梁继民教授杨鑫副研究员秦承虎助理研究员屈晓超副教授和吕玉杰助理研究员，本课题在整个项目经费中所占比例为。课题三多功能多靶点高特异性分子探针的研究主影像信息融合与计算平台，合成多功能多靶点分子探针，研制多模态融合成像系统，建立多模态分子影像系统和方法的生物医学验证评价体系，开展乳腺癌早期精确诊断及抗肿瘤药物疗效评价的在体应用研究。为了实现上述预期目标，本项目在五年执行期内将采取如下的总体研究思路以上项目针对光学核素等单模态成像研究的理论算法系统和应用为基础，进步深入研究多模态分子影像及其在生物医学领域的应用以本项目组先行成像理论研究为基础，进步研究多模态分子影像成像理论，建立基于组织特异性的数学模型，如辐射传输方程高阶近似模型，并进行存在性分析唯性探讨和稳定性证明，为多模态逆向问题重建方法多源影像信息融合与计算平台多模态融合成像系统的关键科学问题的解决作基础理论准备以本项目组先行重建算法研究为基础，在多模态分子影像成像理论和数学模型的基础上，研究多种逆向问题重建方法，包括快速重建高维重建全域重建和动态重建，实现靶点反演的定性定位和定量分析，并进行仿真模拟和仿体验证，同时探讨分析重建方法的收敛性精确性和鲁棒性。针对多模态成像系统，研究大数据量而快速学影像设备的研发以本项目组先行算法平台研究为基础，进步完善统计算框架，在多模态成像理论方法研究，以及利用多功能分子探针和多模态成像系统获取多源数据的基础上，研究多源信息融合理论和影像数据集的分析处理方法，实现高维海量影像数据的分析建模分割配准和可视化，以及多角度信息的融合，构建多模态影像融合与计算平台，为生物医学研究应用提供更可靠更全面更准确的依据和知识以本项目组先行单模态成像在体验证为基础，在多源影像信息融合与计算平台多模态成像系统及多功能分子探针的基础上，构建适合多模态分子成像的细胞模型转基因鼠模型和大动物模型利用细胞分子生物学技术和多种成熟的单模态成像技术，从生物体的形态结构功能等多方面，在器官组织细胞和分子等多尺度，定性定量评估多模态分子影像平台和成像系统的特异性致性稳定性在动物毒理方面评价多功能多靶点分子探针的适用性和安全性进而系统地评移规律，示踪乳腺癌生长转移路径，揭示相关分子在乳腺癌增殖侵袭转移的分子路径和作用。同时，构建细胞周期合成期有丝分裂期和细胞诱导凋亡的分子影像报告基因，运用多模态分子影像技术，监测乳腺癌的细胞周期改变并开展抗肿瘤药物在体疗效评价，探索个性化抗肿瘤药物的研发。瘤药物疗效评价，并将实际应用中遇到的问题反馈至上述四个课题，以进步完善多模态分子影像理论算法探针平台系统和验证。本项目上述五个子课题与三个拟解决关键科学问题以及各子课题之间的相互关系如下图所示项目各课题与关键科学问题以及课题之间的相互关系图此外，本项目在理论算法计算平台分子探针成像系统医学应用等方面提出了预期目标，而这些预期目标与各课题之间的关系又如下图所示项目各课题与项目预期目标之间的相互关系图综上所述，本项目所设置的五个子课题从理论到方法，从技术到平台，从原型到验证，从系统到应用，环环相扣，层层反馈，重建方法，初步搭建出个多模态计算平台框架初步构建出基于光学的多模态融合分子影像成像系统建立针对乳腺癌的多功能分子探针的合成新方法。第三年进步研究和发展新理论中的新问题，在此理论的指导下，建立新的多模态成像算法，并通过多模态融合成像系统和多源影像信息融合与计算平台验证新算法，同时进步把算法集成到平台中，并研究各种算法之间的关系并改善相应的算法应用多模态分子影像技术，研究不同亚型乳腺癌发生发展转移的机理。发表检索国际杂志论文篇以上，发表检索论文篇以上，申请发明专利项初步建立客观准确科学规范的多模态分子影像融合与计算平台及成像系统生物医学验证评价系统初步建立多模态分子影像探针的安全性评价技术研发出基于光学的多模态分子影像成像系统，实现多源数据的高效探测。研究内容预期目标第四年建立分子影像报告基因用于抗肿瘤药筛选和疗效评价改进已发展的多模态成像算法，并进步发展多模态分子影像融合与计算平台进步开展针对乳腺癌的多功能多靶点分子探针的研制验证和评价工作。发表检索国际杂志论文篇以上，发表检索成多功能多靶点高特异性分子探针，研制多模态分子影像成像系统，建立多模态分子影像生物医学验证评价体系，针对现代临床实践中对肿瘤这重大疾病早期诊断的迫切需求，为乳腺癌早期精确诊断及抗肿瘤药物疗效评价提供个崭新的技术平台，同时为多模态分子影像成像设备的国产化和产业化提供坚实的理论支撑和技术支持。针对上述三个关键科学问题，本项目以多模态融合分子影像成像系统为核心，从多模态分子影像的理论算法关键技术验证体系医学应用四个方面展开研究，将多模态分子影像理论方法探针系统验证应用有机地串成条研究主线，互相促进，互相反馈，下图所示的是本项目研究内容的整体框架。项目研究内容整体框架下面将从理论算法关键技术验证体系医学应用等四个方面详细叙述本项目的主要研究内容多模态分子影像理论算法多模态分子影像理论算法的研究主要包括基于组织特异性的成像理论和重建算法两个方面，具体如下在成像理论研究方面，本项目将研究多模态分子影像成像方法和多源信息融合理论，建立基于组织特异性成像方法的数学模型，并探讨病态反问题解的存在性唯性和稳定性。