Este artigo apresenta uma estratégia para a construção de modelos de elementos finitos de materiais condutores fibrosos expostos a um campo elétrico (EF). Os modelos podem ser usados para estimar a entrada elétrica que as células semeadas nesses materiais recebem e avaliar o impacto da alteração das propriedades, estrutura ou orientação do material constituinte do andaime.
Estudos clínicos mostram que a estimulação elétrica (ES) é uma terapia potencial para a cicatrização e regeneração de vários tecidos. Compreender os mecanismos de resposta celular quando expostos a campos elétricos pode, portanto, orientar a otimização das aplicações clínicas. Experimentos in vitro visam ajudar a descobri-los, oferecendo a vantagem de faixas de entrada e saída mais amplas que podem ser avaliadas de forma ética e eficaz. No entanto, os avanços em experimentos in vitro são difíceis de reproduzir diretamente em ambientes clínicos. Principalmente, isso porque os dispositivos ES utilizados in vitro diferem significativamente dos adequados para o uso do paciente, e o caminho dos eletrodos para as células-alvo é diferente. Traduzir os resultados in vitro em procedimentos in vivo, portanto, não é simples. Enfatizamos que a estrutura e as propriedades físicas do microambiente celular desempenham um papel determinante nas condições reais de teste experimental e sugerem que medidas de distribuição de carga podem ser usadas para preencher a lacuna entre in vitro e in vivo. Considerando isso, mostramos como a modelagem de elementos finitos silico (FEM) pode ser usada para descrever o microambiente celular e as mudanças geradas pela exposição do campo elétrico (EF). Destacamos como os casais EF com estrutura geométrica para determinar a distribuição de carga. Em seguida, mostramos o impacto das entradas dependentes do tempo no movimento da carga. Por fim, demonstramos a relevância da nossa nova metodologia do modelo silico utilizando dois estudos de caso: (i) in vitro fibroso Poly (3,4-etilenodioxithiophene) poli (estireno) (PEDOT-PSS) e (ii) em colágeno vivo em matriz extracelular (ECM).
ES é o uso de EFs com o objetivo de controlar células e tecidos biológicos. Seu mecanismo é baseado no estímulo físico transduzido para a célula quando as biomoléculas dentro e ao seu redor são expostas a um gradiente de tensão gerado externamente. As partículas carregadas estão envolvidas em um movimento organizado regido pela lei de Coulomb, gerando forças de arrasto sobre as partículas não carregadas. O fluxo de fluidos resultante e a distribuição de carga alteram as atividades e funções celulares como adesão, contração, migração, orientação, diferenciação e proliferação1 à medida que a célula tenta se adaptar à mudança nas condições microambientais.
Como os EFs são controláveis, não invasivos, não farmacológicos e mostram ter um impacto efetivo no comportamento celular essencial, a ES é uma ferramenta valiosa para a engenharia de tecidos e medicina regenerativa. Foi usado com sucesso para orientar o desenvolvimento neural2, esquelético3, músculo cardíaco4, osso5 e desenvolvimento da pele6. Além disso, à medida que melhora a iontopforese7,é usado como um tratamento alternativo ou complementar aos farmacológicos convencionais. Sua eficiência no manejo da dor ainda é debatida, pois são aguardados ensaios clínicos de maior qualidade8,9,10. No entanto, não foram relatados efeitos adversos e tem potencial para melhorar o bem-estar do paciente11,12,13,14,15.
Embora apenas ensaios clínicos possam dar um veredicto definitivo para a eficácia de um procedimento, modelos in vitro e em silico são necessários para informar o design de um tratamento ES previsível, pois eles oferecem um controle mais forte sobre uma gama mais ampla de condições experimentais. Os usos clínicos investigados da ES são regeneração óssea16,17, recuperação de músculos denervados18,19, regeneração axonal após cirurgia20,21, alívio da dor22, cicatrização da ferida23,24,25 e entrega de medicamentos iontoforéticos26. Para que os dispositivos ES sejam amplamente introduzidos em todas as aplicações-alvo possíveis, os ensaios clínicos ainda não estabeleceram evidências mais fortes para um tratamento eficiente. Mesmo em domínios onde tanto os estudos in vivo animal quanto humano relatam consistentemente resultados positivos, o grande número de métodos relatados, juntamente com pouca orientação sobre como escolher entre eles e o alto preço de aquisição impede os médicos de investir em dispositivos ES27. Para superar isso, o tecido alvo não pode mais ser tratado como uma caixa preta (limite de experimentos in vivo), mas deve ser visto como uma sinergia complexa de múltiplos subsistemas(Figura 1).
