-wave parallel interferometric near-infrared spectroscopy (CW-πNIRS). Biocybernetics and Biomedical Engineering.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbe.2025.11.001
Autor: Redaktor Naukowy Marcin Powęska
