От моделирования ангиогенеза in vitro к созданию искусственных биологических образований с заданными свойствами на основе технологии саморазвивающихся капиллярных сетей
Расшифровка алгоритмов управления процессом и решение фундаментальной биологической проблемы клеточной и тканевой инженерии, создание искусственных органов in vitro. Использование системы математического и инженерного моделирования Matlab&Simulink.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.02.2019 |
| Размер файла | 11,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
ОТ МОДЕЛИРОВАНИЯ АНГИОГЕНЕЗА in vitro К СОЗДАНИЮ ИСКУССТВЕННЫХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБРАЗОВАНИЙ С ЗАДАННЫМИ СВОЙСТВАМИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ САМОРАЗВИВАЮЩИХСЯ КАПИЛЛЯРНЫХ СЕТЕЙ
Глотов В.А., Найдёнов Е.В., Якименко И.В.
В многочисленных экспериментах по моделированию ангиогенеза in vitro установлено, что эндотелиальные клетки (ЭК) при определенных условиях самопроизвольно могут организовываться в 3х-мерные капиллярные сети, напоминающие капиллярные сети in vivo. При этом в отдельных сегментах развивающихся сетей спонтанно формируется внутренний просвет. Затем сети распадаются на отдельные фрагменты в результате апоптоза ЭК или их трансформации в другие клетки. Этот феномен отражает формообразовательные потенции ЭК в чистом виде, без влияния гидродинамического фактора и идентичен образованию капиллярных сетей in vivo в начальной фазе ангиогенеза до микроциркуляции и деградации капиллярных сетей, после ее прекращении.
Начиная с 90-х годов XX века крупнейшие лаборатории мира, занимающиеся проблемой эндотелия, включились в гонку, целью которой является достижение первенства в воспроизведении in vitro феномена функционирующих саморазвивающихся капиллярных сетей. Устойчивое воспроизведение этого феномена in vitro и расшифровка алгоритмов управления этим процессом - ключ к решению фундаментальной биологической проблемы клеточной и тканевой инженерии: созданию искусственных органов in vitro.
В настоящее время уже многое известно о механизмах ангиогенеза. Очевидно, что классическими методами культивирования ЭК невозможно воспроизвести этот феномен, т.к. в процессе развития капиллярных сетей in vitro не участвует гидродинамический фактор. Гемодинамический фактор in vivo - играет решающую роль в развитии микрососудистых капиллярных сетей. Включение гидродинамического фактора в культуру ЭК сложнейшая научно-инженерная задача. Кто первым решит эту задачу и осуществит патентование технологических процессов, тот получит реальные преимущества в практических аспектах клеточной и тканевой инженерии. Технология саморазвивающихся капиллярных сетей, с управляемой микроциркуляцией жидкой фазы питательной среды, позволит приступить к работам по созданию примитивных, а потом более сложных, многоклеточных образований с заданными свойствами, например: 1) опухолеподобные образования in vitro, пронизанные функционирующими капиллярами; 2) структурно-функциональные макро-микроскопические единицы органов, такие как остеон, мышечное волокно, ацинус, печеночная долька, нефрон; 3) органоподобные образования, такие как искусственная поджелудочная железа и другие эндокринные железы; 4) искусственные биологические материалы, такие как мышечные ткани; 5) искусственная плацента.
Ставится задача, создать реактор, в котором сопряжены в одной системе культура ЭК и организованные микропотоки жидкой фазы питательной среды, в котором можно попытаться воспроизвести феномен развития функционирующих саморазвивающихся капиллярных сетей по принципу «капилляр от капилляра». И получить желеобразное органоподобное образование с развивающейся внутри капиллярной сетью, в которой циркулирует жидкая фаза питательной среды.
С использованием системы математического моделирования Matlab&Simulink и системы инженерного проектирования Orcad разработана имитационная математическая модель и принципиальные электрические схемы отдельных модулей экспериментального реактора для культивирования ЭК. При помощи моделей цифровых систем управления обеспечиваются все циклы работы и функционирования реального изделия. Адекватность математических моделей проверена многократными экспериментами, обеспечивающими работу реактора как в стационарных так и не в стационарных режимах. Реактор состоит матрицы ангиогенеза, системы автоматической цифровой визуализации процесса ангиогенеза, генераторов микропотоков жидкой фазы питательной среды, систем жизнеобеспечения культуры ЭК, цифровой системы управления с разделенной системой управления электропитанием. Все системы многократно резервированы.
Предполагается, что при физической реализации основой такого реактора будет изолированный от внешней среды непроницаемой оболочкой гибридный процессор, с системой искусственных микроканалов для циркуляции жидкой фазы питательной среды, и сопряженные с ними электронные, микропроцессорные, микромашинные, физико-химические, биологические модули. Это будет компактное изделие, размерами в диапазоне от спичечного коробка до книги, способное функционировать автономно в автоматическом программируемом режиме в обычных условиях, в течение необходимого времени поддерживать заданный гомеостаз в культуре ЭК, обеспечивать и контролировать стерильность под защитной оболочкой, непрерывно передавать контрольно-измерительные данные на центральный компьютер. Возможно интегрирование произвольного количества таких реакторов, работающих автономно по индивидуальной программе, на одной материнской плате.
Методами математического моделирования и компьютерного проектирования, в соответствие с постоянно усовершенствующимися техническими заданиями и техническими условиями, отрабатывается оптимальная структура функциональных модулей реактора и единой системы управления. При этом на каждом этапе математического моделирования и инженерного проектирования можно изготовить адекватную физическую модель действующего экспериментального реактора и приступить к биологическим экспериментам. Системы автоматического проектирования для каждого этапа генерируют пакет конструкторской документации, необходимый и достаточный по своему качеству и технологической проработке для изготовления экспериментального образца в промышленных условиях.
Если учесть, что годовой бюджет современных научно-исследовательских лабораторий, решающих аналогичные задачи классическими методами, исчисляется размерами порядка 10 млн. $USA, становится очевидным преимущество предлагаемого решения проблемы эндотелия.
алгоритм биологический искусственный математический
Литература
1. Глотов В.А. Тканеподобные образования с заданными биологическими свойствами на основе клеточной и тканевой инженерии in vitro эндотелиальных капиллярных сетей /Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 10-й межд. научн.-техн.конф. Книга 3. - Владимир: 2012. - C. 37-41.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Использование расширения MATLAB - Simulink как системы математического моделирования. Электроэнергетическое направление системы - пакет Sim Power Systems, методом моделирования решающий задачи электроэнергетики. Структура и функциональные компоненты.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 09.10.2014Основные понятия теории моделирования. Виды и принципы моделирования. Создание и проведение исследований одной из моделей систем массового обслуживания (СМО) – модели D/D/2 в среде SimEvents, являющейся одним из компонентов системы MATLab+SimuLink.
реферат [1,2 M], добавлен 02.05.2012Программный комплекс MATLAB как мощное средство для высокоточного цифрового моделирования системы автоматического управления. Основные особенности построения временных характеристик с помощью пакета Control System и моделирования в системе Simulink.
контрольная работа [2,3 M], добавлен 14.11.2012Разработка интерфейса справочно-расчетного программного обеспечения. Расчетно-графический модуль. Решение задачи динамического моделирования в системе MATLAB/Simulink. Программная реализация, результаты моделирования системы на текстовых примерах.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 01.12.2014Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.
реферат [136,2 K], добавлен 25.04.2016Практические навыки моделирования структурных схем в среде SIMULINK пакета MATLAB. Построение графиков функций в декартовой системе координат. Решение систем линейных и нелинейных уравнений. Работа с блоками Sum, Algebraic Constraint, Gain, Product.
лабораторная работа [159,2 K], добавлен 19.04.2009Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Принципиальная и структурная схема системы стабилизации угловой скорости ДПТ. Критерий устойчивости Гурвица. Передаточная функция разомкнутой системы. Исследование САР в среде Simulink. Проверка расчетов с помощью моделирования системы в среде Matlab.
курсовая работа [3,3 M], добавлен 21.08.2012Simulink как интерактивный инструмент для моделирования, имитации и анализа динамических систем, его функциональные особенности, структура и назначение. Направления преобразования основных характеристик фильтра при изменении некоторых его параметров.
контрольная работа [987,3 K], добавлен 10.11.2013Лазерные средства отображения информации. Особенности сопряжения имитационной модели Matlab-Simulink и программное обеспечение визуализации. Возможности средств разработки виртуальных миров, использующих VRML, для визуализации моделирования системы.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 01.12.2014Исследование и оценка возможностей работы со следующими разделами библиотеки приложения Simulink пакета программ Matlab: Source, Sinks, Continuous, Math Operation. Функции по представлению полученных в результате моделирования данных в графическом виде.
лабораторная работа [438,9 K], добавлен 23.09.2022Технологии решения задач с использованием нейронных сетей в пакетах расширения Neural Networks Toolbox и Simulink. Создание этого вида сети, анализ сценария формирования и степени достоверности результатов вычислений на тестовом массиве входных векторов.
лабораторная работа [352,2 K], добавлен 20.05.2013Модель релейной системы регулирования и идентификации структуры отдельного характерного элемента ЭКС зубца Р в системе MatLab. Анализ линейных звеньев с применением Control System Toolbox и Simulink. Методы построения переходных и частотных характеристик.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 28.01.2015Язык GPSS как один из наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем. Транзакт - элемент системы массового обслуживания. Решение задач на основе моделирования с применением языка GPSS, создание имитационной модели.
курсовая работа [54,7 K], добавлен 25.11.2010Формализация задачи и применение численных методов. Классификация программных продуктов для моделирования технических устройств. Программный комплекс MatLab with simulink. Создание интерфейса модели электрогидравлического вихревого регулирующего элемента.
дипломная работа [694,9 K], добавлен 25.07.2012Методика моделирования случайного процесса по заданной корреляционной функции и математическому ожиданию с использованием MatLab. Вычисление передаточной функций формирующего фильтра. Реализация случайного процесса. Значения корреляционной функции.
контрольная работа [1012,0 K], добавлен 23.12.2012Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.
реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011Нейрокомпьютеры и их применение в современном обществе. Некоторые характеризующие нейрокомпьютеры свойства. Задачи, решаемые с помощью нейрокомпьютеров. Типы искусственных нейронов. Классификация искусственных нейронных сетей, их достоинства и недостатки.
курсовая работа [835,9 K], добавлен 17.06.2014Обзор средств компьютерного имитационного моделирования по созданию веб-приложения для визуализации имитационных моделей. Система имитационного моделирования AnyLogic, Arena, SimuLab. Серверная, клиентская часть. Модель работы отдела банка и участка цеха.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 25.05.2015