Múltiplos experimentos ES foram realizados in vitro ao longo dos anos28,29,30,31,32,33,34. A maioria delas só caracteriza o ES através da queda de tensão entre os eletrodos divididos pela distância entre eles - uma aproximação aproximada da magnitude do campo elétrico. No entanto, o campo elétrico em si só influencia partículas carregadas, não células diretamente. Além disso, quando vários materiais são interpostos entre o dispositivo e as células, a aproximação áspera pode não aguentar.
Uma melhor caracterização do sinal de entrada requer uma visão clara de como o estímulo é transduzido para a célula. Os principais métodos de entrega do ES são o acoplamento direto, capacitivo e indutivo35,36. Os dispositivos para cada método diferem com o tipo de eletrodo (haste, planar ou enrolamento) e colocação em relação ao tecido alvo (em contato ou isolado)35. Dispositivos usados in vivo para tratamentos mais longos precisam ser vestíveis, assim os eletrodos e, na maioria das vezes, a fonte de energia são implantados ou anexados à pele como curativos ou manchas eletroativas. O gradiente de tensão gerado desloca partículas carregadas na área de tratamento.
Como impacta o fluxo de partículas carregadas resultante nas proximidades das células, a estrutura do andaime é de extrema importância no desenho dos protocolos ES. Diferentes configurações de transporte de carga surgem se o material da plataforma, técnica de síntese, estrutura ou orientação em relação à mudança de gradiente de tensão. In vivo, a disponibilidade e o movimento de partículas carregadas são impactados não apenas pelas células, mas também pela rede de colágeno e fluido intersticial que compõem o ECM de suporte. Andaimes projetados são cada vez mais usados para recriar melhor microambientes de células naturais in vitro1,35. Simultaneamente, o ECM é um andaime natural complexo.
Andaimes artificiais são baseados em metais, condução de polímeros e carbono, projetados com foco no equilíbrio da biocompatibilidade com desempenho eletroquímico e estabilidade a longo prazo36. Um tipo versátil de andaime é o tapete fibroso eletrospun que oferece uma topografia nanoescala controlável. Isso pode ser projetado para se assemelhar ao ECM, assim fornecer pistas mecânicas semelhantes que auxiliam na regeneração de uma ampla gama de tecidos37. Para impactar significativamente o ES, os tapetes precisam ser condutores até certo ponto. No entanto, os polímeros condutores são difíceis de eletropinar e a mistura com portadores isolantes limita a condutividade das fibrasresultantes 38. Uma solução é polimerizar um monômero condutor na superfície de uma fibra dielétrica, resultando em boa resistência mecânica e propriedades elétricas do produto final38. Um exemplo é o revestimento de fibras eletrospun de seda com o semi condutor PEDOT-PSS39. A combinação de sinais mecânicos e eletromagnéticos acelera significativamente o crescimento de neurite40,41,42. Os neurites seguem o alinhamento das fibras dos andaimes e alongam mais após a exposição a um EF paralelo às fibras do que a uma vertical43. Da mesma forma, o alinhamento dos andaimes fibrosos ao EF também promove a maturação miogênica33.
