Micro/nano robot là một dạng thiết bị y tế đầy hứa hẹn cho các ứng dụng không xâm lấn trong y sinh như kỹ thuật mô, phân phối thuốc, chẩn đoán, phẫu thuật, kích thích tế bào,… Kết hợp với hình ảnh y tế như một công cụ giám sát, micro/nano robot có thể giúp nâng cao hiệu quả trong điều trị bệnh.
• Y tế thông minh
• Cải tiến chip sinh học kết hợp AI và công nghệ in nano trong phân tích tế bào ung thư
Trong bài báo này chúng tôi giúp người đọc có cái nhìn tổng quát về các kĩ thuật hình ảnh y tế hiện nay, từ đó giúp người đọc làm quen với các nghiên cứu micro/nano robot cũng như đưa ra được sự lựa chọn phù hợp khi sử dụng hình ảnh y tế trong điều trị bệnh.
Nguyên lý chung cơ bản của các kĩ thuật hình ảnh y tế [1]
Tất cả các kĩ thuật hình ảnh y tế hiện nay thường có chung một nguyên lý cơ bản đó là: cho một tín hiệu vật lý (có thể là điện từ trường, ánh sáng, bức xạ ion, sóng siêu âm,…) đi qua cơ thể hoặc tới vùng chuẩn đoán, sự tương tác của tín hiệu với mô hoặc chất đánh dấu (tracer) sẽ tạo ra một tín hiệu đặc trưng, sau đó một máy dò sẽ ghi lại và xử lý thành hình ảnh dựa theo những kĩ thuật khác nhau tùy thuộc vào đặc tính của tín hiệu.
Phân loại các kĩ thuật hình ảnh [1]
Dựa trên vật lý cơ bản, các kĩ thuật hình ảnh có thể được phân loại thành: (1) từ trường, (2) sóng siêu âm, (3) quang học, và (4) bức xạ ion hóa (hình 1). Độ phân giải không gian, độ phân giải thời gian, và độ sâu thâm nhập của kỹ thuật hình ảnh y sinh phổ biến nhất được thể hiện trong hình 2.
Kĩ thuật hình ảnh dựa trên từ trường [1]
Kĩ thuật hình ảnh dựa trên từ trường được sử dụng rộng rãi để điều tra giải phẫu và sinh lý học của cơ thể, đồng thời được dùng để phát hiện các bệnh lý liên quan tới khối u, viêm, đột quỵ hoặc các bất thường ở tim hoặc mạch máu. Từ trường được sử dụng để lan truyền trong các mô sâu và tương tác như sóng vô tuyến. Tương tác giữa mô và từ trường là các trao đổi điện động lực học, lực và momen tạo ra có thể chuyển đổi thành các tín hiệu điện, tín hiệu điện này có thể được phát hiện và sử dụng để tái tạo thành hình ảnh.
Kĩ thuật hình ảnh dựa trên từ trường không những có thể cung cấp hình ảnh chức năng hoặc hình ảnh giải phẫu (như trong trường hợp sử dụng hình ảnh cộng hưởng từ (magnetic resonance imaging, MRI)) mà còn có thể đo sự phân bố không gian của tracer (trong trường hợp của hình ảnh hạt từ (magnetic particle imaging, MPI)). Cấu tạo và nguyên lý hoạt động của hai hình ảnh y tế điển hình dựa trên từ trường, MRI và MPI, được thể hiện chi tiết trong hình 3.
MRI dựa trên nguyên tắc suy giảm spin nguyên tử (atomic spin relaxation). Các thư giãn được sử dụng để mô tả quá trình của một hạt nhân quay trở lại trạng thái cân bằng nhiệt sau khi hấp thụ năng lượng của tần số vô tuyến (radio, frequency, RF). Có ba loại từ trường được sử dụng trong MRI: từ trường tĩnh, sóng điện từ RF và từ trường gradient (tức độ thay đổi của từ trường trong không gian). Trong MRI, các spin hạt nhân của các nguyên tử hydro tồn tại tự nhiên phong phú trong các mô và vật liệu sinh học, được kéo thẳng theo hướng của từ trường tĩnh với biên độ cao (thông thường từ 1.5 tới 3 T).
Một xung của sóng vô tuyến được sử dụng để kích thích quá trình chuyển đổi năng lượng spin hạt nhân. Sau khi kích thích, hướng của spin hạt nhân có xu hướng quay lại hướng của từ trường tĩnh sau một khoảng thời gian được gọi là quá trình suy giảm. Có hai thành phần suy giảm chính: theo chiều dọc (hằng số thời gian T1) và ngang (hằng số thời gian T2 (hình 3A).
