| Аннотация |
Цель проекта - теоретическое и экспериментальное исследование гибридных систем, которые включают живую ткань, находящую в контакте с жидкой и твердой средой.
Все задачи, которые предлагаются для данного проекта так или иначе рассматривают гибридные системы, которые включают в себя жидкую среду, твердые включения (стенки) и находящую с ними в контакте живую ткань. Сама по себе живая ткань представляет собой в простейших моделях вязкоупругую субстанцию, которая может динамически менять свои свойства внутренний упругости. Более сложные представления о живом (клетки, бактерии, многоклеточные организмы) подразумевают активность, самодвижение, кооперацию своих действий с себе подобными. В любом случае живое всегда находится в контакте с внешней средой, в которой по необходимости вступает в контакт с жидкостями (газами) и твердыми телами. Кроме того, многоклеточные организмы формируют свою внутреннюю среду, в которой также присутствуют жидкости и твердые включения. Поведение отдельных клеток как внутри организма, так и за его пределами до сих пор изучено слабо.
Между тем существует насущная необходимость разработки технологий, которые позволили бы синтезировать (выращивать, собирать по частям, печатать и т.д.) живые ткани организма, а еще лучше целых органов. Попытки разработки этих технологий, хотя бы в простейшем варианте, делаются прямо сейчас, в условиях нашего неполного знания о детализированных механизмах функционирования частей организма. Первый технологический опыт показывает, что клетки тут также неизбежно вступают в контакт с жидкими средами (питательный раствор) и твердыми телами (каркасы для роста ткани, скаффолды).
Это говорит о высокой актуальности заявленной тематики проекта. Не претендуя на построение механистических моделей функционирования живого, механики и, более широко, физики могут многое добавить в наше понимание живого на его базовом - физико-химическом уровне описания.
Среди списка задач проекта непосредственно тканевой инженерии (существованию ткани in vitro) посвящено 6 из 10 задач. Еще 3 задачи посвящены моделированию процессов внутри организма (in vivo), и одна - взаимодействию искусственных агентов, имитирующих поведение клеток или бактерий. Опишем кратко состояние дел в области теоретических и экспериментальных исследований в области тканевой инженерии, которая находится в фокусе проекта. За последние годы тканевая инженерия стала одним из лидирующих направлений в биомедицине. Развитие технологии искусственного выращивания органов обещает революционные изменения в продолжительности и качестве жизни людей, решению многих социальных проблем [Langer, Vakanti, 1993 DOI:10.1126/science.8493529]. В естественных условиях формирование тканей организма происходит в рамках морфогенеза. Этот процесс протекает под управлением сотен генов, последовательная экспрессия которых запускает систему чередующихся электрических, химических и механических сигналов. Это приводит к локальной дифференциации клеток и формированию из них тканей разного функционала. Таким образом, тканевая инженерия должна научиться запускать в клеточной культуре процесс, имитирующий природный морфогенез. Из-за очевидной грандиозности и сложности данной задачи, она до сих пор полностью не решена. В данный момент тканевая инженерия способна синтезировать сравнительно простые и однородные клеточные кластеры [Kesharwani, 2022].
В настоящий момент основной инструмент, который используется для выращивания тканей, является скаффолд [Mertsching et al., 2009 DOI:10.1097/TP.0b013e3181ac15e1]. Под ним понимается пористая или фиброзная матрица определенной структуры, которая засеивается недифференцированными клетками будущей ткани. Скаффолд является составной частью замкнутого контура биореактора, которые обеспечивает фильтрацию жидкости через его поры. В зависимости от того покоиться или движется питательный раствор в порах, различают соответственно либо статическую либо динамическую клеточную культуру. Важно отметить, что гидродинамические явления играют ключевую роль в росте клеточной массы, так как касательные напряжения в растворе стимулируют клетки к делению [Porter et al. 2005 DOI:10.1016/j.jbiomech.2004.04.011; Zhao et al. 2015 DOI: 10.1007/s10237-015-0710-0]. Многочисленные исследования показывают, что скорость роста ткани может вырасти в несколько раз, но это влияние напряжений не является линейным. Существует критическое значение, выше которого клетки гибнут. Усилия исследователей в области тканевой инженерии направлены на поиск наиболее эффективной топологии скаффолда [Zhao et al. 2021 DOI:10.3389/fbioe.2021.736489]. Необходимо отметить, что процессы взаимодействия твердой матрицы и живых клеток до сих пор исследованы недостаточно, так как скаффолд не является естественной средой обитания клеток. Как следствие, поиск выгодной архитектуры скаффолда происходит путем эмпирического подбора его топологии, а также размеров и формы пор твердой матрицы.
До сих пор, как правило, рассматривались скаффолды с однородной структурой. Однако, всё четче проявляется понимание, что неоднородную ткань невозможно вырастить в таком скаффолде [Liu et al. 2018 DOI:10.1016/j.matdes.2018.09.053; Zhao et al. 2020 DOI:10.3389/fbioe.2021.736489; Elenskaya, Tashkinov 2022 DOI:10.1016/j.prostr.2022.01.139]. Матрицы с неоднородным распределением пористости являются одним из возможных решений проблемы. С одной стороны, функционально-градиентные материалы являются биомиметиками естественных тканей, например, костной ткани. С другой стороны, манипуляции с внутренней структурой скаффолда позволяют до некоторой степени контролировать условия роста ткани в порах. В частности, вариации проницаемости твердой матрицы по пространству позволяют менять касательные напряжения в просачивающемся через поры растворе. Последнее, как было отмечено выше, оказывает непосредственное влияние на скорость роста ткани. Топология скаффолда может заранее программироваться таким образом, чтобы структурировать неоднородность растущей ткани. Это дает новые перспективы развития для тканевой инженерии.
