Name: finite element modelling of a cellular electric microenvironment
Uploaded: 2021-05-18T12:30:00
Duration: 8 min 23 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Finite Element Modelling of a Cellular Electric Microenvironment at JoVE.com

Эта работа была поддержана 4-летней программой Wellcome Trust PhD в области количественной и биофизической биологии.

Авторам нечего раскрывать.

Предлагаемый протокол предлагает единообразное решение для моделирования естественных и искусственных каркасов и подчеркивает необходимость учитывать наноструктуру волокнистых каркасов при проверке воздействия EF на клетки, засеянные на такие материалы. Хотя грубое приближение к напряженности EF (разность потенциалов электродов, деленная на расстояние между электродами) привело бы нас к ожиданию напряженности поля 100 мВ/ мм, моделирование предсказывает напряженность стационарного поля до 30% выше в различных областяхмата (рисунок 5). Этот результат должен представлять интерес при разработке эксперимента ЭС и интерпретации данных, так как гибель клеток может быть вызвана слишком сильными ЭФ. Воздействие электрической микросреды позволит напрямую корреляцию между ЭС и клеточным развитием. Хотя в нескольких исследованиях представлен подробный морфологический анализ используемых каркасов33,43,59,они не исследуют взаимодействие между структурой, электрическими свойствами материалов и EF. Этот протокол может включать эту связь, поскольку такие параметры, как радиус волокна, толщина слоя покрытия, расстояние между волокнами и электрические свойства компонентных материалов, могут быть изменены в соответствии с каждым экспериментом путем изменения глобальных определений на этапах 1.2 и 1.3. Следовательно, настраиваемые 3D-прогнозы пространственного разрешения заряда и плотности тока могут быть сделаны как для статических, так и для динамических режимов ES.
Оптимизация конструкции каркаса может быть нацелена на модели RNC и RNCd с широким диапазоном параметров, масштабированием предлагаемых морфологий или их частей. Альтернативно, другие конфигурации каркасов могут быть исследованы с помощью предлагаемого протокола путем изменения типов массивов с линейных на трехмерные в разделе 1.6.5 и адаптации геометрии строительных лесов в разделе 1.6.2. Однако оптимизация строительных лесов не может быть выполнена без цели. В то время как для целей тканевой инженерии основное внимание уделяется судьбе клеток, более четкая картина того, какие стимулы являются ее основными детерминантами, необходима, если желательен ее надежный контроль. Плотность заряда и тока являются хорошими дескрипторами клеточных электрических микросред, поскольку они показывают взаимодействие между EF и электрическими свойствами различных компонентных материалов сложных каркасов, таких как ECM. Протокол показывает, как вычислять прогнозы для этих метрик с учетом геометрии нановолокнистого каркаса, и подчеркивает важность угла выравнивания волокон с EF. Затем предсказания заряда и плотности тока могут быть связаны с клеточным развитием и, таким образом, каркасные и ES-режимы могут быть оптимизированы для конкретных задач.
Интересно, что исследование показывает, что воздействие EF генерировало механическое напряжение более чем в два раза по прочности в композитных пленках с нановолокнами, перпендикулярными внешнему EF, по сравнению с пленками с параллельным выравниванием60. Зарегистрированное механическое напряжение может быть результатом кулоновых сил, действующих между заряженными волокнами, предсказанных грубыми моделями моделирования (RC, RNC, RNCd)(рисунок 6). Хотя эти симуляции могут быть полезны при исследовании этой гипотезы, следует отметить, что сообщенные экспериментальные результаты были получены в системе с емкостной связью, и моделирование представляет собой прямую связь. 
Ограничивающим фактором для будущего возможного использования протокола для оценки входного сигнала сотовой связи является неопределенность параметров. Геометрическими неопределенными параметрами являются толщина слоя покрытия и расстояние между сердечниками волокна. Первый можно вывести, найдя значение, которое приводит к объему импеданса, которое может быть экспериментально проверено. Второй может быть извлечен из сканирования материалов высокого разрешения. Параметры, описывающие физические свойства материалов, также подвержены влиянию неопределенности. Однако электропроводность и диэлектрическая проницаемость образцовых материалов отличаются гораздо больше, чем экспериментальная точность измерения(таблица 2). Таким образом, сообщаемые эффекты будут сохранены, несмотря на умеренные погрешности измерений.
Результаты показывают, как недостаток сложности модели может скрывать соответствующую информацию. Важно признать, что протокол имитирует упрощенную версию происходящего физического явления, поскольку он не учитывает различную природу материалов, участвующих в процессе - проводник (электроды), полупроводник (покрытие), диэлектрик (волоконные сердечники) и электролитический (окружающее вещество) - которые способны влиять на перенос заряда. Эта проблема может быть учтена в будущих расширениях модели путем добавления задержек передачи энергии на границах раздела (т.е. реакций Фарада) и задержек переноса ионов внутри электролита. Однако добавление сложности должно основываться на экспериментальной проверке, поскольку простая модель, которая воспроизводит большую часть наблюдаемого, более полезна, чем удивительно точная, которая добавляет немного больше информации, но глубоко чувствительна к неопределенности многих составляющих параметров.
Поскольку конечной целью тканевой инженерии является создание биореакторов, которые не только имитируют один или два аспекта сред in vivo, но и реплицируют и контролируют все клеточные сигналы развития61,электромагнитные и механические модели in silico, а также модели теплопередачи между компонентами биореактора должны быть объединены. На последующей фазе моделирования также могут быть добавлены явления связи между этими взаимодействиями, такие как омический нагрев, поток электролитической жидкости, морфологические деформации каркаса в ответ на электрическую стимуляцию60 и пьезоэлектричество62. Однако модели следует объединять только после того, как каждая из них была экспериментально проверена. Таким образом, мы можем лучше понять влияние каждого компонента в клеточной микросреде и то, как стимулы могут быть оптимизированы. 
Если предложенная модель экспериментально валидирована, ее можно комбинировать с моделями биологических клеток - рисунок 1. Паттерны плотности заряда и модуляции могут асимметрично влиять на активность специфических ионных насосов, влиять на присоединение к волокну белков, управляя адгезией мембраны63 и, следовательно, направлять миграцию, паттерны пролиферации и морфогенез64. Изучение этих гипотез является путем вперед в понимании механизмов, лежащих в основе тканевых и клеточных реакций на ЭС.