O ECM é composto principalmente de proteínas fibrosas44, daqueles colágenos tipo I sendo o principal constituinte em todos os tecidos animais, exceto a cartilagem (rica em colágeno tipo II)44. Tropocollagen (TC), conformação helicoidal tripla de fios de polipeptídeo, é o motivo estrutural das fibrilas de colágeno45. A microscopia eletrônica de transmissão e as imagens de microscopia de força atômica de fibrilas de colágeno mostram um padrão de banda46 periódico D explicado pelo modelo Hodge & Petruska47 como matrizes regulares de lacunas TC e sobreposições45. Os tendões são compostos de uma matriz fibrilar colagenosa alinhada blindada por uma matriz proteoglica não-colóide altamente hidrofílica48,49. Decorin é um pequeno proteoglycano rico em leucina (SLRP) capaz de ligar as regiões de lacuna de fibrilas de colágeno e conectar-se com outros SLRPs através de suas cadeias laterais glicosaminoglicanas (GAG)49. Estudos feitos sobre tendões mostram que suas propriedades elétricas mudam significativamente quando hidratadas50,51, mecanismo de transporte de carga mudando de protônico para iônico à medida que o nível de hidratação aumenta51. Isso sugere que a condução elétrica ao longo de uma fibrila tipo colágeno I poderia ser habilitada por um casaco de água decorina, com regiões de lacuna e sobreposição com diferentes condutividades elétricas e constantes dielétricas.
Como a recriação idêntica do ECM por andaimes artificiais é improvável, o conhecimento que produz sinergia entre in vivo e in vitro habilitado por resultados traduzíveis parece estar em um beco sem saída. Na modelagem do silico não só reestilização da tradução entre os dois, mas também agrega benefícios importantes na caracterização dos processos desconhecidos envolvidos no ES. Comparar as observações in vivo com o in vitro pode trazer informações sobre a força de acoplamento entre o tecido alvo e o resto do organismo, mas não revela os limites atuais de conhecimento. O desconhecido pode ser exposto observando a diferença entre o que se espera que aconteça com base no conhecimento atual e no que acontece. Em experimentos de silico baseados em modelagem matemática permitem dividir o processo em subprocessos conhecidos e desconhecidos. Dessa forma, fenômenos não contabilizados no modelo vêm à tona quando nas previsões de silico são comparados a experimentos in vitro e in vivo.
Formar e testar hipóteses quanto aos mecanismos subjacentes de como as células e tecidos são afetados pelos campos elétricos é dificultado pelo grande número de parâmetros52 que precisam ser testados separadamente. Para definir condições experimentais representativas, o processo ES deve ser dividido em subprocessos (Figura 1) e devem ser identificados sinais de entrada dominantes que afetam o comportamento celular. Modelos que representam efeitos físicos fundamentais do ES nas células descrevem o domínio que acotoda o EF com a célula - o das partículas carregadas53. O comportamento das partículas exteriores à célula depende do microambiente e pode ser investigado separadamente da célula. O sinal de entrada dominante para a célula é o subconjunto de saídas de dispositivos ES que causa o maior grau de variabilidade na resposta celular. O menor subconjunto dos parâmetros experimentais completos que podem gerar variações em todos os sinais de entrada celular dominantes pode ser usado para diminuir a dimensão do espaço do parâmetro e o número de casos de teste.
A entrada do modelo de destino ES biológico deve ser um subconjunto dos sinais de saída produzidos pelo dispositivo ES que são úteis na descrição dos efeitos físicos do ES nas células. Um simples bioreator com acoplamento direto tem a mesma estrutura que células eletroquímicas eletrolíticas. Os modelos deles mostram a distribuição de densidade atual primária (contabilizando a resistência à solução), secundária (também contabilizando reações farádicas) ou terciária (também contabilizando a difusão de íons). À medida que a complexidade se traduz em custo computacional, o modelo mais simples é mais adequado para explorações espaciais de parâmetros. Simulações de compósitos fibrosos motivados pelas propriedades materiais54 se concentram em propriedades de materiais a granel como resultado de uma microarquitetítada complexa, portanto não pode descrever os efeitos locais da exposição ao EF. Existentes em modelos de silico, motivados pelo ES, focalizar a amostra biológica, seja uma única célula imersa em um meio homogêneo55,56,57, ou tecidos complexos com espaço extracelular homogêneo58. A carga e a densidade atual (Figura 2) podem atuar como sinais de interface entre os modelos do dispositivo ES e da amostra biológica, ou entre diferentes componentes do dispositivo ES. O protocolo baseado em FEM proposto utiliza as equações descritas na Figura 2 e foi usado para estudar como parâmetros dependentes de andaimes podem ser usados para modular esses dois sinais, independente do EF gerado por uma configuração de acoplamento direto. Os resultados ressaltam que é necessário contabilizar propriedades elétricas de andaime ou ECM ao investigar como o ES impacta as células-alvo.