Важные работы по разработке функционально-градиентных каркасов принадлежат сотрудникам лаборатории «Механика биосовместимых материалов и устройств» (ПНИПУ). К ним относятся работы [Elenskaya, Tashkinov 2022 DOI:10.1016/j.prostr.2022.01.139; Elenskaya et al. 2024 DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108402; Shalimov et al. 2024 DOI: 10.1016/j.tafmec.2024.104338; Vindokurov et al. 2024 DOI: 10.1016/j.polymertesting.2023.108320].
Остановимся кратко на основных подходах к математическому моделированию роста ткани. Одной из целей моделирования в этой области является анализ механического поведения клеточного кластера внутри скаффолда [Yuan et al. 2019 DOI: 10.1016/j.bioactmat.2018.12.003]. Изучение транспорта питательных веществ в порах является еще одним стимулом для моделирования. Это позволяет предсказать распределение раствора внутри скаффолда и оценить эффективность доставки питательных веществ к клеткам [Elsayed et al. 2019 DOI: 10.1002/bit.26955]. Большинство работ используют приближение сплошной среды. Континуальные математические модели рассматривают ткань как непрерывную сплошную среду с единым набором свойств [Mokhtari-Jafari et al. 2016 DOI:10.1002/elsc.201500047; Zhao et al. 2021 DOI: 10.3389/fbioe.2021.736489]. Из-за сложности процессов в скаффолде, которые одновременно включают механические, химические, гидродинамические и биологические взаимодействия, такие модели требуют дополнительных предположений феноменологической природы. В случае статической клеточной культуры, как правило, используются модели популяционной динамики основанные на уравнениях реакции-диффузии [Egan et al. 2018 DOI: 10.1007/s10237-018-1040-9; Nava eta al. 2013 DOI: 10.1007/s10237-013-0473-4]. Дополнительные модели, которые включают описание движения жидкости (динамическая культура), как правило, используют усредненные по пространству уравнения Дарси или Бринкмана для фильтрации жидкости через пористую среду [Wilson et al. 2007 DOI: 10.1142/S0218202507002455; Liu et al. 2019 DOI: 10.1103/PhysRevE.99.062403]. Важным недостатком этих подходов является отсутствие информации о динамике микроокружения клеток, известная произвольность в значениях параметров феноменологически описываемой сплошной среды [Zhao et al. 2021 DOI: 10.3389/fbioe.2021.736489].
Дискретные математические модели роста ткани в скаффолдах представляют собой подход, в котором система рассматривается на уровне индивидуальных клеток или элементов. Ранние попытки такого моделирования были связаны с клеточными автоматами, которые в наиболее простом варианте представляли собой фиксированные в пространстве элементы среды с заданными правилами взаимодействия соседей. Тем не менее, этот подход до сих пор популярен из-за его простоты и надежности [Ruben et al. 2017 DOI: 10.2140/memocs.2017.5.239]. Дальнейшее развитии привело к появлению моделей сферических частиц [Basan et al. 2011 DOI: 10.1088/1478-3975/8/2/026014], которые представляют собой разновидность моделей молекулярной динамики. Элементы среды в этом подходе подвижны, но контактное взаимодействие клеток до сих пор задается достаточно примитивно. Наконец, вершинные модели представляют наиболее продвинутый подход к моделированию ткани [Bratsun et al. 2023 DOI: 10.15593/RJBiomech/2023.4.04]. Ключ к успеху и растущей популярности вершинных моделей заключается в сложном описании структурной единицы среды — клетки, которая может перемещаться по пространству и динамически менять свои характеристики, но при этом сохранять информацию о своей индивидуальности в общем клеточном ансамбле [Salbreux et al. 2012 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002618; Bratsun et al. 2020 DOI: 10.1007/s10237-019-01244-z; Krasnyakov 2024 DOI: 10.1002/qub2.62]. Большинство предложенных в литературе моделей были 2D и фокусировали внимание на апикальном срезе ткани. Однако, были разработана и 3D версия вершинной модели [Misra et al. 2016 DOI: 10.1016/j.bpj.2016.03.009]. Одним из основных свойств вершинных моделей является способность учитывать разнообразие поведения клеток и их гетерогенность [Krasnyakov 2024 DOI: 10.1002/qub2.62]. Они позволяют учитывать различные типы клеток, динамическое изменение их свойства в зависимости от фенотипа [Bratsun et al. 2020 DOI: 10.1007/s10237-019-01244-z]. Модели роста ткани могут учитывать множество деталей, включая механизмы генной регуляции [Bratsun et al. 2015 DOI: 10.1007/s10867-015-9395-y; Bratsun, Krasnyakov 2022 DOI: 10.1051/mmnp/2022013], взаимодействие клеток с твердой поверхностью скаффолда [Krasnyakov, Bratsun 2023 DOI: 10.3390/biomimetics8080562], сигнальные пути [Liu et al. 2019 DOI: 10.1103/PhysRevE.99.062403], а также влияние факторов окружающей среды [Zhao et al. 2021 DOI: 10.3389/fbioe.2021.736489]. В целом, дискретные математические модели роста ткани в скаффолдах представляют мощный инструмент для исследования и оптимизации скаффолдов в тканевой инженерии. Они позволяют более детально изучать процессы роста и развития тканей на микроскопическом уровне, а также помогают разрабатывать новые подходы и стратегии в области регенеративной медицины.
|
