基于IB-LBM的肿瘤细胞粘附与血行转移的力学机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11872062
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0910.计算流体力学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The tumor cell adhesion to the micro-vessel wall is a critical step in the distant cancer metastasis. Our recent in vivo experimental studies have indicated that the tumor cell perfers to aggregate and firmly adhere to the bent of curved micro-vessels, and the complex mechanical microenvironment at the curvatures and branches appear to render these sites prone to adhesion and metastasis of tumor cell. However, the precise mechanism of this phenomenon is not yet clearly understood. In this research project, based on the immersed boundary-lattice Boltzmann method (IB-LBM), GPU parallel computing technology, and the stochastic Monte Carlo method, the blood flow in the curved and bifurcated micro-vessel is modeled as a suspension of multiple deformable red blood cells (RBCs), and the effect of flowing RBCs on the migration, deformation and adhesion of tumor cell are examined, and then the quantitative relationship between complex forces and tumor cell adhesion are also clearly established. After that, a novel receptor-ligand kinetic model will be proposed for the adhesion between tumor cell and endothelial cells, and then the mechanical mechanisms of tumor cell adhesion and transvascular metastasis in the curved and bifurcated microvessel will also be clarified. By implementing this research project, it not only will provide a novel idea and technique for studying the mechanical mechanisms of tumor cells adhesion and metastasis in microcirculation, but also will enlarge the application space of IB-LBM and GPU to the cancer research area. Meanwhile, it may eventually provide a rational basis for the development of novel therapeutic strategies to combat cancer.
肿瘤细胞粘附是癌症经血道实现远端转移的决定性环节。我们最新的实验研究表明:肿瘤细胞容易聚集并牢固粘附于弯曲微血管,且弯曲分叉微血管内的力学微环境和肿瘤粘附与转移的现象相关。然而,对于这一现象背后确切的力学机制目前尚不清楚。本项目拟基于IB-LBM模拟方法、GPU并行技术和随机Monte Carlo方法,将三维弯曲分叉微血管内的血液流动看作是变形红细胞群的悬浮液,研究肿瘤细胞在其中的迁移、变形与粘附规律,厘清各个力学因素与肿瘤细胞粘附的定量关系,构建完善的针对肿瘤细胞的受体-配体粘附动力学模型,揭示肿瘤细胞在弯曲分叉微血管内粘附与血行转移的力学机制。通过对本项目的研究,不仅为肿瘤细胞粘附与转移机制的研究提供了新的思路和方法,而且极大拓展了IB-LBM和GPU科学计算的应用空间,研究结果有助于为揭开肿瘤转移的奥秘和改进癌症治疗的策略提供合理的科学依据。