1. Construa o modelo em COMSOL
2. Realizar simulação
3. Análise
O modelo proposto descreve características de um tapete composto com fibras paralelas, imerso em uma substância condutora e exposto a um gradiente potencial elétrico gerado externamente. Simulações mostram que a contabilização dos diferentes componentes de um andaime é importante em uma microescala e exploram como a mudança no ângulo de alinhamento (sinal de entrada) das fibras para o EF pode gerar variabilidade na corrente e densidade de carga (sinais de saída) nas proximidades das fibras.
São apresentados cinco estágios de complexidade geométrica diferentes, cada um tendo efeito sobre o resultado da simulação: laje condutiva suave (SC), laje lisa com fibras embarcadas não condutoras (SNC), composto condutivo áspero (RC), composto áspero com fibras embarcadas não condutoras (RNC), composto áspero com fibras embarcadas não condutoras e dois tipos de revestimento periódico (RNCd)(Figura 3). A seção 1.5 do protocolo apresenta as etapas para importar as geometrias em um projeto e a seção 1.6 mostra como construí-los passo a passo. Os dois primeiros modelos não explicam a morfologia superficial. SC e RC não contabilizam as propriedades dielétricas do núcleo de fibra. O RNC é o modelo proposto para andaimes artificiais nanofibrosas, enquanto o RNCd é o modelo proposto para um segmento de ECM.
A minimização do custo computacional foi realizada reduzindo a geometria do dispositivo ES a um volume de unidade modelo representando o microambiente. Embora um dispositivo ES e a largura e o comprimento do andaime possam facilmente estar na ordem de alguns centímetros, o diâmetro das fibras que contêm é geralmente menor do que um mícndo. Aqui, usamos um corte de andaime comparável ao diâmetro da fibra para reduzir o custo computacional induzido pela proporção e destacar o efeito da natureza fibrosa do andaime no microambiente elétrico. O resto do dispositivo ES é substituído por condições de limite potenciais elétricos escolhidas de modo que uma aproximação aproximada para a magnitude do campo elétrico é de 100 V/m, um parâmetro de estimulação frequentemente relatado. Além disso, acredita-se que um volume unitário com cinco fibras paralelas - como a utilizada em simulações, apresentada na Figura 3 - seja considerado representativo de todo um tapete fibroso planar. Três tipos de fibras podem ser distinguidas em uma matriz 1D: central interior (com o plano de simetria longitudinal do andaime dividindo-as ao meio), transitória interior (com superfície lateral cercada por outras fibras, mas com laterais assimétricas) e exterior (na borda do andaime). Cinco é o número mínimo de fibras necessárias para incluir todos os três tipos definidos.
O tamanho do elemento de malha do modelo requer atenção especial, pois pode impactar os resultados da simulação e, assim, não expor efeitos importantes (Figura 4). Esta é uma regra geral do método de elemento finito e uma implicação do teorema amostral de Nyquist-Shannon. Quanto mais rápido os sinais de simulação essenciais flutuam no espaço, menores os elementos de malha precisam ser para produzir uma representação leal do fenômeno. Por outro lado, quanto menor o elemento, maior o número total de blocos de construção do modelo e o custo computacional. O refinamento de malha adaptável configurado na seção 2.1 é um método bom e fácil para equilibrar esses objetivos opostos, diminuindo o tamanho do elemento apenas onde e enquanto esta operação produzir uma mudança significativa.
Um modelo muito simplista pode falhar apresentando efeitos importantes(Figura 5,6). Simulações mostram que a contabilização da morfologia superficial e propriedades elétricas de componentes de andaimes não é redundante na previsão de microambientes elétricos. Embora a morfologia superficial tenha um impacto direto no EF estacionário (compare SC e SNC com RC, RNC e RNCd), uma comparação entre as previsões de RC e RNC mostra que núcleos de fibra nãocondutivo amplificam esse efeito. Do ponto de vista da modelagem de microambientes elétricos celulares em andaimes nanofibrosas, os modelos SC, SNC e RC são, portanto, sub-ideais. No entanto, é uma boa prática adicionar complexidade incrementalmente, pois comparações entre os diferentes estágios ajudam a indicar quais características dão origem a efeitos específicos.
