Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô Tissues - Luận án Tiến sĩ của Roxanna G Barry

Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô: Khám phá các phương pháp tiên tiến, ứng dụng và tiềm năng đột phá trong nghiên cứu y sinh và sinh học.

Trường ĐH

University of Glasgow

Chuyên ngành

Mathematics and Statistics

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

143

Thời gian đọc

22 phút

Lượt xem

1

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc tế bào sang mô
Số trang:
143 trang
Trường:
University of Glasgow
Chuyên ngành:
Mathematics and Statistics
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Mô hình hóa Liên tục Rời rạc tế bào sang mô

Các mô hình cấu thành cho cơ học mô mềm thường dựa vào việc điều chỉnh các mô hình hiện tượng học với dữ liệu thí nghiệm in vitro. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình mô mềm quy mô lớn, mã hóa trực tiếp thuộc tính của các tế bào cấu thành và ma trận ngoại bào một cách hợp lý, vẫn là một thách thức đáng kể. Nghiên cứu này trình bày một khung tổng quát để suy ra các mô hình mô mềm đa cấp. Khung này tích hợp các thuộc tính của từng tế bào mà không cần giả định tính đồng nhất hoặc tính tuần hoàn ở cấp độ tế bào. Phương pháp liên tục-rời rạc được áp dụng để chuyển đổi từ cấp độ rời rạc (tế bào) sang cấp độ liên tục (mô).

1.1. Hạn chế mô hình truyền thống

Các mô hình hiện có thường thiếu khả năng kết nối trực tiếp thuộc tính vi mô của tế bào với phản ứng cơ học tổng thể của mô. Việc chỉ dựa vào dữ liệu thí nghiệm có thể bỏ qua cơ chế nền tảng phức tạp ở cấp độ tế bào. Điều này hạn chế khả năng dự đoán hành vi mô dưới các điều kiện khác nhau.

1.2. Khung mô hình đa cấp mới

Một khung mô hình hóa đa cấp tổng quát được giới thiệu. Khung này cho phép suy ra các mô hình mô mềm. Các thuộc tính của từng tế bào được trực tiếp đưa vào mô hình. Không có giả định về tính đồng nhất hoặc tính tuần hoàn của tế bào. Điều này mang lại sự linh hoạt cao hơn trong việc mô tả các hệ thống sinh học phức tạp.

1.3. Mục tiêu nghiên cứu chính

Mục tiêu chính là xây dựng một mô hình mới cho mô mềm tim. Nghiên cứu tiếp cận bằng cách hình thành một mô hình dựa trên từng cá thể. Từ đó, phát triển các phương trình vi phân riêng phần (PDE) liên tục phi tuyến mới. Các phương trình này mô tả mô và tính toán gradient thuộc tính tế bào dọc theo cấu trúc.

II.Xây dựng mô hình mô mềm đa cấp thuộc tính tế bào

Nghiên cứu này bắt đầu bằng việc xem xét một mô hình nhớt đàn hồi đơn giản cho từng tế bào riêng lẻ. Mô hình này sau đó được ghép nối với mô tả mạng lưới của một hàng tế bào một chiều. Phương pháp liên tục-rời rạc được sử dụng để mở rộng mảng tế bào này. Điều này hình thành các mô hình phương trình vi phân riêng phần (PDE) liên tục phi tuyến mới cho mô. Các mô hình này cho phép tồn tại các gradient trong thuộc tính tế bào dọc theo hàng. Hệ thống này được triển khai để giải quyết một bài toán kiểm tra. Bài toán này tạo ra một dịch chuyển đã định trước ở một đầu của mảng (trong khi đầu kia được giữ cố định). Các trường hợp độ cứng tế bào đồng nhất và không đồng nhất đều được nghiên cứu.

2.1. Phân tích mô hình tế bào nhớt đàn hồi

Mỗi tế bào được gán một mô hình nhớt đàn hồi giảm. Mô hình này nắm bắt các phản ứng cơ học cơ bản của tế bào. Sự kết hợp của các tế bào này tạo thành một mạng lưới tuyến tính. Việc mô hình hóa cấp độ tế bào là nền tảng cho việc mở rộng quy mô.

2.2. Phương pháp liên tục rời rạc 1D

Cách tiếp cận liên tục-rời rạc được áp dụng để chuyển đổi mô hình 1D của mảng tế bào thành các phương trình PDE liên tục. Điều này cho phép mô tả hành vi tổng thể của mô ở quy mô lớn hơn. Các phương trình PDE phi tuyến mới được tạo ra.

