Name: finite element modelling of a cellular electric microenvironment
Uploaded: 2021-05-18T12:30:00
Duration: 8 min 23 s
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Este trabalho foi apoiado pelo Programa de Doutorado da Wellcome Trust de 4 anos em Biologia Quantitativa & Biofísica

Os autores não têm nada a revelar.

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.

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.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Comsol multiphysics 5.2 AC/DC module</td>
			<td>COMSOL</td>
			<td>-</td>
			<td>FEM modelling software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

finite element modelling of a cellular electric microenvironment

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).

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Finite Element Modelling of a Cellular Electric Microenvironment

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.

Modelagem de elementos finitos de um microambiente elétrico celular

Clinical studies show electrical stimulation (ES) to be a potential therapy for the healing and regeneration of various tissues. Understanding the ...

Este método ajuda a prever o microambiente elétrico de uma célula sentada em um andaime de fibra, como a matriz extracelular. Existem duas principais vantagens que surgem da modelagem insílico. A previsão de condições experimentais é 3D, enquanto a otimização é habilitada pela facilidade de mudança de parâmetro.A estimulação elétrica auxilia na regeneração de múltiplos tecidos. Este modelo em modelos insilicos semelhantes ajudará na otimização dos parâmetros de estimulação. Para começar, abra o software COMSOL e selecione o modelo em branco.No construtor de modelos, clique com o botão direito do mouse em definições globais, selecione parâmetros e adicione parâmetros de acordo com a tabela um no manuscrito do texto. Você pode adicioná-los um por um ou carregá-los de um arquivo de texto. No construtor de modelos em definições globais, clique em material com o botão direito do mouse e selecione material em branco para adicionar materiais.Para adicionar propriedades materiais, vá para as configurações do material recém-adicionado, em seguida, expanda as propriedades do material e selecione a condutividade elétrica das propriedades básicas. Pressione o símbolo de ação para adicionar propriedade. Repita este processo para relativa permissão.Preencha as propriedades materiais atuais, de acordo com a tabela dois do manuscrito do texto. Em seguida, clique em adicionar componente da guia home e selecione 3D para adicionar um novo nó de componente no construtor do modelo. Novamente, clique à direita na geometria, clique à esquerda na sequência de inserção.Em seguida, clique duas vezes no modelo completo e selecione a sequência apropriada. Sob o nó de componente atual no construtor do modelo, clique com o botão direito do mouse nos materiais e selecione o link do material. Inselecções materiais para cada componente nesta ordem, substância circundante, casacos e núcleos.Na guia de configurações para a substância circundante, expanda a lista de seleção para escolher a seleção de mídia. Expanda as configurações do link e escolha o material apropriado, como mídia de cultura da lista de retirada. Para ver os domínios dentro do bloco de mídia de cultura, ative o botão de transparência na guia gráfica.Configure os outros links materiais da mesma forma. No construtor do modelo, o componente atual do clique esquerdo, selecione adicionar física e, em seguida, expanda o módulo AC/DC para selecionar o módulo de corrente elétrica e clique em adicionar ao componente. Para definir as condições de limite, selecione a exibição XY na guia gráfica.Vá para o construtor do modelo novamente, clique com o botão direito do mouse no nó das correntes elétricas e selecione o solo. Em seguida, mantenha o interruptor de seleção para a seleção de limites ativo. Clique à esquerda na face mais alta da substância circundante paralelamente ao plano XZ e adicione o limite cinco na caixa de seleção de limites.No construtor do modelo, clique com o botão direito do mouse no nó de corrente elétrica e selecione o terminal. Mantendo a seleção de limites ativa, clique à esquerda na face da substância circundante mais baixa paralelamente ao plano XZ e adicione limite também na caixa de seleção de limites. Em seguida, expandindo a seleção do terminal, selecione uma tensão na lista de dropdown do tipo terminal e preencha V zero para tensão.Em definições globais no construtor de modelos, parâmetros de clique esquerdo e alterar a do parâmetro para o ângulo de orientação de fibra desejado para simulação. Expanda o nó de componentes para cada componente no construtor do modelo e, em seguida, à direita, clique em geometria e selecione construir tudo. Clique à esquerda no nó raiz do modelo no construtor do modelo e abra a guia de estudo adicionar.Selecione o estudo estacionário e clique com o botão direito do mouse para adicionar estudo. Sob o estudo recém-adicionado, clique à esquerda no passo um, expanda as extensões do estudo, verifique a caixa de refinamento de malha adaptativa e clique em computação para obter a malha refinada. Clique à esquerda no nó raiz do modelo no construtor do modelo e abra a guia de estudo adicionar, selecione o estudo estacionário e clique direito em adicionar estudo.No estudo recém-adicionado, clique à esquerda no primeiro passo, expanda a seleção de malha e selecione a malha gerada no estudo de refinamento de malha adaptativa. Continue clicando com o botão com o botão com base. Clique com o botão direito do mouse no nó de resultados no construtor de modelos e selecione grupo de gráficos 3D para editar configurações.Altere o rótulo para aumentar a densidade de carga e selecione o conjunto de dados de estudo paramétrico expandindo o conjunto de dados da lista suspensa. Em seguida, na legenda de cores, verifique as caixas para mostrar lendas e mostrar valores máximos e mínimos. Novamente sob o nó de resultados, clique com o botão direito do mouse na densidade carregada para selecionar volume e proceder à edição da guia configurações.Expanda a guia de dados e selecione entre os pais e preencha a CE. RHOQ na caixa de expressão. Verifique a caixa de faixa de cores manual a partir da guia de intervalo e defina o mínimo e o máximo para menos 0,3 e 0,3, respectivamente. Expanda a coloração e o estilo e defina a coloração para a tabela de cores e a tabela de cores para acenar.Verifique a caixa de legendas de cores e a gama de cores de symmetrias. Mouse com o botão direito do mouse de volume e construtor de modelos e selecione filtro. Vá para a guia de configurações e preencha a expressão lógica para inclusão.Clique à esquerda no botão plot para visualizar resultados na janela gráfica. Nesta análise, são exibidos cinco diferentes estágios de complexidade geométrica que influenciaram o resultado da simulação. Uma malha muito grossa, pode esconder informações relevantes.Utilizando o refinamento de malha adaptativa, uma malha com elementos menores é obtida, pois é necessária para resultados precisos. Em diferentes níveis de complexidade para o modelo fosco fibroso, a força do campo elétrico foi influenciada pelo alinhamento das fibras em relação ao potencial gradiente. Além disso, o alinhamento de fibras em ângulo de gradiente potencial elétrico impacta a densidade de espaço carregada nos meios de cultura celular circundantes.No estudo de orientação da fibra do andaime, o estudo afirma que as previsões do modelo RNC foram ilustradas quando as fibras eram paralelas ou perpendiculares ao campo elétrico. A densidade de carga e a densidade atual foram influenciadas pelo alinhamento da fibra do andaime em relação ao campo elétrico. Este protocolo pode ser usado para investigar o impacto das mudanças de parâmetros na densidade de carga em torno de um segmento de andaime de fibra.É importante lembrar que, mudando os parâmetros do modelo, como dados ou propriedades materiais, a faixa de densidade de carga resultante pode mudar significativamente. Para melhor visualização, o intervalo deve ser otimizado para que a variabilidade máxima na densidade carregada possa ser observada.

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