Forscher der ETH Zürich und des Max-Instituts für Intelligente Systeme
Wissenschaftler verwendeten optoakustische TechnologieTomographie. Diese Methode basiert auf dem photophonen Effekt. Dabei werden die zu untersuchenden Gewebe mit ultrakurzen Laserpulsen von mehreren Nanosekunden Dauer bestrahlt. Bei der Absorption von Strahlung entstehen Ultraschallwellen, die mit Breitband-Ultraschallwandlern detektiert und zur Erstellung volumetrischer Bilder verwendet werden können.
Mikroroboter und ihre Visualisierung in den Gefäßen des Mausgehirns. Quelle: ETH Zürich / Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Wissenschaftler stellen fest, dass, um eine klare zu erhaltenBilder erfordern spezielle Roboter. Für ihre Arbeit verwendeten sie kugelförmige Siliziumdioxid-Mikroroboter, die halb mit Nickel und halb mit Gold beschichtet waren. Kugelförmige Roboter mit einer Größe von 5 bis 20 Mikrometern sind mit grünen Nanobläschen (Liposomen) gefüllt. Die kleinsten der Geräte haben die Größe roter Blutkörperchen und können laut den Entwicklern in kleinste Kapillaren eindringen.
„Gold ist ein sehr guter KontrastSubstanz für die optoakustische Bildgebung. Ohne die Goldschicht ist das von den Mikrorobotern erzeugte Signal einfach zu schwach, um erkannt zu werden“, erklärt Daniel Razansky, Professor an der ETH Zürich und Mitautor der Studie.
Darüber hinaus ist laut Wissenschaftlern auch Goldminimiert die zytotoxische Wirkung der Nickelbeschichtung, die für die Bewegung des Roboters verantwortlich ist. Die Forscher verwenden Nickel als magnetisches Antriebsmedium zusammen mit einem einfachen Permanentmagneten, um die Roboter im Inneren des Körpers zu bewegen.
Wissenschaftler stellen fest, dass Nanoliposomen im Inneren des Roboters mit Medikamenten beladen werden können, wodurch der Roboter für die gezielte Medikamentenabgabe eingesetzt werden kann. Präzise Visualisierungsfunktionen
Ohne Visualisierung geht Mikrorobotik eigentlichblind. Daher werden hochauflösende Echtzeitbilder benötigt, um zellgroße Mikroroboter in einem lebenden Organismus zu erkennen und zu steuern.
Daniel Razansky, Professor an der ETH Zürich und Co-Autor der Studie
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