2.3. Kiểm tra tính không đồng nhất tế bào

Một cụm tế bào cứng hơn ở trung tâm miền được điều tra. Cụm này mô phỏng các tế bào chết trong cơ tim sau nhồi máu. Kết quả cho thấy phần lớn biến dạng được chịu bởi các tế bào linh hoạt hơn. Các tế bào cứng chỉ trải qua biến dạng tối thiểu. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng của tính không đồng nhất trong phản ứng mô.

III.Phát triển mô hình 1D co thắt tăng trưởng tế bào

Mô hình 1D được mở rộng để bao gồm các hiệu ứng co thắt hoạt động. Điều này giúp mô phỏng hành vi của cơ tim trong một miền tuần hoàn. Quan sát thấy một sóng co thắt di chuyển trong miền. Các kết quả rời rạc và liên tục cho tất cả các công thức đều phù hợp tốt. Đối với bài toán kiểm tra, các hệ thống này cũng phù hợp tốt với các kết quả phân tích của PDE liên tục tuyến tính hóa. Mô hình này tiếp tục được mở rộng để tích hợp sự tăng trưởng và tăng sinh tế bào. Việc này nhằm xem xét động lực học của một mảng đang tăng sinh. Nghiên cứu xem xét cách các giả định về sự tiêu tán tế bào chuyển thành hành vi toàn cầu khác nhau.

3.1. Mô phỏng co thắt hoạt động cơ tim

Mô hình hiện tại được điều chỉnh để tích hợp cơ chế co thắt chủ động. Điều này rất quan trọng để mô tả chính xác chức năng của mô cơ tim. Sự xuất hiện của sóng co thắt di chuyển là một kết quả chính. Nó thể hiện phản ứng sinh lý của mô tim.

3.2. Động lực học tăng trưởng tế bào

Lý thuyết hình thái đàn hồi được sử dụng để đưa sự tăng trưởng tế bào vào hệ thống. Sự phân tách nhân của tensor biến dạng của mỗi tế bào được áp dụng. Nó phân tách thành một pha tăng trưởng không bị ứng suất và một pha biến dạng đàn hồi. Điều này cho phép mô hình hóa tăng trưởng dựa trên ứng suất.

3.3. Phân tích tác động tăng sinh

Nghiên cứu điều tra tăng trưởng dựa trên ứng suất. Tế bào phát triển nhanh nhất khi không bị ứng suất. Tốc độ tăng trưởng giảm dưới áp lực nén. Sự tăng trưởng này không cho phép tế bào ở trạng thái căng. Các kịch bản khác nhau của sự tiêu tán tế bào được so sánh. Điều này tiết lộ ảnh hưởng của chúng đến sự tăng trưởng tổng thể.

IV.Tác động phân rã tăng sinh tế bào mô hình

Để đánh giá ảnh hưởng của sự tiêu tán tế bào lên hệ thống, hai trường hợp được so sánh. Thứ nhất, sự tiêu tán độc lập với diện tích bề mặt tế bào. Thứ hai, hệ số tiêu tán tỷ lệ tuyến tính với diện tích bề mặt tế bào hiện tại. Quan sát thấy rằng trong trường hợp thứ hai, các tế bào phải trả một "khoản phạt" bổ sung cho việc mở rộng. Tổng thể sự tăng trưởng của mảng bị giảm. Nghiên cứu cũng xem xét sự tăng sinh tế bào trong hệ thống này. Các tế bào phân chia khi chúng đạt kích thước gấp đôi kích thước ban đầu.

4.1. Ứng dụng lý thuyết hình thái đàn hồi

Lý thuyết hình thái đàn hồi là công cụ chính. Nó cho phép tích hợp cơ chế tăng trưởng vào mô hình. Sự phân tách biến dạng thành thành phần tăng trưởng và đàn hồi là nền tảng. Nó mô tả cách tế bào phản ứng với môi trường cơ học.

4.2. So sánh các kịch bản phân rã

Việc so sánh hai chế độ tiêu tán tế bào cung cấp thông tin chi tiết quan trọng. Nó chỉ ra cách các giả định vật lý ở cấp độ vi mô ảnh hưởng đến hành vi vĩ mô. Tiêu tán phụ thuộc vào diện tích bề mặt dẫn đến sự giảm tốc độ tăng trưởng. Điều này gợi ý một cơ chế điều hòa tự nhiên.

4.3. Dự đoán hành vi tăng sinh

Với sự phân chia tế bào khi đạt kích thước gấp đôi, mô hình có thể dự đoán sự thay đổi số lượng tế bào theo thời gian. Sự tăng trưởng cuối cùng đạt tốc độ không đổi. Sự tiêu tán chất nền dẫn đến các sự kiện phân chia bị cục bộ hóa ở đầu tự do của miền. Điều này tái tạo hành vi của một vành tăng sinh. Sự tăng sinh tế bào thường dẫn đến tăng trưởng mảng chậm hơn, ngoại trừ các trường hợp tiêu tán chất nền rất nhỏ.

V.Mở rộng mô hình 2D biến dạng tế bào và mô

Nghiên cứu tiếp tục mở rộng phương pháp này sang một mảng tế bào hình chữ nhật hai chiều. Mảng này nằm trên một chất nền cố định. Ranh giới phía trên của các tế bào song song với chất nền này chịu ứng suất bằng không. Phương pháp liên tục-rời rạc lại được sử dụng. Điều này tạo ra các mô hình PDE liên tục hai chiều phi tuyến mới. Công thức tổng quát được chỉ định, nơi biến dạng của mỗi tế bào phải được giải quyết bằng số. Sau đó, nghiên cứu tập trung vào hai trường hợp đơn giản hơn. Biến dạng tế bào được xấp xỉ là biến dạng đơn trục hoặc cắt đơn giản.

5.1. Khung mô hình 2D tổng quát

Một khung tổng quát được phát triển cho mô hình mảng tế bào 2D. Khung này cho phép mô tả phức tạp hơn về tương tác tế bào-tế bào và tế bào-môi trường. Nó là một bước tiến quan trọng từ các mô hình 1D.

5.2. Các trường hợp biến dạng đơn giản

Mặc dù biến dạng tế bào tổng quát đòi hỏi giải pháp số phức tạp, nghiên cứu tập trung vào hai trường hợp đơn giản hóa. Biến dạng đơn trục và biến dạng cắt đơn giản được xem xét. Các xấp xỉ này cho phép phân tích hiệu quả hơn. Chúng cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi cơ bản của mô.

5.3. Ứng dụng thực tiễn mô hình 2D

Mô hình 2D có tiềm năng ứng dụng lớn trong việc hiểu sự hình thành và tái tạo mô. Đặc biệt, nó có thể mô phỏng các quá trình sinh học phức tạp như chữa lành vết thương hoặc phát triển khối u. Việc tích hợp các yếu tố môi trường và cơ học trở nên khả thi hơn. Điều này mở ra những con đường mới cho nghiên cứu trong sinh học và y học.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
2020barryphd

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (143 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

(2020) Discrete-to-continuum modelling of cells to tissues.uk/81616/ Copyright and moral rights for this work are retained by the author A copy can be downloaded for personal non-commercial research or study, without prior permission or charge This work cannot be reproduced or quoted extensively from without first obtaining permission in writing from the author The content must not be changed in any way or sold commercially in any format or medium without the formal permission of the author When referring to this work, full bibliographic details including the author, title, awarding institution and date of the thesis must be given Enlighten: Theses https://theses.uk/ research-enlighten@glasgow.uk Discrete-to-Continuum Modelling of Cells to Tissues Roxanna G Barry Submitted in fulfilment of the requirements for the Degree of Doctor of Philosophy School of Mathematics and Statistics College of Science and Engineering University of Glasgow August 2020 i Abstract Constitutive models for the mechanics of soft tissues are typically constructed by fitting phenomenological models to in vitro experimental measurements. However, a significant challenge is to construct macroscale soft tissue models which directly encode the properties of the constituent cells and their extracellular matrix in a rational manner. In this work we present a general framework to derive multiscale soft tissue models which incorporate the properties of individual cells without necessarily assuming homogeneity or periodicity at the cell level. The aim of this thesis is to derive a new model for cardiac soft tissue which we approach by forming an individual based model.

First, we consider a reduced viscoelastic model for each individual cell and couple this to a network description of a one-dimensional line of cells. We utilise a discrete-to-continuum approach to upscale this array to form new (nonlinear) continuum partial- differential equation (PDE) models for the tissue which allows for gradients in the cell properties along the line. This system is implemented for a test problem inducing a prescribed displacement at one end of the array (while remaining fixed at the other) for both uniform and non-uniform stiffness of cells. A cluster of stiffer cells in the centre of the domain (mimicking a cluster of dead cells in myocardium after an infarction) is investigated and results show that the majority of the deformation is taken on by the more flexible cells while the stiff cells undergo a minimal deformation.