A complexidade do modelo impacta a mudança de corrente e da densidade de carga com o alinhamento de fibras ao EF. O protocolo proposto ajuda a destacar o efeito ( Figura5,6). Embora o modelo SC não mostre variação nas métricas propostas quando seu alinhamento ao gradiente potencial elétrico é alterado, as simulações do modelo RNC prevêem um contraste poderoso entre a unidade do tapete com fibras alinhadas ao EF e aquela com fibras perpendiculares(Figura 7). Quando os núcleos não condutores atrapalham o fluxo atual, formam barragens periódicas que levam a regiões alternadas de alta e baixa densidade de carga.
Regimes dinâmicos de ES podem ser simulados com estudos dependentes do tempo. Vídeos em arquivos suplementares mostram previsões feitas para uma tensão de entrada sinusoidal em um modelo de andaime artificial completo (RNC), com fibras paralelas ou perpendiculares ao gradiente potencial elétrico. Pequenas correntes ao longo das fibras perpendiculares ao EF aparecem quando a carga é liberada do andaime à medida que a magnitude do EF diminui. Isso mostra que a estimulação pode ocorrer não apenas enquanto o EF externo estiver presente, mas também logo após ser desconectado - Veja arquivos suplementares para vídeos.
Figura 1: Diagrama hierárquico de blocos de modelagem - vantagens e limitações da modelagem com modelos in vivo e em silico. Bloqueie os blocos de marcas de cores no mesmo nível hierárquico. Blocos de classificação mais baixas estão incluídos em classificações mais altas. As marcas de cor do traçado do bloco podem incluir o bloco em um determinado tipo de modelo - o acoplamento com outros blocos de sistema não tem amarelo em seu curso, pois não são componentes para modelos in vitro. As balas agem como válvulas e significam controlabilidade do bloco. Quando uma válvula está acesa, o sinal pode passar por todos os caminhos de seta nos subsistemas subordinados que têm a cor da válvula em seu curso. Interpretação do diagrama: o processo ES é composto pelo dispositivo de estimulação e alvo biológico, cada um com vários subprocessos determinísticos ou estocásticos interconectados que não podem ser separados in vivo ou in vitro, portanto não possuem válvula vermelha ou amarela. Processos estocásticos também intervêm na interface entre o dispositivo de simulação e a amostra biológica quando ambos são estimulados. Um modelo in vitro desacopla o sistema de interesse (ou seja, segmento de pele) do resto do organismo. Assim, apenas processos intrínsecos do sistema de interesse coberto por processos estocásticos de natureza diferente podem ser observados. No entanto, os diferentes processos intrínsecos envolvidos não podem ser estimulados e identificados separadamente. Os modelos em silico são paramétricos para componentes conhecidos - espera-se que seu comportamento seja de uma determinada forma - e não paramétrico para o desconhecido - pois não há razão mecanicista para dar credibilidade a uma certa extrapolação. Todos os componentes em silico podem ser simulados separadamente ou em diferentes combinações, permitindo o retrato de diferentes hipóteses. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 2: (A) Lei de Coulomb (B) Campo potencial elétrico e carga de sonda móvel (C) Corrente elétrica (D) Densidade de carga elétrica (E) Densidade atual (F) Equação de continuidade (G) Lei de conservação de carga. (A) Partículas estacionárias carregadas eletricamente q e Q interagem eletroessticamente através da força de Coulomb . (B1) Cada partícula carregada Q gera um campo escalar chamado potencial elétrico em todas as posições
no espaço:
. O trabalho máximo necessário para mover outra partícula carregada q de sua posição
é o produto entre a carga q e o potencial elétrico gerado por Q na posição
. O campo potencial elétrico gerado por múltiplas partículas é a soma dos campos gerados por cada partícula individual. (B2) Um campo estacionário com partículas geradoras fixas q e Q, age com
uma partícula sobre uma sonda com carga positiva qp. Em resposta, qp move-se para minimizar o potencial elétrico de sua posição. Para descrever o movimento de qp,pode-se derivar
e o campo elétrico do campo potencial
elétrico:
