[ad_1]
Исследования, проведенные Университетом Карлоса III в Мадриде (UC3M), могут помочь нам лучше понять колебания кровотока, происходящие в цереброваскулярной сети, благодаря теоретической модели, позволяющей потоку и накоплению жидкости (в данном случае крови) приниматься во внимание.
Поточные сети состоят из набора соединений, по которым течет жидкость. Ток, который циркулирует по этим «каналам», обычно увеличивается, если увеличивается разница давлений между входом и выходом. Однако в некоторых сетях с нелинейным потоком, таких как система кровообращения, ток может падать по мере увеличения разницы давлений. «Такое поведение известно как отрицательное дифференциальное сопротивление и наблюдается в кровеносных сосудах и устройствах, проводящих электричество», — говорит один из исследователей, Мигель Руис Гарсия, исследователь CONEX-Plus на кафедре математики UC3M.
Кровеносные сосуды больше похожи на активные органы, чем на жесткие протоки. В частности, артерии покрыты сосудистой мускулатурой, которая позволяет им сокращаться или расширяться в ответ на различные раздражители. Например, когда кровеносный сосуд, который питает орган, обнаруживает повышение давления на его входе, он может реагировать на это повышение давления, сокращаясь (сжимая свои мышцы), чтобы уменьшить поток и защитить орган. «Этот эффект называется миогенным механизмом, и есть аналогичные эффекты, которые вызывают поток через кровеносный сосуд, который является не линейной функцией перепада давления, а нелинейной функцией, которая иногда имеет отрицательное дифференциальное сопротивление», — отмечает Мигель Руис Гарсия.
Эта теоретическая модель, которая позволяет оценить размер сети с помощью метода, учитывающего соединения между воздуховодами и предсказывающего частоту колебаний давления, была недавно представлена на Международная конференция по сложным сетям и их приложениям. «Мы смогли наблюдать интересные явления, такие как появление волн, которые проходят через эти сложные сети. Оказывается, частота этих колебаний меняется по мере того, как мы меняем структуру сети самым разным образом. Объяснить, почему эти различные структурные изменения приводят к аналогичным изменениям частоты, было очень сложно, и мы смогли сделать это только с помощью топологической метрики: значения, которое измеряет «эффективный» размер сети», — объясняет Мигель Руис Гарсия.
Их называют топологическими метриками, потому что они используют топологию сети, другими словами, они принимают во внимание их внутренние связи. «Мы можем измерить, например, расстояние между городами в километрах и сказать, что Мадрид ближе к Теруэлю, чем к Барселоне. Однако если мы измерим расстояние как 1, деленное на количество поездов, ежедневно курсирующих из Мадрида в каждый из этих городов, то согласно нашему новому способу измерения Барселона намного «ближе», чем Теруэль. Этот тип меры предоставляет нам информацию о сложности перемещения из одной точки в другую внутри сети», — говорит исследователь. «Точно так же топологическая мера, которую мы используем, говорит нам об эффективном размере системы, поэтому, если система эффективно меньше, волнам требуется меньше времени, чтобы добраться от одного конца до другого, и их частота увеличивается. Это похоже на предыдущий пример, в котором легче добраться до Барселоны, чем до Теруэля», — заключает он.
«Наши теоретические результаты могут помочь другим исследователям лучше понять колебания, которые наблюдаются в крови, циркулирующей в нашем мозгу, поскольку эти кровеносные сосуды представляют условия, которые изучает наша модель», — говорит Мигель Руис Гарсия. «С другой стороны, — продолжает он, — мы надеемся, что наша экспериментальная работа позволит разработать новые устройства, которые помогут управлять потоком в микрожидкостных устройствах (устройствах с очень маленькими трубками, которые используются в фармацевтической промышленности, а также во многих лабораторных устройствах)». .
Эта часть исследования началась, когда Мигель Руис Гарсия работал постдокторантом в Пенсильванском университете (США) вместе с лектором Элени Катифори. Это исследование стало возможным благодаря его включению в UC3M в качестве исследователя программы привлечения талантов CONEX-Plus, финансируемой Университетом и Европейской комиссией через действия COFUND Марии Склодовской-Кюри (GA 801538) от European Horizon 2020. Рамочная программа.
Дополнительная информация:
Руис-Гарсия, М. Катифори, Э. (2021). Топология управляет возникающей динамикой в нелинейных сетях потоков. 10-я Международная конференция по сложным сетям и их приложениям. 30 ноября – 2 декабря. Мадрид, Испания. https://complexnetworks.org/
Руис-Гарсия, М. Катифори, Э. (2021). Возникающая динамика в возбудимых системах потока, Physical Review E 103 (6), 062301. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.103.062301
Связанный
[ad_2]
Source