微血管床及其周围间隙中流体流动的三维建模

《Bioengineering & Translational Medicine》：Three-dimensional modeling of flow through microvascular beds and surrounding interstitial spaces

微血管网络流体动力学建模及IL-1β影响的机制研究。本研究提出3D微血管网络建模方法，整合内皮层和间质空间参数，首次实现两者共同作用下的流体动力学模拟。通过微流控芯片培养自组装血管网络，结合3D共聚焦显微成像和图像处理算法，重建网络拓扑结构及物理参数。计算流体动力学模拟显示，内皮层厚度和间质渗透率显著影响流速分布（R2=0.864）和壁面剪切应力（平均0.1 dyne/cm2）。IL-1β处理实验表明，内皮通透性增加50倍（P<0.0001）导致流速下降72.4%（从72.4到24.1 mm/s），剪切应力降低37%，验证模型能有效捕捉炎症因子对微血管力学特性的调控机制。

　　微血管床的健康与功能在很大程度上受到其经历的机械力的影响，尤其是由流体流动所引起的力。这些力对于研究血管网络的结构和功能至关重要，但直接测量这些力却存在较大的挑战。传统方法通常依赖于从实验获得的流体流动数据进行间接计算，然而现有的计算流体力学（CFD）模型往往存在一定的局限性。例如，一些模型采用二维简化的方式，而另一些则忽略了血管壁外的间质空间中由于内皮层渗透性而产生的流体流动。这些因素在流体动力学中起着关键作用，因此，开发一种能够准确模拟三维血管网络及其周围间质空间的模型显得尤为重要。

为了解决这一问题，本研究提出了一种自下而上的建模方法，用于评估具有内皮层和间质空间的三维工程化血管网络中的流体流动情况。该方法首先利用图像处理算法对实验获得的三维共聚焦图像栈进行分割，从而提取出血管网络的结构参数，包括直径、长度和连接方式。随后，这些参数被用于构建三维模型，并通过布尔运算重建血管网络、内皮层以及间质空间的结构。模型中还引入了内皮层的孔隙率和渗透性参数，以模拟这些结构对流体动力学的影响。通过求解流体流动方程，研究团队能够预测血管网络中的流速和流体分布，并评估其与间质空间的相互作用。

为了验证模型的准确性，研究团队将模型预测的流速与实验数据进行对比。他们使用了荧光标记的微珠进行实验，观察流体在血管网络中的流动情况。结果显示，模型预测的流速与实验测量值之间具有较高的吻合度，且在不同条件下能够准确反映流体动力学的变化。此外，模型还能够预测血管壁的剪切应力，这对于理解血管功能的生理和病理变化具有重要意义。

研究团队还通过实验观察了炎症因子（如IL-1β）对血管网络的影响。他们发现，尽管IL-1β不会显著改变血管网络的结构，但会显著增加内皮层的渗透性，从而影响血管内的流速和剪切应力。这种变化使得流体更容易从血管进入间质空间，降低了血管内的压力梯度，同时增加了间质空间的压力梯度。实验结果表明，这种变化导致整个系统中的总压力梯度增加，表明在病理条件下，流体动力学模式发生了显著变化。这些发现不仅加深了我们对血管网络在炎症条件下的行为理解，也为开发更精确的血管模型提供了理论支持。

在实验设计方面，研究团队使用了微流控装置来构建三维自组装的血管网络。这些装置包括一个中央组织腔和两个内皮细胞衬里的通道，用于促进内皮细胞和成纤维细胞的共培养，从而形成具有功能的血管网络。通过荧光标记的Dextran和微珠，研究团队能够可视化和量化流体在血管网络中的流动情况。此外，他们还利用MATLAB和COMSOL软件进行图像处理和计算流体力学分析，以构建和验证三维模型。

研究团队开发的自下而上的建模方法不仅提高了对三维血管网络流体动力学的预测能力，还能够更准确地模拟血管与间质空间之间的相互作用。通过这种方式，他们能够更好地理解在不同生理和病理条件下，流体如何在血管和间质空间之间流动，并如何影响血管壁的剪切应力。这种方法为研究血管网络的结构和功能提供了一种新的视角，并有助于开发更精确的体外和体内血管模型。

研究团队还强调了三维建模在血管研究中的重要性。与传统的二维模型相比，三维模型能够更真实地反映血管网络的复杂性，并提供更全面的流体动力学分析。他们发现，当使用二维模型进行分析时，由于缺乏对第三维度的考虑，容易导致数据丢失，从而影响模型的准确性。而三维模型能够保留完整的结构信息，使得对血管网络的流体动力学分析更加精确。

此外，研究团队还探讨了模型的潜在应用。他们认为，这种方法不仅适用于体外研究，还可以推广到体内环境，用于研究疾病状态下血管网络的流体动力学变化。例如，在炎症条件下，血管网络的流体动力学模式会发生显著变化，而通过三维建模可以更准确地捕捉这些变化。这种方法还可以用于研究其他影响血管功能的因素，如药物治疗、组织工程和生物材料的开发等。

总体而言，这项研究为三维血管网络的建模和分析提供了一种新的方法，并展示了其在理解血管生理和病理变化中的潜力。通过结合图像处理和计算流体力学技术，研究团队成功构建了一个能够准确预测血管网络流体动力学的模型，并验证了其在不同条件下的有效性。这一成果为未来血管相关研究提供了重要的工具和方法，并有望推动血管疾病治疗和组织工程领域的进一步发展。