. (C) Várias partículas de sonda móvel carregadas positivamente liberadas uniformemente em um campo elétrico estacionário seguem um movimento organizado. Para rastrear a configuração de carga sem rastrear cada partícula, pode-se especificar a cada instante: (D) como o espaço é ocupado por partículas, atribuindo uma densidade de carga
a cada volume infinitesimal, de acordo com a Lei de Gauss, e (E) como as partículas passam pelas superfícies de fronteira entre os volumes infinitesiários vizinhos, atribuindo uma densidade atual
a cada limite de acordo com a Lei de Ohm. (F) A carga e a densidade atual evoluem co-dependentemente de acordo com a Equação de continuidade, pois o deslocamento de partículas não uniformes leva ao acúmulo ou perda de partículas em um determinado volume. (G) Dentro de um sistema isolado, prevalece a lei de conservação de Carga e não há entrada ou saída de partículas carregadas. Anotações utilizadas:- q,Q, qp carga e nome da partícula carregada;
- Norma euclidiana do vetor de posição; k - Constante de Coulomb;
- operador de gradiente, εa - absoluta permissão do meio; σ - condutividade do meio. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3: Cinco níveis diferentes de complexidade para um tapete fibroso. SC- suave com fibras embarcadas condutivas, o modelo mais simples, não contabilizando morfologia superficial ou propriedades diferentes dos componentes constituintes; SNC- suave com fibras embarcadas não condutoras; RC- áspero com fibras embarcadas condutivas, contabilizando a morfologia superficial, mas não para diferentes propriedades componentes; RNC- áspero com fibras embarcadas não condutoras, modelo completo proposto de andaimes artificiais nanofibrosas; RNCd- áspero com fibras embarcadas não condutoras revestidas com dois materiais diferentes, modelo completo proposto para uma folha de fibras de colágeno. Unidade de comprimento utilizada: nanômetros. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4: Exemplos de resultados do refinamento adaptativo da malha e da densidade de carga resultante após a simulação. (Esquerda) Rede gerada automaticamente com elementos tetraedra extra grosseiro; (À direita) Malha inicial adaptativamente refinada durante o estudo estacionário; elementos menores são necessários para um resultado preciso nas áreas onde sinais simulados têm mudanças espaciais abruptas. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 5: O ângulo de alinhamento da fibra para o gradiente potencial elétrico impacta a força do EF na mídia de cultura celular circundante quando a complexidade suficiente é contabilizada. SC, SNC, RC, RNC e RNCd são os diferentes níveis de complexidade para o modelo de tapete fibroso apresentado na Figura 3. O eixo vertical marca o ângulo de alinhamento das fibras ao gradiente potencial elétrico. Eletrodos abstratos em destaque - lado inferior com alto potencial elétrico e parte superior com baixo potencial elétrico. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 6: O ângulo de alinhamento da fibra para o gradiente potencial elétrico impacta a densidade de carga espacial nos meios de cultura celular circundantes quando a complexidade suficiente é contabilizada. SC, SNC, RC, RNC e RNCd são os diferentes níveis de complexidade para o modelo de tapete fibroso apresentado na Figura 3. O eixo vertical marca o ângulo de alinhamento das fibras ao gradiente potencial elétrico. Eletrodos abstratos em destaque-lado inferior com alto potencial elétrico e parte superior com baixo potencial elétrico. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 7: O movimento da carga é influenciado pelo alinhamento da fibra do andaime em relação ao EF. Ambos os painéis ilustram previsões de modelos RNC de estado estável. No lado esquerdo as fibras são paralelas à EF, enquanto no lado direito são perpendiculares. O volume de cores de vermelho e azul claro marca a densidade de carga, enquanto o volume da seta marca a orientação de densidade atual. A cor das setas corresponde à norma de densidade atual. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Nome | Expressão | Descrição |
Ws | 10*Rc*med_ratio | Largura do andaime |
É | 10*Rc*med_ratio | Comprimento do andaime |
Hs | 2*Rf | Altura do andaime |
med_ratio | 1.5 | Proporção de mídia de cultura celular para andaime |
