Математическое моделирование тканеобразования на основе систем дифференциальных уравнений


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Ация Предложена математическая модель для описания популяционной динамики клеточных скоплений на основе систем обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка. Главным требованием при построении уравнений модели являлось наличие формального биологического обоснования для их вывода, а также доказательство их корректности. Дополнительно к этому для всех параметров, задействованных в уравнениях, было потребовано наличие биологического смысла, а также возможность их оценки либо в ходе эксперимента, либо с помощью моделей внутриклеточной биохимии. При построении искомой модели в качестве основного механизма для координации роста ткани и выбора клетками новых типов при делении был выбран межклеточный обмен специальными сигнальными молекулами. Для упрощения все сигнальные молекулы, которые способны создавать клетки одного типа, не рассматривались по отдельности в модели, а объединялись в виде единого комплекса молекул - «обобщенного сигнала». Подобный подход позволяет в итоге задавать сигналы как функции от типов клеток и вводить в модели их воздействия в виде матриц, где строки отвечают за типы клеток, принимающих сигналы, а столбцы - за типы клеток, испускающих сигналы.

Об авторах

Максим Николаевич Назаров

Национальный исследовательский университет «МИЭТ»

Email: nazarov-maximilian@yandex.ru
старший преподаватель; каф. высшей математики-1 Россия, 124498, Москва, Зеленоград, пл. Шокина, 1

Список литературы

  1. Urdy S. Principles of morphogenesis: the contribution of cellular automata models (Book Review) // Acta Zoologica, 2009. vol. 90, no. 2. pp. 205-208. doi: 10.1111/j.1463-6395.2008.00333.x.
  2. Palsson E. A three-dimensional model of cell movement in multicellular systems // Future Generation Computer Systems, 2001. vol. 17, no. 7. pp. 835-852. doi: 10.1016/S0167-739X(00)00062-5.
  3. Drasdo D., Höhme S. A single-cell-based model of tumor growth in vitro: monolayers and spheroids // Physical Biology, 2005. vol. 2, no. 3. pp. 133-147. doi: 10.1088/1478-3975/2/3/001.
  4. Drasdo D. Center-based Single-cell Models: An Approach to Multi-cellular Organization Based on a Conceptual Analogy to Colloidal Particles / Single-Cell-Based Models in Biology and Medicine / Mathematics and Biosciences in Interaction. Basel: Birkhäuser, 2007. pp. 171-196. doi: 10.1007/978-3-7643-8123-3_8.
  5. Bauer A. L., Jackson T. L., Jiang Y. A cell-based model exhibiting branching and anastomosis during tumor-induced angiogenesis // Biophysical Journal, 2007. vol. 92, no. 9. pp. 3105-3121. doi: 10.1529/biophysj.106.101501.
  6. Hirashima T., Iwasa Y., Morishita Y. Dynamic modeling of branching morphogenesis of ureteric bud in early kidney development // Journal of Theoretical Biology, 2009. vol. 259, no. 1. pp. 58-66. doi: 10.1016/j.jtbi.2009.03.017.
  7. Szabó A., Czirók A. The Role of Cell-Cell Adhesion in the Formation of Multicellular Sprouts // Math. Model. Nat. Phenom., 2010. vol. 5, no. 1. pp. 106-122. doi: 10.1051/mmnp/20105105.
  8. Taber L. A. Towards a unified theory for morphomechanics // Philos. Trans. Ser. A, 2009. vol. 367, no. 1902. pp. 3555-3583. doi: 10.1098/rsta.2009.0100.
  9. Wyczalkowski M. A., Chen Z., Filas B. A., Varner V. D., Taber L. A. Computational models for mechanics of morphogenesis // Birth Defects Res. C, 2012. vol. 96, no. 2. pp. 132-152. doi: 10.1002/bdrc.21013.
  10. Forgacs G., Foty R. A., Shafrir Y., Steinberg M. S. Viscoelastic properties of living embryonic tissues: a quantitative study // Biophysical Journal, 1998. vol. 74, no. 5. pp. 2227-2234. doi: 10.1016/S0006-3495(98)77932-9.
  11. Ranft J., Basan M., Elgeti J., Joanny J.-F., Prost J., Jülicher F. Fluidization of tissues by cell division and apoptosis // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2010. vol. 107, no. 49. pp. 20863-20868. doi: 10.1073/pnas.1011086107.
  12. Dillon R., Othmer H. G. A Mathematical Model for Outgrowth and Spatial Patterning of the Vertebrate Limb Bud // Journal of Theoretical Biology, 1999. vol. 197, no. 3. pp. 295-330. doi: 10.1006/jtbi.1998.0876.
  13. Keller E. F., Segel L. A. Initiation of slime mold aggregation viewed as an instability // Journal of Theoretical Biology, 1970. vol. 26, no. 3. pp. 399-415. doi: 10.1016/0022-5193(70)90092-5.
  14. Tanaka S. Simulation Frameworks for Morphogenetic Problems // Computation, 2015. vol. 3, no. 2. pp. 197-221. doi: 10.3390/computation3020197.
  15. Brauer F., Castillo-Chavez C. Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology / Texts in Applied Mathematics. vol. 40. New York: Springer Verlag, 2012. xxiv+508 pp. doi: 10.1007/978-1-4614-1686-9.
  16. Назаров М. Н. Моделирование роста ткани с учётом возможности внешнего воздействия на её форму // ПДМ, 2013. № 4(22). С. 103-113.
  17. Назаров М. Н. Базовая математическая модель для описания процессов регуляции биосинтеза белков // Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 2016. Т. 26, № 4. С. 515-524. doi: 10.20537/vm160406.
  18. Finch-Edmondson M., Sudol M. Framework to function: mechanosensitive regulators of gene transcription // Cellular and Molecular Biology Letters, 2016. vol. 21, 28. 23 pp. doi: 10.1186/s11658-016-0028-7.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Самарский государственный технический университет, 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).