In sinh học và lập mô hình máy tính có thể giúp dự đoán sự phát triển của ung thư
Ngày tạo: 15/10/2020 10:52:52 SAVới nhiệm vụ chữa khỏi bệnh ung thư kéo dài hàng thế kỷ, các nhà nghiên cứu đã đạt được những tiến bộ lớn trong việc tìm hiểu các chi tiết phức tạp hơn về cách phòng ngừa, chẩn đoán, điều trị và tồn tại một trong những kẻ giết người lớn nhất thế giới. Từ các liệu pháp miễn dịch thành công đến vai trò ngày càng tăng của y học chính xác, những tiến bộ lớn này đang giúp các bác sĩ lâm sàng cứu sống. Nhưng với khoảng 14 triệu ca mắc mới và gần 10 triệu ca tử vong hàng năm, rất khó để nói rằng cuộc chiến chống lại căn bệnh ung thư đã gần kết thúc. Hơn nữa, các chuyên gia nhận định rằng, một khi ung thư lây lan hoặc di căn từ nơi này sang nơi khác trong cơ thể, cơ hội sống sót sẽ giảm xuống còn 10%, khiến đây là đặc điểm gây tử vong cao nhất của căn bệnh này.
Cho đến nay, những tiến bộ trong quản lý di căn toàn thân vẫn còn khan hiếm, nhưng các nhà khoa học từ Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Livermore - Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) đã phát triển một cách tiếp cận độc đáo mà họ tin rằng sẽ giúp các bác sĩ lâm sàng và các nhà nghiên cứu dự đoán sự lây lan của ung thư trong từng bệnh nhân. Bằng cách kết hợp công nghệ in sinh học 3D và mô phỏng dòng tính toán tiên tiến, một nhóm chuyên gia tin rằng họ đã đặt nền tảng để phát triển khả năng dự đoán để hiểu sự gắn kết của tế bào khối u với mạch máu, bước đầu tiên trong quá trình hình thành khối u thứ cấp trong quá trình di căn ung thư.
Khám phá này được mô tả trong một bài báo đăng trên tạp chí Science Advances như một cách tiếp cận mới để đào tạo các mô hình tính toán về các quá trình sinh học và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách thức và lý do tại sao các tế bào ung thư di căn trong các khu vực nhất định của mạch máu. Sử dụng một máy in sinh học dựa trên đùn được chế tạo tùy chỉnh, các nhà nghiên cứu LLNL đã in 3D mạch máu não của người sống và ghép nối nó với các mô phỏng tính toán nâng cao để giải quyết vấn đề vật lý liên quan đến sự lây lan của ung thư qua di căn.
 |
Phương pháp mực tế bào được sử dụng để in sinh học các giường mạch nội mô có hình dạng phức tạp.
Theo kỹ sư y sinh LLNL, Monica Moya, điều tra viên chính của nghiên cứu và là trưởng nhóm nghiên cứu về thiết bị mạch máu in sinh học của LLNL, các tế bào khối u có xu hướng thoát ra khỏi khối u nguyên phát và di chuyển qua hệ thống mạch máu, nơi cuối cùng chúng gắn vào thành mạch, đi qua nội mô vào mô và phát triển giống như một hạt trong đất, thường là ở những vùng như ngã ba trong mạch máu. Tuy nhiên, bằng cách kết hợp kỹ thuật sinh học và tính toán để phân tích vật lý đằng sau hành vi tuần hoàn của tế bào khối u (CTC) và sự gắn kết của tế bào với nội mô mạch máu - lớp tế bào lót bề mặt bên trong của mạch máu - nhóm nghiên cứu đã cung cấp cái nhìn mới về cơ chế động lực dòng chảy CTC cơ bản và các hành vi đính kèm.
Moya nói: “Mô hình tính toán chắc chắn là một công cụ hữu ích, nhưng bạn vẫn cần phải chuẩn hóa nó với tình hình thực tế. Với phương pháp này, chúng tôi có thể làm cho sinh học trở nên đơn giản và sạch sẽ theo nhu cầu của việc xác nhận mô hình. Và nó có thể làm tăng độ phức tạp của sinh học và các mô hình tính toán. Vật lý rất quan trọng trong sinh học. Bài viết này cung cấp cho bạn một khuôn khổ về cách sử dụng các mô hình và mô phỏng in vitro này để phân loại những đóng góp của sinh học và vật lý, đây thực sự mang lại sức mạnh cho lĩnh vực còn thiếu. ”
Moya cũng giải thích rằng các nhà khoa học thường sử dụng mô hình động vật để hiểu cách vật lý thúc đẩy di căn ung thư, nhưng những mô hình này không hoàn toàn hữu ích hoặc không liên quan gì đến sinh học của con người. Thay vào đó, nhóm của cô đã tạo ra một hệ thống in vitro bằng cách in 3D mạch máu từ các tế bào nội mô não người và đưa chúng vào điều kiện dòng chảy trong một nền chất lỏng.
Sau khi các tế bào bao phủ hoàn toàn các kênh của thiết bị, chúng thẳng hàng với nhau trong các mạch và sau khoảng một tuần, các nhà nghiên cứu đã tiêm dòng tế bào ung thư vú vào thiết bị để xem cách thức và vị trí các tế bào khối u bắt đầu di căn bên trong mạch máu não mới hình thành. Các chuyên gia cho rằng một số vùng của não dễ bị di căn ung thư vú hơn, nhưng cơ chế của tính nhạy cảm cục bộ vẫn chưa được hiểu rõ và không thể ngăn ngừa, đó là lý do tại sao nghiên cứu này có thể rất quan trọng để hiểu được hành vi của các tế bào ung thư vú khi chúng di căn.
 |
Vị trí gắn kết của CTC cho thấy sự khác biệt giữa kênh khử phân bào (B) và kênh nội mô (A). So với quá trình nội mạc hóa, lớp đệm mạch máu nguyên vẹn thể hiện gánh nặng lớn hơn của CTC.
Các nhà nghiên cứu cho biết sau khi các tế bào khối u lưu thông với tốc độ dòng chảy sinh lý, Claire Robertson, một nghiên cứu viên của Lawrence, người đang nghiên cứu phát triển các mô hình về ung thư vú giai đoạn đầu, đã lập bản đồ hơn 6.000 tế bào bám vào thành mạch và so sánh chúng với sinh vật địa phương. Sau đó, các kết quả thí nghiệm này được so sánh với mô phỏng tính toán 3D tái tạo hình học thu thập được từ bản đồ 3D để tái tạo hình học chính xác của mạch máu được in sinh học, cho phép phân tích động chất lỏng có độ chính xác cao về các điều kiện gắn.
Tác giả chính và kỹ sư nghiên cứu LLNL cho biết: “Sử dụng phương pháp in sinh học tiên tiến này để thiết kế các hệ thống mạch máu não của con người có chức năng và hoạt động tốt là vô cùng khó khăn, nhưng chúng tôi hiện có quyền kiểm soát chặt chẽ công nghệ này. Và có thể tạo ra nhiều loại cấu trúc mô sống của con người. “ William Hines nói thêm: "Sử dụng phương pháp này, chúng tôi có thể kiểm tra, quan sát và đo lường các hiện tượng sinh học mà trước đây không thể thực hiện được. Chúng tôi sẽ tiếp tục lặp lại những phát hiện này để làm rõ cách thức và thời điểm các tế bào khối u tuần hoàn chọn mục tiêu của chúng trong cơ thể. Bằng cách tích hợp kỹ thuật của chúng tôi Nền tảng này được ghép nối với một mô hình tính toán và chúng tôi có thể trực tiếp hỏi về hành vi của các tế bào di căn và các quy tắc kiểm soát các tế bào di căn, nhanh hơn nhiều so với việc tiến hành các thí nghiệm một mình. "
Các nhà khoa học tại LLNL đã sử dụng một thuật toán gọi là "Harvey" được phát triển bởi kỹ sư y sinh Đại học Duke Amanda Randles để nắm bắt tốc độ dòng chảy của toàn bộ cơ thể con người, điều khó làm được với thiết bị ngoại bào, cho phép các nhà nghiên cứu "tắt" cụ thể. Randles nói, các thông số là không thể trong các thí nghiệm, chẳng hạn như độ đàn hồi của tế bào, số lượng thụ thể của tế bào hoặc sự phân bố dòng chảy.
Phương pháp mới này cho phép các nhà nghiên cứu tách biệt các vai trò sinh học và vật lý thúc đẩy sự di căn và xâm nhập của các cơ quan. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng mô phỏng sẽ được sử dụng để dự đoán vị trí lây lan của khối u, từ đó sàng lọc những bệnh nhân có nguy cơ cao và nhắm vào những khu vực dễ bị tổn thương nhất để can thiệp điều trị. Theo Moya, điều này có thể cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng một cách khác để điều trị cho bệnh nhân, cho phép họ sử dụng MRI để mô phỏng vị trí mà các tế bào khối u đang lưu thông có thể bị mắc kẹt, để họ có thể tập trung vào những khu vực nào có thể cải thiện đáng kể hiệu quả điều trị.
Là một phần của nghiên cứu đang diễn ra, nhóm đang tìm kiếm thêm kinh phí để hỗ trợ nhiều công việc in sinh học hơn và tăng độ phức tạp của hệ thống mạch in sinh học nhằm nghiên cứu sâu hơn về vai trò của lý sinh trong sự tiến triển của các bệnh chết người. hiệu ứng. Khi ung thư di căn, phương pháp mới này cuối cùng có thể tái tạo tình trạng thực tế trong cơ thể, do đó cung cấp cho ngành chăm sóc sức khỏe một công cụ mới để tùy chỉnh phương pháp điều trị cho hàng triệu bệnh nhân.
Nguồn: 3dprint
Data Design Việt Nam
Tags: data design data design viet nam ddv youtube artec eva artec scanner artec spider artec eva price artec 3d scanner
.jpg)
.jpg)