本研究的核心贡献者包括Junho Ahn、Jaekyung Lee、Kwangsoon Kim、Ja Seong Bae、Chan Kwon Jung、Minseong Kim、Wonseok Choi、Byullee Park、Dong-Jun Lim和Chulhong Kim。他们的研究成果以“Smarter biopsy decisions in thyroid nodules via dual-modal photoacoustic and ultrasound imaging”为题，于2025年8月发表在《SCIENCE ADVANCES》期刊上。

重要发现
01研究背景与核心问题
甲状腺结节是全球范围内高发的疾病，随着超声筛查技术的普及，其检出率不断上升，但传统超声成像在风险评估中存在局限性导致许多良性结节被误判为需活检对象。尤其对于滤泡性肿瘤，其恶性风险约为30%，但超声特征与良性结节高度重叠，使得诊断决策更加困难。光声成像作为一种新兴的生物成像技术，能够通过检测组织的光学吸收特性来反映功能代谢状态，如血氧饱和度，从而为结节分类提供补充信息。本研究旨在通过结合光声和超声成像，开发一种智能评分系统，以优化活检决策。

在患者招募方面，研究共纳入106例甲状腺结节患者，所有结节尺寸均大于等于10毫米，且深度不超过30毫米。通过细针穿刺活检或手术病理结果作为金标准，结节类型包括良性、乳头状甲状腺癌和滤泡性肿瘤（含腺瘤和癌）。成像数据采集后，进行离线处理，包括运动补偿、结节边界标注和多参数提取。

03参数提取与分析方法
光声成像数据用于计算三个关键参数：光声光谱梯度、相对氧饱和度和氧饱和度分布偏度。光声光谱梯度反映了结节在不同波长下的光学吸收变化趋势，恶性结节通常表现为负斜率，而良性结节斜率接近零。相对氧饱和度通过多波长光谱解混计算，恶性组织因代谢旺盛常呈现低氧状态。氧饱和度分布偏度则通过高斯拟合直方图得到，用于量化结节内氧饱和度的分布不均匀性。统计分析显示，这三个参数在良性结节与恶性结节（包括乳头状甲状腺癌和滤泡性肿瘤）之间均存在显著差异。

04分类模型与结果验证
支持向量机模型被用于整合多参数，生成复合指数以区分需活检和非活检结节。结果显示，单独使用光声参数时，分类敏感性为55%-86%，特异性为48%-86%。进一步地，研究团队构建了ATAP评分系统。通过调整权重因子γ，平衡敏感性与特异性。当γ=0.42时，系统在整体结节分类中达到97%的敏感性和38%的特异性，成功将11例良性结节重新分类为非活检对象，避免了不必要的侵入性程序。

这一发现证实了双模态成像在甲状腺结节管理中的临床价值，尤其通过光声技术提供了功能代谢维度信息，弥补了超声的不足。

创新与亮点
01突破传统成像局限性
本研究的核心创新在于解决了超声成像在甲状腺结节诊断中特异性低的长期难题。传统超声依赖形态学特征（如结节大小、回声特性），但无法捕捉组织的功能代谢状态。光声成像通过检测光学吸收差异，能够非侵入性地量化血氧饱和度等生物标志物，从而揭示恶性组织的缺氧特性。这种双模态 approach 首次将结构成像（超声）与功能成像（光声）无缝整合，实现了对结节的多参数评估。

总结与展望
本研究通过开发双模态光声超声成像系统，成功提升了甲状腺结节的诊断效率，显著减少了不必要活检。ATAP评分系统结合了超声的结构优势和光声的功能信息，在106例患者中验证了其高敏感性和改进的特异性。未来工作将聚焦于硬件优化，如提高激光脉冲重复频率以增强成像速度，以及开发透明超声探头来改善信噪比。同时，集成深度学习算法有望进一步提升图像质量和参数准确性。随着技术成熟，这种多模态成像策略有望成为甲状腺结节标准诊断流程的一部分，并为其他癌症的早期筛查提供借鉴。总之，这项研究为生物医学成像领域开辟了新途径，标志着精准医疗向功能化、智能化迈出了关键一步。

DOI:10.1126/sciadv.ady6173.