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为探究血凝块收缩机制，研究人员构建模型，发现其受多种因素影响，对相关疾病研究有重要意义。
在人体的奇妙 “小宇宙” 里，血管就像一条条繁忙的高速公路，血液则是在其中穿梭的 “车辆”。当血管受到损伤时，一场紧急的 “救援行动” 就会迅速展开 —— 血小板（2 - 4μm 的无核细胞碎片）会迅速聚集在受伤部位，形成一个临时 “路障”，随后，由聚合蛋白纤维蛋白构成的三维网络会加固这个 “路障”，帮助稳定血凝块并阻止出血，这个过程被称为止血（hemostasis）。而在形成保护作用的血凝块后，它还会进行收缩，让自身变得更致密、孔隙更少，从而更好地封堵伤口。
不过，在许多病理情况下，血管内会形成一种不受欢迎的阻塞性血凝块 —— 血栓（thrombus），它同样会发生收缩。血凝块收缩在止血和血栓形成过程中都发挥着重要作用，与众多凝血相关疾病也密切相关。然而，目前关于血凝块收缩的机制，尤其是血小板驱动的纤维蛋白网络重塑机制，尚未完全明确。因此，深入了解血凝块收缩机制，对于制定控制出血或血栓并发症的策略至关重要，这在外科手术、创伤护理、心血管医学、妇产科学、血液学等多个医学领域都有着重要意义。
为了揭开这一神秘面纱，美国马萨诸塞大学洛厄尔分校、宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院等机构的研究人员展开了深入研究，相关成果发表在《npj Biological Physics and Mechanics》上。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先是基于随机反应 - 扩散 - 动力学模型（Stochastic Reaction-Diffusion-Dynamics model，SRDDM）构建了 ClotDynaMo 模型，该模型能够详细地解析凝块结构，模拟丝状伪足的动力学过程等。其次，开发了连续体模型（continuum model），用于探究不同血小板计数下纤维蛋白凝块收缩的动力学。此外，还通过实验测定了凝块收缩的动力学和最终收缩程度，并利用扫描电子显微镜观察凝块的超微结构变化。
研究结果如下：
- 实验研究：通过向含有不同血小板计数（~1,000,000、450,000 或 100,000 血小板 /μl）的新鲜枸橼酸化人富血小板血浆（PRP）中添加凝血酶，形成宏观 80 - μl 纤维蛋白凝块，并追踪其 20 分钟内的大小变化。结果发现，凝块收缩的速率和最终程度都直接取决于血小板计数，且对速率的影响最为明显。同时，扫描电子显微镜显示，未收缩的凝块中纤维蛋白网络呈各向同性，收缩后的凝块结构高度不均匀，纤维蛋白束聚集且孔隙极低。
- ClotDynaMo 模型研究
- 收缩动力学的影响因素：研究发现，凝块收缩动力学对初始凝块大小有依赖性，当 V0<1.5×106μm3时，动力学速率 K 强烈依赖于初始凝块大小；当 V0>1.5×106μm3时，K 与初始凝块大小无关，而最终收缩程度 C 始终与初始凝块大小无关。血清粘度 η 会影响收缩动力学速率 K，K 会随着 η 的增加而降低，但 C 不受 η 影响。血小板的收缩活性也会影响凝块收缩，其中丝状伪足长度 l 对 K 和 C 都有显著影响，而丝状伪足延伸 - 回缩速度 v 和牵引力量 f 对 K 和 C 的影响较弱。
- 热力学变化：计算发现，纤维蛋白凝块收缩过程中，熵变（TΔS）对自由能变化（ΔE）的贡献很大（~49 - 94%），而机械能变化（ΔU）的贡献较小（~6 - 51%）。这表明凝块收缩主要是一个熵驱动的过程，即主要由纤维蛋白网络动态重塑和致密化伴随的熵变驱动，而非能量变化。同时，血清粘度 η 不影响凝块收缩的热力学和机制，而血小板的收缩活性特征（v、f、l）会在不同程度上影响收缩的动力学和热力学。
- 收缩机制的能量学解释：通过对机械能量变化的分析，发现最初丝状伪足牵引力对纤维蛋白网络所做的功用于机械加载凝块，之后则主要导致纤维蛋白网络的熵收缩，进而使纤维蛋白在血小板表面积累和血小板聚集，导致纤维蛋白网络致密化和凝块尺寸减小。此外，通过能量分解还确定了不同血小板收缩活性特征（η、v、f、l）影响下，纤维蛋白网络动态结构重塑的类型。
- 连续体模型研究：开发的连续体模型能够快速洞察血小板收缩性参数对纤维蛋白凝块收缩动力学的影响。该模型预测，较高的血清粘度会导致所有血小板计数值下的收缩速率 K 变慢，较长的丝状伪足长度 l 会增加所有血小板计数值下的 K 和 C，且模型预测结果与实验和模拟结果吻合良好。
研究结论和讨论部分指出，此次研究构建的计算框架在结构、物理和热力学方面都较为准确，为模拟血凝块收缩提供了有力工具。研究发现的 “最优收缩原则” 表明，纤维蛋白凝块在收缩时会最大化凝块体积变化（生物功能），同时最小化收缩自由能（能量需求）。未来，ClotDynaMo 模型可进一步扩展，用于模拟不同大小、形状和几何结构的凝块，还能纳入可变数量的血小板、红细胞和白细胞等，这对于研究血栓形成、出血性疾病等具有重要意义，有望帮助预测临床结果，为相关疾病的治疗提供新的思路和方法。