We extend this model to include the effects of active contraction, to simulate myocardium behaviour in a periodic domain and we observe a travelling wave of contraction moving through the domain. For all formulations, the discrete and continuum results agree well. For the test problem, these systems also agree well with analytical results of the linearised continuum PDE. We further extend this model to incorporate cell growth and proliferation to consider the dy- namics of a proliferating array, examining how assumptions about cell dissipation translate into different global behaviour.

Utilising the theory of morphoelasticity, we introduce cell growth into the system by multiplicative decomposition of the deformation tensor for each cell into an unstressed growth phase and an elastic deformation phase. We investigate stress-driven growth, where a cell grows fastest when it is unstressed and the growth rate reduces under compression (the set up does not allow the cells to be in tension). In order to assess the effect of cell dis- sipation on the system, we compare two cases: first, that the dissipation is independent of cell surface area; and second, that the dissipation coefficient is linearly proportional to the current cell surface area. We observe that in the latter case, cells pay an extra penalty for enlarging and overall growth of the array is decreased.

We further consider cell proliferation in this system, with cells dividing when they reach double their initial size. In this case we can predict changes in the number of cells with time showing that the growth eventually attains a constant rate. Sub- strate dissipation results in division events becoming localised to the free end of the domain, replicating the behaviour of a proliferating rim. We also observe that cell proliferation generally leads to slower growth of the array (except in cases with very small substrate dissipation).

We then extend the approach to a two-dimensional rectangular array of cells atop a fixed ii substrate and the upper boundary of cells parallel to this is subject to zero stress, again utilis- ing a discrete-to-continuum approach to form new (nonlinear) two-dimensional continuum PDE models. We specify the general formulation where each cell’s deformation must (in general) be solved numerically, and then focus on two simpler cases where the cell deformation is ap- proximated as either a uniaxial deformation or a simple shear. For cells undergoing uniaxial deformation, we consider a time-dependent prescribed deformation along one edge of the rect- angular domain (while keeping the edge parallel to this fixed) with two different cases for the boundaries normal to the moving edge. First, we consider zero external stress where the re- sulting deformation is in all three dimensions and the cell area in contact with the substrate decreases.

Second, we consider the two boundaries normal to the moving edge to be periodic. In this case, there is no deformation normal to the periodic boundaries, and the prescribed com- pression on the array is in the out-of-plane direction alone. For a simple shear deformation, we apply a constant shearing force on one edge of the rectangular array (with the opposite edge held fixed) and periodic boundary conditions on the remaining two edges. In this case, we prohibit motion normal to the periodic boundaries, allowing motion only in the direction of the shearing force.

Dissipation in the system results in a transient delay in the transmission of the shearing force to all the cells in the array. Cells closer to the sheared boundary move ahead of those closer to the fixed boundary. In this case we show that this deformation can be solved analytically. We conclude this thesis with an overview of how the approaches developed within can be extended to produce new models of soft tissue mechanics.

Contents Declaration xi 1 Introduction 1 1.1 Soft tissue modelling .3 Individual based models .4 Discrete to continuum asymptotics. 16 2 Deformation of a Single Array of Cells 18 2.8 Equations of Motion .9 Global Boundary and Initial Conditions .10 Non-dimensional variables. 24 iii CONTENTS iv 2.2 Upscaling to continuum model (Incompressible Cells) .1 Neo-Hookean Material .2 Small Displacements in a Neo-Hookean Material .3 Comparison to macroscale static model for a long thin strip .1 Case 1: Prescribed deformation .2 Case 2: Non-uniform shear modulus .4 Application to cardiac tissue: active contraction .1 Discrete active contraction model .2 Continuum active contraction model .3 Results for the active contraction model. 48 3 Growth and Proliferation of a Single Array of Cells 51 3.7 Cell growth rate .10 Global Boundary Conditions .12 Non-dimensional variables .2 Upscaling to Continuum Model (Incompressible Cells) .1 Neo-Hookean Material .3 Results: Cell growth (Incompressible Cells) .1 Case 1: Stress dependent cell growth (no proliferation) .2 Case 2: Stress dependent cell growth with proliferation.