在重建算法研究的有效信息提取方法，研制具有原创性的基于光学的高维高通量多模态分子影像成像系统，动态在体获取生物体的结构和功能信息。在分子探针构建方面，以前期研究的多种分子探针为基础，结合多模态分子影像的发展趋势，设计制备多功能分子影像探针，以满足多模态分子影像的需求在此基础上，构建特定肿瘤的多靶点分子探针，选择类肿瘤的特异表达的几种标志物，在探针上同时偶联这些靶点的靶向分子，实现多个靶点的同时识别，进步提高分子影像检测的灵敏度特异性及准确度。多模态分子影像验证体系多模态分子影像验证体系的研究主要是指与其相关的系统与方法的生物医学验证，具体如下在系统方法验证方面，以肿瘤的发生发展和转移为研究对象，构建适合多模态分子成像的细胞模型转基因鼠模型和大动物模型利用细胞分子生物学技术，从生物体的结构功能和细胞分子活动等方面，验证多模态成像系统定性定位定量的准确性和致性对研制的适合于多模态分子影像的多功能多靶点探针进行适用性安全性评价，进而系统评估多模态分子影像融合与计算平台及成像系统的稳定性可靠性及其技术特征。多模态分子影像医所具有的特异性，如何发展基于组织特异性的多模态融合成像理论和重建算法针对这关键科学问题，本项目将建立基于组织特异性的成像理论和高维重建方法，具体来说以前期研究的光学核素核磁等模态为基础，针对生物体复杂性以及单模态的局限，研究多模态分子影像的成像新理论，建立基于组织特异性的数学模型，并探讨相应反问题解的存在性唯性和稳定性针对多模态分子影像成像理论和数学模型以及静态重建算法在分析动态问题中的局限，研究动态快速的高维重建算法，分析不同重建算法的收敛性精确性和鲁棒性，并探讨各种算法之间的相互关系和相互影响以及算法评价准则与方法针对重建算法的实用性问题，研究小数据量而准确和大数据量而快速的全域重建算法，实现多角度的定性定位和定量分析功能，旨在为生物医学研究提供准确可靠的影像表征信息。关键科学问题二上计划项目已经对光学核素核磁等单功能分子探针进行了深入研究，然而随着多模态融合分子影像的研究，如何构建适于多模态分子影像的分子探针并降低假阴性判断针对这关键科学问题，本项目将研究多功能多靶点高特异性分子探针及其在体成像性能信息融合方法与系统及其在乳腺癌早期精确诊断和抗肿瘤药物疗效评价中的应用，具体来说以前期构建的单模态分子影像计算框架成像系统以及开展的生物实验为基础，面向多层次数据信息及影像特征，构建多源影像信息融合与计算平台，研究高维海量影像数据的分析建模和后处理的新技术，重点解决高维多模态影像数据的快速分割精确配准高质量可视化的瓶颈问题，挖掘多源数据的内在关联性，实现多角度信息融合面向多模态影像信息的获取与监测，研发具有原始创新和自主知识产权的高灵敏多模态分子影像成像新系统，实现生物体结构和功能信息的多角度高通量和动态连续成像面向多模态分子影像的验证与应用，运用上述成像系统和计算平台，开展多模态成像理论方法的系统的生物医学验证，应用于乳腺癌早期精确诊断和抗肿瘤药物疗效评价，同时进步提升多模态分子影像成像系统的性能和完善多源影像信息融合与计算平台的功能。二项目研究内容本项目从基于复杂特异性生物组织的成像理论出发，研及其相关研究领域，本项目团队完成和承担了项目国家自然科学基金重点项目国家杰出青年科学基金项目项目中科院重大科多模态分子影像相关的多个交叉领域内的研究专家，确保基础研究技术研究系统研究与应用研究紧密结合，切实解决当前存在的挑战性科学问题。四项目课题设置围绕预期目标和拟解决的三个关键科学问题，按照所涉及的各学科特点及其相互之间的关联，本项目设置了如下五个子课题课题多模态分子影像成像理论和重建算法主要研究内容包括研究多模态分子影像的成像理论，建立基于组织特异性的数学模型，并探讨其解的存在性唯性和稳定性研究动态分子影像的成像理论，建立基于动态问题分析的数学模型，研究动态快速的高维重建算法，分析不同重建算法的收敛性精确性和鲁棒性，并探讨各种算法之间的相互关系和相互影响以及算法评价准则和方法研究小数据量而准确和大数据量而快速的全域重建算法，实现定性定位和定量分析功能，旨在为生物学研究提供准确可靠的数据信息。主要研究目标包括发展套成像理论多模态分子影像的成像理论，以及具有唯稳定解的适用于复杂特异性生物组织的数学模型研究组成像算法逆向问题的定量重建方法，包括快速重建高维重建全域重建和动态重建，以及适用于成像系统确配准和高质量可视化，挖掘多源信息的内在关联性，实现多层次信息的有效融合基于统计算框架，构建运行效率高可扩展性强的多模态影像融合与计算平台，实现上述理论方法和关键技术，从而获取生物体生理病理定量知识，为生物医学研究应用提供更可靠更全面的影像表征设计多源信号大规模数据探测模式，以提高成像系统的信号检测效率，研究检测过程中多模态信号之间的相互影响，以及强噪声复杂背景中的有效信息提取研发具有原创性的基于光学的高维高通量多模态分子影像成像系统，动态在体获取生物体结构和经费中所占比例为。课题五