Từ trường gradient tĩnh được sử dụng trong MRI để giới hạn kích thích cho vùng lựa chọn. Tương tự như trong MRI, để xây dựng một hệ thống MPI, một từ trường gradient tĩnh được tạo ra bởi hai nam châm với cấu hình Maxwell được sắp xếp để tạo ra một điểm đặc biệt có từ trường bằng không (gọi là FFP, free-field point). Một từ trường quét với cấu hình Helmholz được sử dụng để tạo ra từ trường đều thay đổi theo thời gian nhằm di chuyển điểm FFP trong không gian quan sát (field of view, FOV).
Một cuộn nhận được sử dụng để phát hiện sự thay đổi từ hóa của hạt từ. Độ bão hòa từ hóa của các hạt tạo ra hiệu ứng phi tuyến từ đó sẽ tạo ra tín hiệu với sóng hài bậc cao, biên độ của các sóng hài là tỉ lệ thuận với nồng độ của hạt từ. Chỉ khi điểm FFP và vị trị hạt từ là trùng hoặc gần nhau, thì mới xảy ra sự thay đổi từ hóa. Khi hạt nằm ngoài điểm FFP, hạt bị bão hòa bởi từ trường tĩnh, do đó không thể tạo ra tín hiệu. (hình 3B)).
Các kĩ thuật hình ảnh từ trường này thường rất an toàn với tính tương thích sinh học cao, tín hiệu không suy giảm khi xâm nhập vào vùng sâu của cơ thể. Về lý thuyết, hình ảnh y tế của các thiết bị này có thể đạt độ phân giải cao cả về không gian (như MRI) và thời gian (như MPI), đồng thời từ trường và từ trường gradient trong các thiết bị hình ảnh này là cao, do đó nó có thể sử dụng để giám sát cũng như điều khiển micro/nano robot một cách hiệu quả. Thách thức lớn nhất khi sử dụng loại thiết bị này là giá thành đắt, tiêu tốn năng lượng lớn, đòi hỏi đi kèm là hệ thống làm mát cồng kềnh.
Một vài ví dụ về ứng dụng MRI cho micro/nano robot được thể hiện trong hình 4A-C, trong đó MRI được sử dụng để giám sát và điều khiển vi khuẩn từ tính và hạt từ trong mạch máu. Ví dụ về hình ảnh hạt từ, MPI được thể hiện trong hình 4D-F. Hệ thống MPI với kích thước con người được giới thiệu trong hình 4D, độ phân giải không gian đạt được của hệ thống là khoảng 5 mm (hình 4E). Một ví dụ về việc sử dụng MPI để điều khiển và giám sát hạt từ nhằm ứng dụng cho hệ thống phân phối thuốc giới thiệu trong hình 4F.
Kĩ thuật hình ảnh dựa trên sóng siêu âm [1]
Hình ảnh dựa trên sóng siêu âm thường được dùng cho mục đích chẩn đoán. Kĩ thuật này sử dụng một bộ chuyển đổi áp điện để phát ra một xung của sóng áp suất. Khi các sóng gặp phải sự gián đoạn bởi trở kháng âm thanh, chúng bị phân tán và một phần trở lại nguồn. Tín hiệu phân tán ngược này được ghi lại bởi một thiết bị dò (transducer) và được xử lý để tìm lại hành trình sóng truyền.
Hình ảnh dựa trên sóng siêu âm là một giải pháp rất hứa hẹn khi nó có thể cung cấp một phản hồi thời gian thực cho các micro/nano robot. So sánh với các kĩ thuật hình ảnh khác, loại hình ảnh này không những có độ phân giải không gian và thời gian cao, tương đối an toàn và giá thành thiết bị thấp hơn. Thách thức lớn nhất của loại kĩ thuật này là sự suy giảm tín hiệu khi đi vào khu vực sâu của cơ thể.
Một vài mô tả về hình ảnh siêu âm chế độ B-mode được thể hiện trong hình 5. Siêu âm B-Mode là phương thức hình ảnh sử dụng xung vang trong đó xung vang được được truyền đi bởi đầu dò (probe) siêu âm, và tiếng vang được nhận bởi đầu dò để xử lý và tái tạo lại hình ảnh (hình 5A). Một ví dụ về sử dụng hình ảnh B-mode để theo dõi một “trail of bubbles” với kích thước điểm ~ 300 µm được thể hiện trong hình 5B. Một ví dụ về theo dõi một nhóm microrobot trong vivo được thể hiện trong hình 5C.
