涂上凉凉的“糊糊”，圆圆的、滑滑的“扫把”就开始在患者的肚子上、脖子上平扫，随着B超画面的显现，医生根据医学影像将病灶疑似情况告知患者。根据需要，患者再进一步通过活检提取组织样本进行病理检查。
如今，这一常规、有创的诊疗步骤将可能改变。在第22届中国国际工业博览会高校展区中，同济大学物理科学与工程学院教授程茜团队带来了一套高端智能诊断仪——多模态光声分子成像和肿瘤诊断系统，通过采用超声、光声和光声谱三种生物识别技术，可对患者体内病灶展开实时跟踪与动态评估，无创且高效。
从“扫房子”到“扫家具”，影像传回更细致的信息
B超技术发展至今，已能通过人体组织的密度及弹性变化精准定位病灶位置与构成形状，但无法判断病灶类型等，因此不能作为单一确诊某种疾病的“铁证”。
针对这一痛点，2017年，程茜带领团队向该领域发起攻关，三年后，“多模态光声分子成像和肿瘤诊断”问世。采用超声、光声和光声谱三种生物识别技术，可对肿瘤展开探寻、识别和判断。
“如果说B超检查作出的判断是‘这里有栋房子’，即可能有个肿瘤；智能诊断仪可精准分辨‘房内有哪些家具’等更为细致的信息，即确定肿瘤是否为恶性、恶性程度达到多少等更为细致、丰富的信息。”程茜介绍，这套成像系统可以发现人体内血红蛋白、胶原蛋白、脂质等大分子变化，而不仅局限于脏器结构的变化。
程茜表示，该系统在超声成像同时，还采用了激光照射以激发身体里大分子动起来，“运动”信息通过声波传递出去，多管齐下可获得丰富的数据。
引入全新临床影像技术，光声结合实时跟踪病灶
在“多模态光声分子成像和肿瘤诊断系统”中，科研团队所采用的光声成像和光声谱参数成像是全新的临床影像技术，对血红蛋白、胶原蛋白、脂质、骨矿物质等有很高的敏感性和识别能力，可以认出并辨识其团簇结构、形态和功能等，这样便可轻松实现肿瘤演进追踪。
“光有很多波段，人体不同组织如血液、脂肪、骨头等对不同波段的光反应程度也各不相同。”程茜举例，比如血管喜欢红色光，当被红光照射时，它表现活跃、回声也更明显。
“当身体发生病变时，生物组织的血红蛋白、脂肪、胶原蛋白等生物大分子也发生了改变，而病变组织与正常组织对光的反应和回声的大小都是不同的。”参与该项研究的博士生陈盈娜和张梦娇补充解释，很多肿瘤在发生初期和发展过程中，大分子的变化比较显著，“我们从光声成像上可以看到很多肿瘤发生时，血红蛋白分子密集增加，而胶原蛋白分子和脂肪分子被打散、推开了”。
对接国家重大战略发展需求，与沪上多家医院开展合作
程茜的团队藏龙卧虎，其中不止高校师生，更有来自同济大学附属同济医院、附属上海市皮肤病医院、南京大学、中科院上海技术物理研究所和深圳华声医疗技术股份有限公司等单位的多位专家。
这支理、工、医交叉团队联合攻关、潜心研究的成果如今终于登上第22届中国国际工业博览会高校展区的展台。目前程茜团队已经与同济大学附属同济医院、附属上海市皮肤病医院、附属东方医院、瑞金医院、新华医院等合作展开肿瘤、皮肤、脊柱、颅脑、神经、干细胞、心脏、微血管等方面的联合研究。
上海市皮肤病医院王秀丽教授表示，这项技术为皮肤病的临床检测提供了功能性分子量化信息，光声成像的检测深度和分辨率也可以满足皮肤病诊断的需求，期盼这套新工具早日投入临床应用。
程茜团队的科研成果也是同济大学赋能产业发展、加速创新驱动的一个缩影。
同济大学现有17个国家级科研基地，已建成一批重大科研实验平台，面向国际科技发展前沿，精准对接国家重大战略发展需求，成为聚集创新人才，产生重大成果的重要支撑平台。