درک اینکه چگونه یک راننده در عروق خونی رشد می کند یک چالش حیاتی در پزشکی قلبی عروقی است، زیرا این کرم های غیر طبیعی می توانند منجر به پارگی های تهدید کننده زندگی شوند اگر پیشرفت های اخیر در مدل سازی چند مقیاسی راه های جدیدی برای تحقیق در مورد ترکیب پیچیده بین زیست شناسی مولکولی، مکانیک سلولی و Hemodynamics که یک تشکیل دهنده محرک را با ادغام داده های متعدد، بهبود بینش های شناختی و بهبود روند تشخیص بیماری و بهبود روند تشخیص بیماری های شناختی را در اختیار می گذارد.

نشانه های بالینی Aneurysms

آنورم ها دیالاسیون های موضعی دیواره های رگ های خونی هستند که معمولا در شریان ها رخ می دهند، به ویژه در آئورت و گردش مغز.در حالی که بسیاری از آنورم ها برای سال ها به صورت منظم باقی می مانند، پارگی آنها اغلب در نتایج ویرانگر، از جمله خونریزی زیراکی یا یک بخش جدائی، با نرخ بالای مرگ و میر و میر و میر، به طور مشابه بیش از 65٪ (AA) منجر می شود.

توسعه یک شتاب دهنده شامل تضعیف تدریجی دیواره کشتی است که اغلب توسط استرس مزمن هیموودینامیک، التهاب و تخریب آنزیمی اجزای ماتریس اضافی مانند کلاژن و elastin ایجاد می شود، دیوار تمامیت ساختاری خود را از دست می دهد، که منجر به عوامل خطرساز خارجی مانند فشار خون، سیگار کشیدن، ژنتیکی و یک آترواسکلروز به طور قابل توجهی افزایش می یابد و شناسایی این مکانیسم های ضروری در حال توسعه بیماران هدف است.

بنیاد های چند مقیاس مدل سازی در زیست شناسی Vascular

مدل سازی چند مقیاس یک چارچوب محاسباتی است که پدیده های پل در مقیاس های مختلف فضایی و زمانی، از تعاملات مولکولی (نانومترها، میکرو ثانیه) به جریان خون سطح اندام (عوامل، ثانیه) در زمینه یک سنسور منفرد، این مدل ها شبیه سازی می کنند که چگونه سیگنال های بیوشیمیایی در سلول ها بر مکانیک بافت و مقیاس های جهانی Hemodynamics تأثیر می گذارند.

اجزای کلیدی مدل های چند مقیاس

سطح مولکولی

در مقیاس مولکولی، مدل ها بر روی مسیرهای بیوشیمیایی که رفتار سلول های عروقی را تنظیم می کنند تمرکز می کنند.به عنوان مثال، سیگنال های آبشاری از جمله متالولوپروتئیناز ماتریس (MMPs) و مهار کننده های آنها (TIMPs) برای درک غلظت های بافت خارجی در این تعادل منجر به تخریب بیش از حد ماتریس اضافی، تضعیف دیوار C0 می تواند این فرآیندهای تجزیه و تحلیل را شبیه سازی کند: چگونه غلظت های بافت محلی را در ارتباط با آنزیم های تجزیه و تحلیل می کند.

سطح سلولی

در سطح سلولی، مدل های چند مقیاسی شامل پاسخ سلول های عضلانی صاف عروقی (VSMCs) و سلول های انتهایی به محرک های مکانیکی و شیمیایی است. VSMCs تغییرات در کشش و فشار را ترکیب می کنند، باعث تغییر پدیداری از انقباض به حالت های مصنوعی، که باعث التهاب و بازسازی سلول های پایانوتیل، پوشش دادن، هدایت گیرنده و شبیه سازی روش های اتصال سلول های وابسته به عملکرد سلول و اکسید می شود.

سطح بافت

سطح بافت شامل مدل سازی یکپارچه خود دیوار کشتی است که به عنوان یک پیچیده، anisrick و مواد غیر خطی است. الیاف کلاژن قدرت کششی را فراهم می کند، در حالی که elastin اجازه می دهد تا کشش مدل های چند مقیاس اغلب از مکانیک آسیب یا رشد و بازسازی (G & R) تئوری های به ثبت چگونگی انطباق دیوار به بارهای مزمن هلیوم، برای مثال، شبیه سازی زمان و تجزیه و تحلیل داده های فیبر، و تحلیل شده و تحلیل می کنند.

سطح بدن

در سطح اندام، دینامیک مایع محاسباتی (CFD) جریان خون را از طریق درخت عروقی شبیه سازی می کند، ارائه نقشه های فضایی از استرس پاشنه دیوار (WSS) و فشار. مناطق پایین WSS شناخته شده است به ارتباط با رشد شتاب دهنده قلب؛ در حالی که شاخص های نوسان نشان می دهد جریان آشفته. - جغرافیای خاص بیمار به دست آمده از تصویربرداری پزشکی (CT،) است که شبیه سازی های مربوط به کاهش فشار لوله کشی است: او اجازه می دهد تا بازخوردهای جریان سیگنال دهی شده در انتهای سلول های سیگنال دهی شده با سرعت کاهش یابد.