结项摘要

肿瘤细胞与内皮细胞的粘附是癌症通过血液循环实现远端转移的决定性环节。项目组通过开展大鼠体内实验,发现肿瘤细胞容易牢固粘附在弯曲微血管的拐点处,且微血管内的力学微环境和肿瘤细胞粘附及转移的现象密切相关,但对于这种现象背后确切的力学机制不明确。为了解释肿瘤细胞粘附与血行转移的力学机制,项目组完成了5方面研究工作:(1)成功发展了一套IB-LBM算法与随机Monte Carlo方法相结合的计算生物力学方法,并从数值模拟的准确性、稳定性以及计算效率等方面优化了该方法,为研究血液流动、细胞流变和细胞粘附等问题提供了高效的数值工具。(2)详细分析了红细胞受拉伸力和剪切力的变形和松弛及其在微血管内的运动和变形,将血液视为变形红细胞群的悬浮液,重点讨论了红细胞群的力学性能对血液流动特性的影响,阐明了肿瘤细胞发生迁移、变形、粘附及转移的血液环境。(3)成功开展了肿瘤细胞粘附的大鼠体内实验和数值模拟,证实了现有肿瘤细胞粘附模型的局限性,重点考虑了微血管内力学微环境对肿瘤细胞粘附的影响,提出了更完善的肿瘤细胞和内皮细胞的受体-配体粘附动力学模型,为研究癌症粘附与血行转移机制提供了模型支持。(4)详细讨论了微血管结构、血浆流动条件、红细胞力学性能以及肿瘤细胞力学性能对肿瘤细胞粘附与转移的影响,同时分析了肿瘤细胞穿越内皮细胞间隙的外渗行为,厘清了肿瘤细胞粘附、外渗及血行转移的力学机制,为揭开癌症转移的奥秘和改进癌症治疗的策略提供了科学依据。(5)扩展研究了基于微流控芯片技术的循环肿瘤细胞增强分选机制,找到了控制循环肿瘤细胞分选效果的关键因素;拓展分析了利用呼吸测试的人类肺癌快速无创检测技术,用分形理论简单快速判断肺癌的严重程度和病发位置,为发展人类肺癌疾病的快速无创医学检测技术提供了的理论依据。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
LBM simulation on the influence of endothelial SGL structure on cell adhesion in the micro-vessels
LBM模拟内皮SGL结构对微血管细胞粘附的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Computers and Mathematics with Applications
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Weiwei Yan;Yang Liu;Bingmei Fu
  • 通讯作者:
    Bingmei Fu
Non-invasive diagnosis of lung cancer based on CFD modeling and fractal analysis
基于CFD建模和分形分析的肺癌无创诊断
  • DOI:
    10.1142/s0218348x23401795
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Fractals
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Ying Zhou;Weiwei Yan;Rou Chen;Hua Li
  • 通讯作者:
    Hua Li
A new criterion of coalescence-induced microbubble detachment in three-dimensional microfluidic channel
三维微流道中聚结诱导微泡脱离的新判据
  • DOI:
    10.1063/5.0043155
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Physics of Fluids
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Rou Chen;Shuiyi Zhou;Likun Zhu;Luoding Zhu;Weiwei Yan
  • 通讯作者:
    Weiwei Yan
Research on structure optimization of the gas turbine flowmeter
燃气轮机流量计结构优化研究
  • DOI:
    10.48550/arxiv.1602.02414
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Chinese Journal of Scientific Instrument
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xuyang Li;Guanjun Wan;Weiwei Yan;Jingdian Lin;Shengyi Zhang
  • 通讯作者:
    Shengyi Zhang
Flow simulation in the upper respiratory tract of two obstructive sleep apnea patients with successful and failed surgery
两名手术成功和失败的阻塞性睡眠呼吸暂停患者上呼吸道的血流模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Computational and Mathematical Methods in Medicine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiacun Shao;Weiwei Yan;Yang Liu;Mingzhen Lu
  • 通讯作者:
    Mingzhen Lu

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其他文献

电场作用下纳米颗粒与竖直壁面的碰撞效率
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    力学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张凯;盛冰莹;秘晓静;严微微
  • 通讯作者:
    严微微
底部局部加热多孔介质自然对流传热的格子Boltzmann模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    何宗旭;严微微;张凯;杨向龙;魏义坤
  • 通讯作者:
    魏义坤
Local effective viscosity of gas in nano-scale channels
纳米级通道中气体的局部有效粘度
  • DOI:
    10.1016/j.euromechflu.2017.01.007
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    European Journal of Mechanics B/Fluids.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    凃程旭;钱丽娟;包福兵;严微微
  • 通讯作者:
    严微微
1,2-丙二烯型化合物的合成
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    杭州师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴阳锋;郑卫新;郑芬芬;严微微
  • 通讯作者:
    严微微
底部局部加热多孔介质自然对流传热的格子Boltzmann模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    何宗旭;严微微;张凯;杨向龙;魏义坤
  • 通讯作者:
    魏义坤

其他文献

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严微微的其他基金

基于LBM的肿瘤细胞黏附行为的力学调控机制研究
  • 批准号:
    11202203
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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