<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

Клинические исследования показывают, что электрическая стимуляция (ЭС) является потенциальной терапией для заживления и регенерации различных тканей. Таким образом, понимание механизмов клеточного ответа при воздействии электрических полей может направлять оптимизацию клинических применений. Эксперименты in vitro направлены на то, чтобы помочь выявить их, предлагая преимущество более широких диапазонов ввода и вывода, которые могут быть этически и эффективно оценены. Тем не менее, достижения в экспериментах in vitro трудно воспроизвести непосредственно в клинических условиях. Главным образом, это связано с тем, что устройства ES, используемые in vitro, значительно отличаются от тех, которые подходят для использования пациентами, а путь от электродов к целевым клеткам отличается. Поэтому перевод результатов in vitro в процедуры in vivo не является простым. Мы подчеркиваем, что структура и физические свойства клеточной микросреды играют определяющей роль в реальных условиях экспериментального тестирования, и предполагаем, что меры распределения заряда могут быть использованы для преодоления разрыва между in vitro и in vivo. Рассматривая это, мы показываем, как в силико-конечно-элементное моделирование (МКЭ) может быть использовано для описания клеточной микросреды и изменений, генерируемых воздействием электрического поля (EF). Мы расскаем, как EF связывается с геометрической структурой для определения распределения заряда. Затем мы показываем влияние зависящих от времени входов на движение заряда. Наконец, мы демонстрируем актуальность нашей новой методологии модели in silico с использованием двух тематических исследований: (i) in vitro волокнистый поли(3,4-этилендиокситиофен) поли(стиронесульфонат) (PEDOT-PSS) каркасы и (ii) коллаген in vivo во внеклеточном матриксе (ECM).

Watch this Scientific Journal Video about Finite Element Modelling of a Cellular Electric Microenvironment at JoVE.com

Finite Element Modelling of a Cellular Electric Microenvironment

В данной работе представлена стратегия построения конечно-элементных моделей волокнистых проводящих материалов, подвергающихся воздействию электрического поля (EF). Модели могут быть использованы для оценки электрического входа, который получают клетки, засеянные в таких материалах, и оценки влияния изменения свойств, структуры или ориентации составляющего материала каркаса.