برنامه های کاربردی در Aneurysm Research

مدل های چند مقیاسی برای بررسی هر دو شتاب دهنده مغزی و بیهوشی استفاده شده است.یک برنامه اصلی پیش بینی خطر شکستگی است. معیارهای بالینی سنتی، مانند اندازه شتاب دهنده، پیش بینی های ناقص هستند.با شبیه سازی جریان خاص بیمار و استرس دیوار، مدل ها می توانند مناطق آسیب پذیری مکانیکی بالا را شناسایی کنند.

یکی دیگر از کاربردهای درک اثرات مداخلات، مانند قرار دادن یا چرخش جریان (۱) مدل های چند مقیاس می تواند شبیه سازی کند که چگونه یک الگوهای جریان و استرس دیوار، پیش بینی بازسازی طولانی مدت، این قابلیت از برنامه ریزی جراحی و طراحی ابزار پشتیبانی می کند؛ علاوه بر این، این مدل ها برای بررسی نقش کاتتر زدایی، تشکیل ترومبو، و دارو درمانی در پیشرفت اخیر استفاده می شود.

پزشکی شخصی و مدل سازی پیش بینی

هدف نهایی ایجاد دوقلوهای دیجیتال خاص بیمار از واژها است.این مدل ها می توانند ژنوم، بیومارکر، تصویربرداری و داده های بالینی را ادغام کنند تا ارزیابی های خطر زمان واقعی و توصیه های درمان را ارائه دهند، به عنوان مثال، بیمار با سابقه خانوادگی از یک متخصص بینایی و برخی از پلی مورفیسم های MMP می تواند یک مدل چند نفره داشته باشد که پیش بینی می کند که تجزیه و تحلیل های اولیه دیوار، هنوز هم می تواند اهداف نظارت خون بیشتری را در این دوره های کنترل خون را تنظیم کند.

چالش های فعلی و مسیرهای آینده

علی رغم پتانسیل های آنها، مدل های چند مقیاسی با موانع قابل توجهی مواجه هستند.هزینه محاسباتی یک مانع باقی می ماند، به ویژه هنگامی که پویایی مولکولی دقیق با CFD سطح اندام را ترکیب می کنند. محاسبات موازی و رویکردهای یادگیری ماشین برای سرعت بخشیدن به شبیه سازی های دیگر در دسترس بودن داده ها توسعه یافته است: ارزش های پارامتری برای سلول های سلولی و مدل های بافت اغلب از آزمایش های حیوانی یا مطالعات آزمایشگاهی مشتق شده اند که ممکن است به طور مستقیم به پیشرفت یک سلول های خاص و بهبود داده های بدن انسان ترجمه نمی کنند.

اعتبار نیز حیاتی است.مدل ها باید به طور دقیق در برابر مجموعه داده های تجربی و مشاهدات بالینی آزمایش شوند تا اطمینان حاصل شود که این نیاز به پروتکل های استاندارد برای جمع آوری داده ها و به اشتراک گذاری طرح هایی مانند ] و مدل Repository مدل [FLT 1] ترویج علم باز در این دامنه است، علاوه بر این ادغام عدم قطعیت اندازه گیری به درک فواصل اطمینان از مدل کمک خواهد کرد.

با نگاهی به آینده، ادغام هوش مصنوعی فرصت های هیجان انگیز را ارائه می دهد.یادگیری ماشین می تواند به استنتاج پارامتر، کاهش مدل و شناسایی بیومارکرهای جدید از مجموعه داده های پیچیده کمک کند. مدل های هیبریدی ترکیب شبیه سازی مبتنی بر فیزیک با شبکه های عصبی به عنوان سورروکس های کارآمد برای پشتیبانی بالینی زمان واقعی، علاوه بر این، پیشرفت در تصویربرداری چند مقیاس، مانند 3Dtology و میکروپی وی، داده های اولیه غنی تر را برای اعتبار سازی و مدل های اولیه ارائه می دهد.

مرز دیگر شامل التهاب و پاسخ ایمنی به طور صریح به مدل ها است.سلول های Immune مانند ماکروفاژها و نوتروفیل ها نقش دوگانه ای در پیشرفت شتاب دهنده ایفا می کنند: آنها می توانند ماتریس را از طریق MMP ها تجزیه کنند، اما همچنین بهبود این تعاملات سلولی در مقیاس درک عمیق تر از اینکه چرا برخی از شتاب دهنده ها در حالی که دیگران به سرعت رشد می کنند، یک چارچوب دید جامع است که می تواند اصلاحات پیشگیرانه را بهبود بخشد.

به طور خلاصه، مدل سازی چند مقیاسی یک ابزار قدرتمند در تحقیقات شتاب دهنده است، مقیاس های از مولکول ها به اندام ها را تقویت می کند، با آشکار کردن مکانیسم های پشت دیوار شناور ضعیف و استرس هلیوم، این مدل ها توانایی ما برای پیش بینی، تشخیص و درمان این وضعیت خطرناک را افزایش می دهند. ادامه همکاری بین زیست شناسان، مهندسان و پزشکان ضروری است که این پیشرفت های محاسباتی را به عمل بالینی، کاهش بار مرگ و میر مرتبط با مرگ و میر مرتبط با آن ترجمه کنند.