MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte

Insights on Microvascular Flow Regulation in Microvascular Units: A Computational Modeling Study

2019· article· en· W3174048636 sur OpenAlexaff
Asher A. Mendelson, Edward Ho, Christopher G. Ellis, Daniel Goldman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocirculationArterioleCapillary actionBlood flowChemistryHematocritVenuleFlow (mathematics)Biomedical engineeringMechanicsMaterials scienceCardiologyInternal medicineMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Regulation of RBC oxygen delivery and plasma flow is a critical function of the microcirculation. Given the complexity of microvascular networks, mathematical modeling has been an essential adjunct for understanding physiological principles. Many studies have simulated flow through branching arteriolar networks or isolated groups of capillaries, but the completed microvascular units (MVU) ‐ from terminal arteriole, through a capillary bundle, and into a post‐capillary venule ‐ has rarely been studied. Modeling this fundamental microvascular structure will help describe how capillary networks interface with the broader microcirculation and provide insight into properties of flow regulation on this scale. Methods We constructed an idealized MVU and applied a dual‐phase steady‐state blood flow model to solve for RBC and plasma flow. We incorporated physiologic parameters that were varied individually while keeping all of the other variables constant: (i) number of parallel capillaries in a bundle (4–10 capillaries), (ii) capillary length (50–600 micron), (iii) arteriolar inflow hematocrit (0.1–0.5), (iv) arteriolar diameter (6–18 micron), (v) venular diameter (6–18 micron), and (vi) driving pressure across the MVU. Mean and coefficient of variation (CV) were calculated for RBC flow, plasma flow, and tube hematocrit (HT) for all parallel capillaries. Results Plasma flow is significantly more variable than RBC flow in capillaries for all test cases in this study. Increasing the number of capillaries per bundle decreased the mean RBC and plasma flow but increased total flow through the MVU; plasma flow CV (17%–54%) and HT CV (19%–52%) increased substantially while RBC flow CV was much less affected (4%–9%). Increasing capillary length reduced mean RBC flow, plasma flow, and HT nonlinearly with an inflection point occurring at capillary lengths of 200 microns or greater. Increasing arteriolar inflow hematocrit reduced RBC flow CV (16% vs 2%) and increased plasma flow CV (26%–36%). Increases to arteriolar and venular diameter above 10 microns had little effect on the magnitude or distribution of RBC and plasma flow through the MVU. Changes to the driving pressure across the MVU had a linear effect on RBC and plasma flow with no effect on the relative distribution between capillaries. Conclusions This study provides insight into how the biophysical properties of the microcirculation may influence flow regulation through completed microvascular units. Pre‐ and post‐capillary microvessels appear optimized for diameters less than 10 microns. Modifications to driving pressure provide a much more straight forward method of flow regulation than alterations to vessel diameter. Future work will compare these results against in vivo capillary measurements with heterogeneous spatial geometry and explore modeling approaches for multiple interconnected MVU. Example of one idealized microvascular unit included in the study; this microvascular unit has 6 parallel capillaries with length 300 microns. image Example of one idealized microvascular unit included in the study; this microvascular unit has 6 parallel capillaries with length 300 microns. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetCardiovascular Health and Disease Prevention→Travaux en français237 207→