Конечно-элементное моделирование сотовой электрической микросреды

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

Этот метод помогает предсказать электрическое микроокружение клетки, сидящего на волоконном каркасе, таком как внеклеточный матрикс. Есть два основных преимущества, которые возникают из ненужного моделирования. Прогнозирование экспериментальных условий является 3D, в то время как оптимизация обеспечивается простотой изменения параметров.Электрическая стимуляция способствует регенерации нескольких тканей. Эта модель в аналогичных ненужликовых моделях поможет оптимизации параметров стимуляции. Для начала откройте программное обеспечение COMSOL и выберите пустую модель.В конструкторе моделей щелкните правой кнопкой мыши на глобальных определениях, выберите параметры и добавьте параметры в соответствии с таблицей один в текстовой рукописи. Вы можете добавлять их по одному или загружать из текстового файла. В конструкторе моделей в разделе Глобальные определения щелкните правой кнопкой мыши материал и выберите пустой материал для добавления материалов.Чтобы добавить свойства материала, перейдите к настройкам вновь добавленного материала, затем разверните свойства материала и выберите электропроводность из основных свойств. Нажмите символ плюс, чтобы добавить свойство. Повторите этот процесс для получения относительной диэлектричности.Заполните текущие свойства материала, согласно таблице два из текста рукописи. Затем щелкните левой кнопкой мыши добавить компонент на вкладке «Домой» и выберите «3D», чтобы добавить новый узел компонента в конструктор моделей. Опять же, щелкните правой кнопкой мыши по геометрии, щелкните левой кнопкой мыши по последовательности вставки.Затем дважды щелкните по полной модели и выберите подходящую последовательность. Под узлом текущего компонента в конструкторе моделей щелкните правой кнопкой мыши материалы и выберите ссылку на материал. Связывайте материалы для каждого компонента в таком порядке, окружающего вещества, слоев и сердечников.На вкладке настроек для окружающего вещества разверните список выбора, чтобы выбрать выбранные носители. Разверните настройки ссылок и выберите из раскрывающегося списка соответствующий материал, например носитель культуры. Чтобы просмотреть домены в блоке мультимедиа с языками и культурными параметрами, активируйте кнопку прозрачности на вкладке графики.Настройте ссылки на другие материалы таким же образом. В конструкторе моделей щелкните левой кнопкой мыши текущий компонент, выберите Добавить физику, затем разверните модуль AC/DC, чтобы выбрать модуль электрического тока, и нажмите кнопку Добавить в компонент. Чтобы определить граничные условия, выберите представление XY на вкладке графика.Снова зайдите в конструктор моделей, щелкните правой кнопкой мыши на узле электрических токов и выберите землю. Затем оставить переключатель выделения для выделения границ активным. Щелкните левой кнопкой мыши на самой высокой окружающей субстанции, параллельной плоскости XZ, и добавьте пятую границу в поле выбора границы.В конструкторе моделей щелкните правой кнопкой мыши на узле электрического тока и выберите терминал. Сохраняя выбор границ активным, щелкните левой кнопкой мыши на самой нижней окружающей грани вещества параллельно плоскости XZ и добавьте границу также в поле выбора границы. Затем, расширив выбор клеммы, выберите напряжение в выпадающем списке тип клеммы и заполните V ноль для напряжения.В разделе Глобальные определения в конструкторе моделей щелкните левой кнопкой мыши параметры и измените параметр тета на угол ориентации волокна, необходимый для моделирования. Разверните узел компонентов для каждого компонента в конструкторе моделей, затем щелкните правой кнопкой мыши геометрию и выберите построить все. Щелкните левой кнопкой мыши корневой узел модели в конструкторе моделей и откройте вкладку добавить исследование.Выберите стационарное исследование и щелкните правой кнопкой мыши Добавить исследование. В недавно добавленном исследовании щелкните левой кнопкой мыши на шаге первый, разверните расширения исследования, установите флажок адаптивного уточнения сетки и щелкните Вычисления, чтобы получить уточненную сетку. Щелкните левой кнопкой мыши корневой узел модели в конструкторе моделей и откройте вкладку Добавить исследование, выберите стационарное исследование и щелкните правой кнопкой мыши Добавить исследование.Под недавно добавленным исследованием щелкните левой кнопкой мыши на шаге первый, разверните выбор сетки и выберите сетку, сгенерированную в исследовании адаптивной очистки сетки. Продолжите, щелкнув правой кнопкой мыши кнопку вычисления. Щелкните правой кнопкой мыши узел результатов в конструкторе моделей и выберите группу 3D-графиков для редактирования настроек.Измените метку на плотность заряда и выберите набор параметрических данных исследования, развернув набор данных из раскрывающегося списка. Затем в цветовой легенде установите флажки показывать условные обозначения и показывать максимальные и минимальные значения. Снова под узлом результатов щелкните правой кнопкой мыши заряженную плотность, чтобы выбрать громкость и перейти к редактированию вкладки настроек.Разверните вкладку данных, затем выберите родительский и заполните EC. RHOQ в поле выражения. Установите флажок ручной цветовой диапазон на вкладке диапазона и установите минимальный и максимальный значение минус 0,3 и 0,3 соответственно. Разверните раскраску и стиль и установите раскраску в таблицу цветов и таблицу цветов для волны.Установите флажок цветовая легенда и цветовой диапазон симметрии. Щелкните правой кнопкой мыши построитель томов и моделей и выберите фильтр. Перейдите на вкладку настроек и заполните логическое выражение для включения.Щелкните левой кнопкой мыши на кнопке графика, чтобы визуализировать результаты в графическом окне. В этом анализе отображаются пять различных стадий геометрической сложности, которые повлияли на результат моделирования. Сетка, которая слишком грубая, может скрывать соответствующую информацию.Используя адаптивную доработку сетки, получается сетка с более мелкими элементами, так как это требуется для точных результатов. На разных уровнях сложности для волокнистой матовой модели на прочность электрического поля влияло выравнивание волокон относительно потенциального градиента. Кроме того, выравнивание волокон под углом к градиенту электрического потенциала влияет на плотность заряженного пространства в окружающих средах клеточных культур.В исследовании ориентации волокон каркаса были проиллюстрированы прогнозы модели RNC состояния исследования, когда волокна были параллельны или перпендикулярны электрическому полю. На плотность заряда и плотность тока влияли выравнивание волокна каркаса относительно электрического поля. Этот протокол может быть использован для исследования влияния изменений параметров на плотность заряда вокруг сегмента каркаса волокна.Важно помнить, что при изменении параметров модели, таких как данные или свойства материала, результирующий диапазон плотности заряда может значительно измениться. Для лучшей визуализации диапазон должен быть оптимизирован таким образом, чтобы можно было наблюдать максимальную изменчивость заряженной плотности.

