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体内CPU的微型医疗设备可以让医生自定义诊断?

不同于现有的微型医疗设备,ATOMS更像是一台在人体内的微型“主机”,让你根据需要选择使用其相应的功能。


关注医疗方面最新科技动态的人都熟知,此前已有技术可以实现“智能药丸”,即医疗人员可以根据需要治疗的位置,设定好其药物打开时间,然后让药丸顺着肠胃蠕动,到目标处扩散药效,以实现针对性治疗,从而减少药物对身体的伤害。


但是一直以来最困难的地方在于,无法实现对身体病发处的精准定位和药物在体内状况的实时监测。目前,即便借助于植入体内的微型医疗设备,也无法脱离线的控制,因此无论从操作难度上还是治疗效果上,选用“智能药丸”进行定向治疗,目前来看都不是一项优选。


而近日,加州理工大学对外表示,他们借鉴了核磁共振成像(MRI)原理,研制出了一款名为ATOMS的微型医疗设备,可以解决使用“智能药丸”中遇到的这一问题。此外,医疗人员可以根据治疗需要,通过无线操控设置该设备,以让其对身体病痛处进行精确定位或实时监测身体状况。

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MRI原理

关于MRI的原理,首先需要知道的是,人体是由原子组成,其中每个原子都有自己的震动频率。人体内水的含量最多,而水含有氢原子,所以核磁共振主要就是依靠氢原子来成像。

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因为人体内每个原子由电子环绕,故都可看做小磁铁,而平常人体的氢原子都是无序地震动,且由于各方向磁性相互抵消,所以人体整体不体现磁性。


当把人体置于一个强的外磁场中,氢原子虽然仍按照自己的频率震动,但方向与外界磁场保持一致,整体上体现磁性。此时,加入一个射频脉冲,那么与射频脉冲频率相同的氢原子就会产生共振,于是其振幅变大,相位也会产生改变,而其他没有产生共振的氢原子相对来说振幅很小。当这个射频脉冲消失后,这些共振的氢原子会慢慢恢复到原来的相位和幅度,在恢复过程中会发射出信号,而我们可以利用这个信号画出人体图像。

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此处值得注意的一点是,关于发出信号氢原子位置的确定。磁共振图像一般是512*512像素,而我们需要知道每一个像素的值才能画出人体器官的断面图像,确定一个像素的位置,需要知道每一个像素点的三维坐标值。所以磁共振在X、Y、Z轴分别采用三个线性变化的梯度磁场,让不同频率的原子以一定梯度产生共振,从而辅助确定每一个像素点的位置。


ATOMS器件

ATOMS,即磁旋转操作的可寻址发射机,该种微型医疗设备利用的原理恰恰就是磁共振成像中的一个关键性原理,即梯度磁场会使不同位置的原子在不同的频率下共振,从而据此分辨出不同原子的位置。此处,研究人员要让ATOMS充当的角色就是“原子”。


据了解,该硅芯片包含一组集成的传感器、谐振器和无线传输技术,使其可以模拟具有磁共振性质的原子。


对此,研究人员Shapiro表示:“我们希望将此原理运用到ATOMS芯片上,然后让其进入体内,这样就可以通过操控,让体内的ATOMS器件以设定的频率发出射频脉冲。此处,我们可以让外部磁场与ATOMS的脉冲频率相同,使ATOMS产生共振,以此识别该器件在体内的位置;或者该芯片本身产生的磁场可以让其周围的同频原子共振,然后通过无线传输,我们就可以监测该器件附近的人体组织状况。”


关于ATOMS核心芯片的工程设计,研究人员Emami指出:“在不改变集成芯片的数量的情况下,除了缩小芯片的大小,我们还希望该芯片的功耗非常小,这在工程制造上是一个很大的挑战。我们必须得仔细平衡好设备大小、消耗功率及精确定位这三项因素,以使该芯片发挥最佳性能。”

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据了解,已经在小鼠体内测试过的原始芯片的表面积为1.4平方毫米,比一分钱小250倍,它目前包含磁场传感器、集成天线、无线供电装置和基于磁场强度可调整其射频信号的无线传输电路。


现状与未来

对于该芯片,研究人员表示,目前的芯片功能是最初级的,随着不断的完善,它将会被打造为一种微型机器人,可以用于监测患者的胃肠道、血液或大脑,反映患者的健康状况,或用于指示精确位置辅助针对性治疗,即利用“智能药丸”。


对此,Shapiro解释道:“您可以使用数十个不同的设备在身体周围对身体的不同参数状况进行监测,但是体内一个ATOMS就可以实现精准定位并与外界轻松连接和传输所需要的信息。与传统的微型设备相比,该设备实现了真正意义上的集成功能,使未来的治疗过程和监测过程更加方便和精准。”


总结

对于ATOMS,研究参与者Monge这样评价道:“ATOMS是独特的,因为它的运行原理使其要远远优于现有的任何微型设备。此外,工程上将所有组件集成到非常小的设备中,同时保持低功耗也是前所未有的挑战。”


暂且不论该芯片技术上的成就,单就芯片的原理这一项亮点,笔者就认为ATOMS已经十分出彩,还是十分期待该芯片最终可以为现有的医疗器械水平带来一种质的变化,让医疗领域也变得更加智能化,同时协助实现真正意义上的“定向治疗”。


在《自然生物医学工程》杂志9月刊上有关于该新设备的详细信息,主要作者是Emami实验室的博士生Manuel Monge。

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