Rc | 278,5[nm] | Raio do núcleo de fibra |
r | 1.5 | Relação núcleo de fibra para revestimento |
Rf | Rc*r | Fibra com raio de camada |
theta | 90[deg] | Ângulo de orientação de fibras |
Se | 1.3*(Ls*cos(theta)+Ws*sin(theta)) | Comprimento da fibra |
tes | 1 | Relação de raio do núcleo de fibras à distância entre fibras |
n_1 | 2*(correção((Ws/(2*cos(theta)-Rf)/(2*tes*Rc)+3)*(cos(theta)!=0)+1*(cos(theta)==0) | Número máximo de fibras se teta<=45 |
n_2 | 2*(correção((Ls/(2*sin(theta)-Rf)/(2*tes*Rc)+3)*(pecado(theta)!=0)+1*(sin(theta)==0) | Número máximo de fibras se theta>45 |
excesso | 1.2+0,3*abs(sin(2*theta)) | Primeira fibra relativa offset de andaime |
D | Lf/5 | Periodicidade do casaco |
escora | 0.46 | Comprimento do primeiro casaco em relação à periodicidade D |
E | 100[mV/mm] | Magnitude do campo elétrico |
V0 | E*Ls*med_ratio | Tensão terminal |
ômega | 500[Hz] | Tempo dependente da frequência de tensão |
p_sigma | 0.5 | Condutividade relativa do segundo revestimento |
p_eps | 1.5 | Segunda constante dielétrica relativa de revestimento |
Tabela 1: Parâmetros utilizados para simulação
Mídia de Cultura | PEDOT:PSS 1 | PEDOT:PSS 2 | Colágeno Hidratado 1 | Colágeno Hidratado 2 | Fibroin de Seda | Colágeno Seco | |
Condutividade Elétrica (S/m) | 1.7014 | 1.00E-01 | p_sigma * 0.1 | 2.00E-05 | p_sigma * 2e-5 | 1.00E-08 | 2.50E-08 |
Permissão Relativa | 80.1 | 2.2 | p_eps * 2.2 | 9.89 | p_eps * 9.89 | 7.81E+00 | 4.97 |
Tabela 2: Propriedades materiais utilizadas na simulação
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O protocolo proposto sugere uma solução uniforme de modelagem para andaimes naturais e artificiais e destaca a necessidade de considerar a nanoestrutura de andaimes fibrosos ao inspecionar os efeitos do EF sobre células semeadas em tais materiais. Embora uma aproximação grosseira para a intensidade da EF (diferença potencial de eletrodo dividida pela distância entre os eletrodos) nos levaria a esperar uma força de campo de 100 mV/mm, simulações prevêem forças estacionárias de campo até 30% maiores em diferentes áreas do tapete(Figura 5). Esse resultado deve interessar-se ao desenho do experimento ES e à interpretação dos dados, uma vez que a morte celular pode ser causada por EFs muito fortes. Expor o microambiente elétrico permitiria uma correlação direta entre es e desenvolvimento celular. Enquanto vários estudos apresentam análises detalhadas de morfologia dos andaimes utilizados33,43,59, eles não investigam a interação entre a estrutura, as propriedades elétricas dos materiais e o EF. Este protocolo pode permitir este link, pois parâmetros como raio de fibra, espessura da camada de revestimento, distância entre fibras e propriedades elétricas dos materiais componentes podem ser modificados de acordo com cada experimento alterando as Definições Globais nas etapas 1.2 e 1.3. Assim, as previsões personalizadas de carga 3D e densidade atual podem ser feitas tanto para regimes estáticos quanto dinâmicos de ES.
A otimização do design de andaimes pode ser direcionada através dos modelos RNC e RNCd com amplas explorações de alcance de parâmetros, escalando as morfologias ou partes propostas. Alternativamente, outras configurações de andaimes podem ser investigadas com o protocolo proposto alterando os tipos de Array de Linear para Tridimensional na seção 1.6.5 e adaptando geometria do andaime na seção 1.6.2. No entanto, a otimização do andaime não pode ser feita sem um objetivo. Enquanto para fins de engenharia de tecidos o foco principal é o destino celular, uma imagem mais clara sobre quais estímulos são seus principais determinantes é essencial se seu controle confiável for desejado. Carga e densidade atual são bons descritores de microambientes elétricos celulares, pois mostram a interação entre o EF e as propriedades elétricas dos diferentes materiais componentes de andaimes complexos como o ECM. O protocolo mostra como calcular previsões para essas métricas dada uma geometria de andaime nanofibrosa e destaca a importância do ângulo de alinhamento das fibras com o EF. Previsões de carga e densidade atual poderiam então estar ligadas ao desenvolvimento celular e, portanto, os regimes de andaime e ES podem então ser otimizados para tarefas específicas.