Kĩ thuật hình ảnh dựa trên quang học [1]
Hình ảnh này sử dụng một nguồn không có bức xạ ion như laser hoặc LED. Kĩ thuật này là tương đối nhanh, an toàn, giá thành thấp, có độ phân giải thời gian và không gian cũng như độ nhạy là rất cao. Tuy nhiên kĩ thuật này thường chỉ được sử dụng ở bề mặt, hiếm khi vượt quá độ sâu 1 mm. Kĩ thuật này chỉ nên được sử dụng cho các ứng dụng gần da, mắt hoặc lưỡi.
Mô tả về nguyên lý hoạt động và ứng dụng cho microrobot của hình ảnh hình quang và hình ảnh dựa trên phản chiếu được thể hiện trong hình 6.
Kĩ thuật hình ảnh dựa trên bức xạ ion [1]
Kỹ thuật này sử dụng các bức xạ trong dải tần số cao của phổ điện từ (dải bước sóng: 100−10 nm). Nguyên lý cơ bản của kĩ thuật này được thể hiện trong hình 7A. Việc sử dụng bức xạ năng lượng cao mang lại lợi thế về độ sâu xuyên thấu cao và độ phân giải không gian cao, nhưng có thể gây hại cho các mô của con người nếu hấp thụ với liều lượng quá mức và trong thời gian dài. Tập hợp các kỹ thuật này bao gồm các kỹ thuật dựa trên tia X và tia γ. Các kỹ thuật hình ảnh dựa trên tia X vẫn là những kỹ thuật được phát triển nhiều hơn trong lĩnh vực hình ảnh y tế và bao gồm chụp X quang 2D truyền thống, nội soi huỳnh quang và chụp cắt lớp 3D.
Kỹ thuật hình ảnh dựa trên tia γ như chụp cắt lớp positron (Positron Emission Tomograpgy, PET) và chụp cắt lớp vi tính phát xạ đơn photon (Single Photon Emission Computed Tomography, SPECT) chỉ được phát triển trong những thập kỷ cuối của thế kỷ 20 và ngày càng tinh vi hơn về độ chọn lọc phân tử và độ phân giải không gian, tuy nhiên nó có giá thành cao hơn. Mặc dù các kỹ thuật này đã được thiết lập tốt trong thực hành lâm sàng, việc sử dụng các kỹ thuật dựa trên bức xạ trong lĩnh vực theo dõi micro/nano robot vẫn còn sơ khai, và kịch bản ứng dụng của chúng cần được phân tích cẩn thận. Một số ví dụ về sử dụng kĩ thuật hình ảnh dựa trên bức xạ ion để theo dõi sự di chuyển của microrobot được thể hiện trong hình 7B-D.
Kết luận
Ưu điểm và hạn chế của mỗi kĩ thuật hình ảnh được tóm tắt trong hình 8. Có thể thấy rằng không có kĩ thuật nào chỉ có toàn ưu điểm và ngược lại. Kĩ thuật dựa trên từ trường và bức xạ ion có một độ thâm nhập sâu.
Nhưng cả hai có giá thành thiết bị đắt đỏ và giới hạn về độ phân giải không gian. Mặt khác, kĩ thuật dựa trên bức xạ ion có thể gây ra tổn hại tới mô do bức xạ ion. MRI có khả năng tương thích sinh học cao nhưng hình ảnh MRI thời gian thực là một thách thức lớn. Kĩ thuật sóng siêu âm và quang học thực sự an toàn, có độ phân giải cao nhưng độ sâu thâm nhập thấp. Micro/nano robots với kích cỡ vài mm hoặc một nhóm nanorobots với kích thước tương tự là tương đối dễ dàng để áp dụng các kĩ thuật hình ảnh hiện nay.
Tuy nhiên, theo dõi một nano robot đơn, cần phải phát triển và nghiên cứu nhiều hơn nữa. Việc lựa chọn loại kĩ thuật hình ảnh nào phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng, loại micro/nano robot cũng như bệnh và tình huống cụ thể của bệnh nhân.
Tài liệu tham khảo tiếng Anh
[1] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.0c05530
[2] https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9275397
[3] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/admt.201800575
Biên dịch:
Lê Tuấn Anh (Đại học Thủy Lợi, Việt Nam)
Đỗ Đức Tôn (Đại học Nazarbayev, Kazakhstan)
Cộng đồng Điện tử công suất Việt Nam
![[E-Magazine] Cuộc chiến giành quyền kiểm soát nền văn minh hậu-carbon](https://tudonghoangaynay.vn/stores/news_dataimages/2026/092026/20/17/croped/120260920173211.jpg?260920084629)
