Vaskuläre Wachstums- und Umbildungsprozesse in Aneurysmen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Wachstums- und Umbildungsprozesse in biologischen Geweben spielen nicht nur in heranwachsenden Organismen eine Rolle, sondern beispielsweise auch in Aneurysmen, krankhaften lokalen Gefäßaufweitungen, die in vielen Fällen beständig wachsen und schließlich zur Ruptur der Gefäßwand und damit oft auch zum Tod des Patienten führen. Im Rahmen dieses Projektes wurde ein neues Modell für die Computersimulation von Wachstums- und Umbauprozessen in Weichgewebe und insbesondere Blutgefäßen entwickelt. Dieses sogenannte homogenisierte Constrained-Mixture-Modell vereinigt einen hohen Grad an physiologischem Realismus mit einer vergleichsweise einfachen Modellstruktur und der Möglichkeit einer höchst effizienten numerischen Implementierung zur Durchführung von Computersimulationen. Um die physiologischen Grundlagen von Wachstums- und Umbauprozessen in Weichgeweben besser zu verstehen, wurde in diesem Projekt außerdem ein mikromechanisches Computermodell zur Simulation der Interaktionen zwischen Zellen und der umgebenden extrazellulären Matrix in Weichgeweben entwickelt. Die Ergebnisse dieses Projektes ermöglichen ein deutlich besseres Verständnis normaler wie auch pathologischer Wachstums- und Umbauvorgänge in Weichgewebe und damit insbesondere auch der Entwicklung von Aneurysmen über die Zeit. Im Rahmen des Projektes wurden auch Methoden des maschinellen Lernens entwickelt, die Vorhersagen der mechanischen Eigenschaften von biologischem Weichgewebe ausgehend von ihrer Mikrostruktur ermöglichen. Insgesamt wurde so eine umfassende methodische Grundlage geschaffen, um Wachstums- und Umbauprozesse in Blutgefäßen und insbesondere Aneurysmen besser zu verstehen und vorherzusagen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- A homogenized constrained mixture (and mechanical analog) model for growth and remodeling of soft tissue. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, 2016. 15(6): p. 1389-1403
Cyron, C.J., R.C. Aydin, and J.D. Humphrey
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s10237-016-0770-9) - Growth and remodeling of load-bearing biological soft tissues. Meccanica, 2017. 52(3): p. 645-664
Cyron, C.J. and J.D. Humphrey
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s11012-016-0472-5) - Homogenized constrained mixture models for anisotropic volumetric growth and remodeling. Biomech Model Mechanobiol, 2017
Braeu, F.A., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s10237-016-0859-1) - Anisotropic stiffness and tensional homeostasis induce a natural anisotropy of volumetric growth and remodeling in soft biological tissues. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, 2019. 18(2): p. 327-345
Braeu, F.A., R.C. Aydin, and C.J. Cyron
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s10237-018-1084-x) - Computer-Controlled Biaxial Bioreactor for Investigating Cell-Mediated Homeostasis in Tissue Equivalents. Journal of biomechanical engineering, 2020. 142(7)
Eichinger, J.F., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1115/1.4046201) - A computational framework for modeling cell–matrix interactions in soft biological tissues. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, 2021. 20(5): p. 1851-1870
Eichinger, J.F., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s10237-021-01480-2) - Global Sensitivity Analysis of a Homogenized Constrained Mixture Model of Arterial Growth and Remodeling. Journal of Elasticity, 2021. 145(1): p. 191-221
Brandstaeter, S., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/cnm.3547) - Mechanical homeostasis in tissue equivalents: a review. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, 2021. 20(3): p. 833-850
Eichinger, J.F., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s10237-021-01433-9) - Predictive constitutive modelling of arteries by deep learning. J. R. Soc. Interface18: 20210411
Holzapfel, G.A., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1098/rsif.2021.0411) - What do cells regulate in soft tissues on short time scales? Acta Biomaterialia, 2021. 134: p. 348-356
Eichinger, J.F., et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.actbio.2021.07.054)