Curiosamente, um estudo mostra que a exposição à EF gerou estresse mecânico mais do que o dobro em força em filmes compostos com nanofibras perpendiculares ao EF externo em comparação com filmes com alinhamento paralelo60. O estresse mecânico relatado pode ser resultado de forças de Coulomb agindo entre fibras carregadas, previstas pelas simulações de modelos ásperos (RC, RNC, RNCd) (Figura 6). Embora essas simulações possam ser úteis na investigação dessa hipótese, deve-se notar que os resultados experimentais relatados foram obtidos em um sistema com acoplamento capacitivo, e a simulação apresenta acoplamento direto.
Um fator limitante para futuros possíveis usos do protocolo para estimar um sinal de entrada celular é a incerteza dos parâmetros. Parâmetros geométricos incertos são a espessura da camada de revestimento e a distância entre núcleos de fibra. O primeiro pode ser inferido encontrando o valor que leva a uma impedância em massa que pode ser validada experimentalmente. O segundo pode ser extraído de material de alta resolução. Parâmetros que descrevem as propriedades físicas dos materiais também são afetados pela incerteza. No entanto, a condutividade elétrica e a constante dielétrica de materiais exemplificados diferem muito mais do que a precisão experimental de medição(Tabela 2). Portanto, os efeitos relatados seriam mantidos apesar de erros moderados de medição.
Os resultados mostram como a complexidade do modelo não suficiente pode esconder informações relevantes. É importante reconhecer que o protocolo simula uma versão simplificada do fenômeno físico que ocorre, pois não contabiliza a natureza diferente dos materiais envolvidos no processo - condutor (eletrodos), semicondutor (revestimento), dielétrico (núcleos de fibra) e eletrolítico (substância circundante) - que são capazes de influenciar o transporte de carga. Esse problema pode ser contabilizado em futuras expansões do modelo, adicionando atrasos na transferência de energia nas interfaces (ou seja, reações farádicas) e atrasos no transporte de íons dentro do eletrólito. A adição de complexidade deve, no entanto, ser guiada pela validação experimental, pois um modelo simples que reproduz a maior parte do que é observado é mais útil do que um notavelmente preciso que adiciona pouco mais informações, mas é profundamente sensível à incerteza de muitos parâmetros constituintes.
Como o objetivo final da engenharia de tecidos é criar bioreatores que não só imitam um ou dois aspectos de ambientes in vivo, mas que replicam e controlam todas as pistas de desenvolvimento celular61,eletromagnéticos e mecânicos em modelos de silico, bem como modelos de transferência de calor entre componentes bioreatores precisarão ser combinados. Em uma fase de modelagem subsequente, fenômenos de acoplamento entre essas interações como aquecimento ómico, fluxo de fluidos eletrolíticos, deformações de andaimes morfológicos em resposta à estimulação elétrica60 e piezoeletricidade62 também podem ser adicionados. No entanto, os modelos só devem ser mesclados após cada um ter sido validado experimentalmente. Dessa forma, podemos obter uma melhor compreensão da influência de cada componente no microambiente celular, e como os estímulos podem ser otimizados.
Se o modelo proposto for validado experimentalmente, pode ser combinado com modelos de células biológicas - Figura 1. Padrões de densidade de carga e modulações podem influenciar assimmetricamente a atividade das bombas de íons específicas, o apego ao impacto à fibra de proteínas que conduzem a adesão da membrana63 e, portanto, orientar a migração, os padrões de proliferação e a morfogênese64. Explorar essas hipóteses é o caminho a seguir na compreensão dos mecanismos que sustentam as respostas teciduais e celulares ao ES.
Os autores não têm nada a revelar.
Este trabalho foi apoiado pelo Programa de Doutorado da Wellcome Trust de 4 anos em Biologia Quantitativa & Biofísica
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Comsol multiphysics 5.2 AC/DC module | COMSOL | - | FEM modelling software |
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