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Physics

Bioengineering

Unit 1

Electric Charges and Fields

SCIENTISTS IN ACTION

Microfluidic Device for Recreating a Tumor Microenvironment in Vitro

Microfluidic Device for Recreating a Tumor Microenvironment in Vitro

Микрофлюидных устройство для воссоздания микроокружение опухоли<em&gt; В Vitro</em

We have developed a microfluidic device that mimics the delivery and systemic clearance of drugs to heterogeneous three-dimensional tumor tissues in ...

Cellular Lipid Extraction for Targeted Stable Isotope Dilution Liquid Chromatography-Mass Spectrometry Analysis

Сотовая Добыча липидов для целевой Стабильный изотопного разбавления жидкостной хроматографии-масс-спектрометрического анализа

The metabolism of fatty acids, such as arachidonic acid (AA) and linoleic acid (LA), results in the formation of oxidized bioactive lipids, including ...

Tissue Engineering of Tumor Stromal Microenvironment with Application to Cancer Cell Invasion

Тканевая инженерия из стромальных опухолей микроокружения с применением к клеточной Рак Invasion

3D organotypic cultures of epithelial cells on a matrix embedded with mesenchymal cells are widely used to study epithelial cell differentiation and ...

A Coupled Experiment-finite Element Modeling Methodology for Assessing High Strain Rate Mechanical Response of Soft Biomaterials

В сочетании Эксперимент-конечных элементов методология моделирования для оценки высокого скорости деформации механический отклик в мягких биоматериалов

This study offers a combined experimental and finite element (FE) simulation approach for examining the mechanical behavior of soft biomaterials (e.g. ...

An Experimental and Finite Element Protocol to Investigate the Transport of Neutral and Charged Solutes across Articular Cartilage

Экспериментальный и конечные элементы протокол по расследованию транспорта нейтральных и заряженных растворенных веществ через суставной хрящ

Osteoarthritis (OA) is a debilitating disease that is associated with degeneration of articular cartilage and subchondral bone. Degeneration of articular ...

Improved 3D Hydrogel Cultures of Primary Glial Cells for In Vitro Modelling of Neuroinflammation

Improved 3D Hydrogel Cultures of Primary Glial Cells for In Vitro Modelling of Neuroinflammation

Улучшение 3D гидрогеля культур первичных глиальных клеток In Vitro моделирования Neuroinflammation

In the central nervous system, numerous acute injuries and neurodegenerative disorders, as well as implanted devices or biomaterials engineered to enhance ...

Creating a Structurally Realistic Finite Element Geometric Model of a Cardiomyocyte to Study the Role of Cellular Architecture in Cardiomyocyte Systems Biology

Создание Cardiomyocyte изучить роль сотовой архитектуры в биологии систем Cardiomyocyte геометрическая модель структурно реалистичные конечных элементов

With the advent of three-dimensional (3D) imaging technologies such as electron tomography, serial-block-face scanning electron microscopy and confocal ...

Fabrication of a Multiplexed Artificial Cellular MicroEnvironment Array

Изготовление мультиплексированных искусственных сотовой микроокружения массива

Cellular microenvironments consist of a variety of cues, such as growth factors, extracellular matrices, and intercellular interactions. These cues are ...

Calorespirometry: A Powerful, Noninvasive Approach to Investigate Cellular Energy Metabolism

Calorespirometry: Мощный, неинвазивная подход к расследованию клеточной энергии метаболизма

Many cell lines used in basic biological and biomedical research maintain energy homeostasis through a combination of both aerobic and anaerobic ...

Autofluorescence Imaging to Evaluate Cellular Metabolism

Автофлуоресцентная визуализация для оценки клеточного метаболизма

Cellular metabolism is the process by which cells generate energy, and many diseases, including cancer, are characterized by abnormal metabolism. Reduced ...