69 CONTENTS v 4 Two- and Three-Dimensional Discrete-to-Continuum Models 70 4.5 Discrete governing equations .7 Discrete global boundary conditions .8 Non-dimensional variables .9 Upscaling to continuum .10 Small displacements in a neo-Hookean material .12 Results Case 1: Free boundary condition along y = w0 .13 Results Case 2: Periodic boundary condition .3 Simple shear deformation .4 Discrete governing equations .6 Discrete global boundary conditions .7 Angle of shear .8 Non-dimensional variables .11 Results: Simple Shear. 98 5 Discussion 100 A Listing of Matlab Codes 105 A. 105 List of Figures 1.1 Tissues are composed of large number of cells packed together. Cells comprise of a nucleus, filament networks (e.

actin), microtubules and a cellular membrane.3 The wall of the heart is constructed from predominantly 3 layers; endocardium (inner), myocardium (middle) and pericardium (outer) (left figure from http: //stevegallik.org/sites/histologyolm.org/images/ heartwall.4 Decomposition of the deformation tensor, F into growth, G, and elastic, A, com- ponents.1 Force diagram of N viscoelastic incompressible 2D cells aligned end-to-end in a single array. The imposed a fixed boundary at x = 0 (to investigate the system in a test problem) is represented as a solid wall at the left hand side of the array. The dissipation due to cells attached to the substrate (in the plane of the page) is represented as a dashpot connected to the initial position of the cell centre (displayed on a dashed line above the array of cells here for clarity). See text for more details.2 Local reference coordinate system for cell j.3 Force balance across boundary between cells j and j + 1, summing the individ- ual forces of cell j on cell j + 1 and of cell j + 1 on cell j.4 Stretch of the N-th cell, λ1 , at t = 10.

(a) Solutions for relative tolerance values rt = 10−8 to rt = 1; (b) Solutions for absolute tolerance values at = 10−8 to at = 1. 27 vi LIST OF FIGURES vii 2.5 Solutions for a system of incompressible Neo-Hookean cells aligned in a single array subject to a prescribed displacement (10% decrease in full array length) with substrate dissipation. Solutions for N = 100 cells, η = 0 and uniform shear modulus µ = 1.6 Steady state solutions for a system of incompressible Neo-Hookean cells aligned in a single array subject to a prescribed displacement (10% decrease in full array length) with substrate dissipation (K = 10−5 ). Solutions for N = 100 cells (n = 2000 continuum nodes) and uniform shear modulus µ = 1.

The profile in x (discrete, continuum), and χ0 (static macroscale) is displayed against initial position, x0 .7 Solutions for a system of incompressible Neo-Hookean cells aligned in a single array subject to a prescribed displacement (10% decrease in full array length) with substrate dissipation. Solutions for N = 100 cells (n = 101 continuum nodes) and uniform shear modulus µ = 1.8 Solutions for a system of incompressible Neo-Hookean cells aligned in a single array subject to a prescribed displacement (10% decrease in full array length) with substrate damping in the absence of viscous dissipation (η = 0). The sys- tem is considered with a non-uniform µ(x) as defined in (2.5, 1, 10 for K = 1 (inset with the case for K = 10−5 ); (b) λ (x,t) over x at t = 0, 0.5, 1, 10 for K = 1 (inset with the case for K = 10−5 ); (c) maxx (p) for t = 0 to t = 10 for K = 10−5 , 1, 10; (d) minx (λ ) for t = 0 to t = 10 for K = 10−5 , 1, 10. 44 LIST OF FIGURES viii 2.9 Solutions for a system of incompressible Neo-Hookean cells aligned in a single array subject to a prescribed displacement (10% decrease in full array length) with viscous damping in the absence of substrate damping (K = 0).

The system is considered with a non-uniform µ(x) as defined in (2.5, 1, 10 for η = 1); (b) min( λ ) for t = 0 to t = 3 for η = 10−5 , 1, 10 (inset with λ (x,t) over x at t = 0, 0.10 Solutions for a system of incompressible neo-Hookean cells aligned in a sin- gle array in a periodic domain subject to an active contraction force, defined in (i) (i) (2. The system is con- sidered with a uniform µ = 1 with substrate damping (K ∈ [10−5 , 10]), in the absence of viscous dissipation (η = 0). Both discrete (symbols) and continuum (lines) systems are displayed.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Roxanna G Barry (2020). Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô [Luận án tiến sĩ, University of Glasgow]. LuanAn.net. https://luanan.net/sinh-hoc/mo-hinh-hoa-lien-tuc-roi-rac-te-bao-den-mo-tissues-roxanna-g-barry

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" nghiên cứu về vấn đề gì?

Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô: Khám phá các phương pháp tiên tiến, ứng dụng và tiềm năng đột phá trong nghiên cứu y sinh và sinh học.

Luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại University of Glasgow. Năm bảo vệ: 2020.

Luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" thuộc chuyên ngành Mathematics and Statistics. Danh mục: Sinh Học.

Luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" có bao nhiêu trang?

Luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" có 143 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Mô hình hóa Liên tục-Rời rạc Tế bào đến Mô" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter