Нестационарные эффекты в математической модели роста тромбоцитарного тромба

Нестационарные эффекты в математической модели роста тромбоцитарного тромба

Автор: Калугина М.Д., Лимарева М.Ю., Лобанов А.И.

Журнал: Российский журнал биомеханики @journal-biomech

Статья в выпуске: 4 (106) т.28, 2024 года.

Бесплатный доступ

Рассматриваются эффекты, проявляющиеся в процессе численного моделирования роста тромбоцитарных тромбов при нестационарном течении. Поскольку разработанные к настоящему моменту детальные математические модели формирования тромбов включают в себя большое число уравнений, авторами предлагается использовать редуцированную математическую модель производства тромбина и простую диффузионную модель пере-носа и агрегации тромбоцитов. В качестве программного комплекса для численного моделирования используется FlowVision, основанный на конечно-объемном подходе к аппроксимации уравнений движения жидкости и газа. В формате тестовых было рассмотрено две задачи. Первая задача связана с формированием тромбоцитарного тромба в артериоле кремастера мыши при различных частотах сердечных сокращений. Вторая задача касается аналогичного процесса в воротной вене человека. Для первой задачи получено, что в потоке возле растущего тромба повышается подвижность тромбоцитов, приводящая к формированию структур («столбов») в направлении, перпендикулярном скорости потока. Исследованы особенности роста тромба в зависимости от частоты сердечных сокращений. В результате решения второй задачи получено, что характер течения в воротной вене существенно сложнее, чем в кремастере. Видно, что «столбы» формируются на всей доступной для тромбоцитов поверхности. Изменение частоты колебаний скорости приводит к сглаживанию формы растущего тромба. Для обеих задач характерно существование такого значения частоты изменения скорости потока, при котором формируется тромб со сложной поверхностью фрактального типа. Полученные результаты подчеркивают важность учета динамических характеристик кровотока при изучении процессов тромбообразования. Использование упрощенных моде-лей позволило провести анализ ключевых аспектов без чрезмерного усложнения вычисли-тельных процедур. Изучение нестационарных эффектов при росте тромбоцитарных тромбов может быть полезно при численном исследовании тромботических осложнений при хирургических операциях. Дальнейшие исследования могут включать более детальное изучение влияния гемодинамических параметров на рост и структуру тромбов, а также разработку новых методов численного моделирования для повышения точности прогнозов.

Еще

Белый тромб, тромбоциты, численное моделирование, FlowVision

Короткий адрес: https://sciup.org/146283008

IDR: 146283008   |   DOI: 10.15593/RZhBiomeh/2024.4.15

Список литературы Нестационарные эффекты в математической модели роста тромбоцитарного тромба

  • Occlusive thrombosis in arteries / D. Kim, C. Bresette, Z. Liu, D. Ku // APL Bioeng. – 2019. – Vol. 3. – P. 1–12.
  • A cell-based model of hemostasis / M. Hoffman, D.M. Monroe // Thromb Haemost. – 2001. – Vol. 85, no. 6. – P.958–65.
  • Hoffman, M. Coagulation 2006: a modern view of hemostasis / M. Hoffman, D.M. Monroe // Hematol Oncol Clin North Am. – 2007. – Vol. 21, no. 1. – P. 1–11.
  • Leiderman, K. Grow with the flow: a spatial-temporal model of platelet deposition and blood coagulation under flow / K. Leiderman, A.L. Fogelson // Math Med Biol. – 2011. – Vol. 28, no. 1. – P. 47–84.
  • Predicting false lumen thrombosis in patient-specific models of aortic dissection / C. Menichini, Zh. Cheng, R. Gibbs, X. Xu // Journal of the Royal Society Interface. – 2016. – Vol. 13, no. 124. – P. 1–11.
  • Menichini, C. Mathematical modeling of thrombus formation in idealized models of aortic dissection: initial findings and potential applications / C. Menichini, X. Xu // Journal of Mathematical Biology. – 2016. – Vol. 73, no. 5. – P. 1205–1226.
  • Пороговая активация свертывания крови и рост тромба в условиях кровотока. теоретический анализ / А.Л. Чулич-ков, А.В. Николаев, А.И. Лобанов, Г.Т. Гурия // Математическое моделирование. – 2000. – Т. 12, № 3. – С. 75–96.
  • Гузеватых, А.П. Активация внутрисосудистого тромбо-образования вследствие развития стеноза / А.П. Гузеватых, А.И. Лобанов, Г.Т. Гурия // Математическое моделирование. – 2000. Т. 12, № 4. – С. 39–60.
  • Computational biorheology of human blood flow in health and disease / D.A. Fedosov, M. Dao, G.E. Karniadakis, S. Suresh // Ann. Biomed. Eng. – 2014. – Vol. 42. – P. 368–387.
  • Fedosov, D.A. Multiscale modeling of blood flow: from single cells to blood rheology / D.A. Fedosov, H. Noguchi, G. Gompper // Biomech. Model Mechanobiol. – 2014. – Vol. 13. – P. 239–258.
  • Modeling thrombosis in silico: frontiers, challenges, unresolved problems and milestones / A.V. Belyaev, J.L. Dunster, J.M. Gibbins, M.A. Panteleev, V. Volpert // Phys Life Rev. – 2018. – P. 57–95.
  • Bouchnita, A. Intraplatelet calcium signaling regulates thrombus growth under flow: insights from a multiscale model / A. Bouchnita, V. Volpert // Computation. – 2024. – Vol. 12, no. 5. – P. 99.
  • Development of virtual platelets implementing the functions of three platelet membrane proteins with different adhesive characteristics / A. Tomita, N. Tamura, Y. Nanazawa, S. Shiozaki, S. Goto // J Atheroscler Thromb. – 2015. – Vol. 22, no. 2. – P. 201–10.
  • Computer Simulation of Platelet Adhesion around Stent Struts in the Presence and Absence of Tissue Defects around Them / Y. Kawamura, N. Tamura, S. Goto, S. Goto // J Interv Car-diol. – 2021. – P. 1–8.
  • Biomechanical activation of blood platelets via adhesion to von Willebrand factor studied with mesoscopic simulations A.V. Belyaev, Y.K. Kushchenko // Biomech Model Mecha-nobiol. – 2023. – Vol. 22, no. 3. – P. 785–808.
  • Буравцев, В.Н. Математическая модель роста тромбоцитарного тромба / В.Н. Буравцев, А.И. Лобанов, А.В. Украинец // Математическое моделирование. – 2009. – Т. 21, № 3. – С. 109–119.
  • Погорелова, Е.А. Математическая модель роста тромбоцитарного тромба со сдвигвызванной диффузией тромбоцитов / Е.А. Погорелова, А.И. Лобанов // Вестник ТОГУ. – 2014. – Т. 32, № 1. – С. 45–54.
  • Редуцированная математическая модель свертывания крови с учетом переключения активности тромбина как основа оценки влияния гемодинамических эффектов и ее реализация в пакете FlowVision / А.А. Аксёнов, С.В. Жлуктов, М.Д. Калугина, В.С. Каширин, А.И. Лобанов, Д.В. Шаурман // Компьютерные исследования и моделирование. – 2023. – Т. 15, № 4. – С. 1039–1067.
  • Susree, M. A mathematical model for in vitro coagulation of blood: role of platelet count / M. Susree, M. Anand // Sadhana. – 2017. – Vol. 42. – P. 291–305.
  • Mann, K.G. What is all that thrombin for? / K.G. Mann, K. Brummel, S. Butenas // J Thromb Haemost. – 2003. – Vol. 1, no. 7. – P. 1504–1514.
  • Dynamics of spatially nonuniform patterning in the model of blood coagulation / V.I. Zarnitsina, F.I. Ataullakhanov, A.I. Lobanov, O.L. Morozova // Chaos. – 2001. – Vol. 11, no. 1. – P. 57–70.
  • Fogelson, A.L. Blood clot formation under flow: the im-portance of factor XI depends strongly on platelet count / A.L. Fogelson, Y.H. Hussain, K. Leiderman // Biophysical journal. – 2012. – Vol. 102, no. 1. – P. 10–18.
  • Monkovi´c, D.D. Functional characterization of human plate-let-released factor V and its activation by factor Xa and thrombin / D.D. Monkovi´c, P.B. Tracy // J. Biol. Chem. – 1990. – Vol. 265, no. 28. – P. 17132–17140.
  • Mathematical modelling of platelet rich plasma clotting. Pointwise unified model / A.A. Andreeva, M. Anand, A.I. Lobanov, A.V. Nikolaev, M.A. Panteleev, M. Susree // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. – 2018. – Vol. 33, no. 5. – P. 265–276.
  • Surface-mediated control of blood coagulation: the role of binding site densities and platelet deposition / A.L. Kuharsky, A.L. Fogelson // Biophysical journal. – 2001. – Vol. 80, no. 3. – P. 1050–1074.
  • Аксенов, А.А. FlowVision: Индустриальная вычислительная гидродинамика / А.А. Аксенов // Компьютерные исследования и моделирование. – 2017. – Т. 9, № 1. – С. 5–20.
  • Aksenov, A. Numerical simulation of water flow around ship with screw propeller / A. Aksenov, V. Pokhilko, A. Dyadkin // Proc. Computational technology (CFD) for fluid/ther-mal/chemical/stress systems and. - Atlanta: ASME PVP. – 2001. – P. 269–275.
  • Assessment of CFD performance in simulations of an ideal-ized medical device: results of FDA’s first computational in-terlaboratory study / S.F.C. Stewart, E.G Paterson, G.W. Burgreen, P. Hariharan, M. Giarra, V.K. Reddy, S.W Day, K. Manning, S. Deutsch, M. Berman, M. Myers, R.A. Malinauskas // Cardiovascular Engineering and Tech-nology. – 2012. – Vol. 3, no. 2. – P. 139–160.
  • Food and drug administration. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.fda.gov/ (дата обращения: 15.12.2022).
  • Калугина, М.Д. Валидационные расчеты задач гемодинамики с использованием программного комплекса FlowVision в режиме распараллеливания / М.Д. Калугина, В.С. Каширин, А.И. Лобанов // Вычислительные методы и программирование. – 2023. – Т. 24, № 2. – С. 132–141.
  • Численное моделирование течения жидкости в насосе для перекачки крови в программном комплексе FlowVision / А.А. Аксенов, М.Д. Калугина, В.С. Каширин, А.И. Лобанов // Компьютерные исследования и моделирование. – 2017. – Т. 15, № 4. – С. 1025–1038.
  • Numerical simulation of the fractional flow reserve (FFR) / K. Chahour, R. Aboulaich, A. Habbal, Ch. Abdelkhirane, N. Zemzemi // Math. Model. Nat. Phenom. – 2018. – P. 1–14.
  • McNaughton, D.A. Doppler US of the liver made simple / D.A. McNaughton, M.M. Abu-Yousef // Radiographics. – 2011. – Vol. 31, no. 1. – P. 161–188.
  • Граничные условия на выходах при численном моделировании гемодинамики сонной артерии / А.В. Доль, Д.В. Иванов, А.С. Бахметьев, Д.Н. Майстренко, М.В. Единова, А.Ю. Рыкова // Российский журнал биомеханики. – 2021. ‒ Т. 25, № 1. ‒ С. 20–31.
  • The contribution of TFPIα to the hemostatic response to injury in mice / T.T. Marar, N.D. Martinez, S.A. Maroney, A.E. Siebert, J. Wu, T.J. Stalker, M. Tomaiuolo, S. Delacroix, R.D. Simari, A.E. Mast, L.F. Brass // J Thromb Haemost. – 2021. – Vol. 19, no. 9. – P. 2182–2192.
  • Актуальные проблемы компьютерного моделирования тромбоза, фибринолиза и тромболизиса / М.А. Пантелеев, Е.С. Бершадский, А.М. Шибеко, Д.Ю. Нечипуренко // Компьютерные исследования и моделирование. – 2024. –T. 16, № 4. – C. 975–995.
  • Экспериментальное и численное моделирование структуры потока в модели дистального анастомоза бедренной артерии / В.М. Молочников, Г.Г. Хубулава, Е.И. Калинин, Н.Д. Пашкова, И.В. Никифоров // Российский журнал биомеханики. – 2023. – Т. 27, № 3. – С. 36–52.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp