MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411847243 · doi:10.1152/physiol.2025.40.s1.2115

Development of a hybrid fluid-structure interaction (FSI) algorithm to model red blood cell deformation and oxygen-dependent ATP release under flow stresses

2025· article· en· W4411847243 sur OpenAlexaff
Keith C. Afas, Daniel Goldman

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeformation (meteorology)OxygenFluid–structure interactionFlow (mathematics)Red CellBiophysicsMechanicsAlgorithmRed blood cellBiological systemChemistryMaterials scienceComputer sciencePhysicsThermodynamicsBiologyComposite materialArtificial intelligenceBiochemistryFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microcirculation serves to deliver oxygen (O 2 ) to tissue as red blood cells (RBCs) pass through the smallest blood vessels in the body: capillaries. Imaging techniques quantify O 2 present in capillaries but lack effective modalities quantifying O 2 entering tissue from capillaries. Thus, mathematical simulation has been used to investigate how O 2 is distributed locally over a variation of metabolic tissue O 2 demands. It has also been used to investigate mechanisms regulating capillary blood flow to meet such demands. Distributed throughout the microcirculation, RBCs have been hypothesized as potential candidates initiating signals at the capillary level that are transmitted upstream to arterioles, thereby altering capillary blood flow. It has been found that RBC deformation, as well as oxyhemoglobin desaturation, can cause release of adenosine triphosphate (ATP). It has been theorized that as RBCs deform with local blood flow, released ATP modulates upstream vessel diameter, but requires mathematical modelling to systematically investigate. A condensed matter model of RBC deformation was developed in the past, with the ability to predict baseline red blood cell shapes (at the micron level), and with the goal of reliably quantifying forces of the RBC on the surrounding environment, owing to its unique elasticity. To investigate how this RBC elasticity interacts with blood flow, the objective of this study was the development of a comprehensive hybrid fluid-structure interaction algorithm. This was done using a novel Discrete Exterior Calculus (DEC) solver for fluid flow, allowing the model to be geometrically versatile. This algorithm was developed to be capable of theoretically simulating RBC deformation in response to a range of shear stress rates in units of [1/ms]. The algorithm allowed detailed tracking of RBC shape changes in response to shear forces (%), osmolarity variations, and membrane tension, making it a powerful tool for understanding the mechanical behavior of RBCs in vivo. Variations in blood flow, and the effect on RBC geometry and shear, are quantified and presented. Using DEC's geometric versatility, fluid simulations through a variety of microvascular geometries will be presented, and deformation parameters will be outlined. Future work includes validation of the algorithm against experimental in vivo data, confirming the accuracy of the model in replicating observed RBC behaviour under varying flow conditions. Furthermore, interpreting the shear response of the RBC to flow in the context of ATP release will be investigated. By quantifying RBC deformation under fluid stresses, and estimating ATP release parameters, a novel approach to understanding how RBCs interact with their microcirculatory environment will be obtained. These findings provide a quantitative framework for understanding how RBCs contribute to microcirculatory regulation and offer a new tool for studying pathophysiological conditions where blood flow and oxygen delivery are compromised. Acknowledgements would like to be given to various NSERC Grants (#R4081A03, CGS-M, CGS-D) This abstract was presented at the American Physiology Summit 2025 and is only available in HTML format. There is no downloadable file or PDF version. The Physiology editorial board was not involved in the peer review process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysiologyMême sujetBlood properties and coagulationTravaux en français237 207