Avances en la investigación de tejido cardíaco ingenierizado
Nuevos métodos mejoran la comprensión de la mecánica del tejido cardíaco.
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- El papel de los estímulos mecánicos
- Construyendo modelos computacionales
- Experimentando con EHT
- La importancia de los miofibrillas
- La complejidad de los EHT
- Modelización biomecánica como solución
- Combinando enfoques experimentales y computacionales
- Creando la plataforma fibroTUG
- Procedimiento experimental
- Analizando la estructura de fibras y miofibrillas
- Construyendo el modelo biomecánico
- Validando el modelo
- Explorando variables mecánicas
- La importancia de la densidad de miofibrillas
- Entendiendo la alineación de fibras
- Conclusiones y direcciones futuras
- Agradecimientos
- Fuente original
La enfermedad cardíaca es un problema de salud crítico que afecta a millones de personas en todo el mundo. Una solución prometedora es el desarrollo de tejidos cardíacos ingenierizados (EHT). Estos tejidos pueden ayudar a los científicos a estudiar afecciones del corazón, probar nuevos medicamentos y, eventualmente, llevar a mejores tratamientos y terapias para los pacientes. Sin embargo, crear EHT maduros que funcionen como el tejido cardíaco humano real sigue siendo un desafío.
El papel de los estímulos mecánicos
Investigaciones han demostrado que aplicar fuerzas mecánicas a los EHT puede mejorar su función. Estas fuerzas pueden ayudar a las células del corazón, conocidas como cardiomiocitos (CM), a madurar y mejorar el rendimiento del tejido. A pesar de estos beneficios, nuestra comprensión de cómo funcionan estos factores mecánicos a nivel biológico es incompleta.
Construyendo modelos computacionales
Para abordar estos desafíos, los científicos han desarrollado modelos computacionales que simulan cómo se comportan los EHT en diferentes condiciones. Al usar datos experimentales, estos modelos pueden proporcionar información sobre cómo los entornos mecánicos afectan la función de los tejidos cardíacos. El objetivo es crear modelos precisos que imiten la estructura real de los tejidos cardíacos y midan el estrés producido por los CM.
Experimentando con EHT
Los científicos utilizan configuraciones experimentales específicas para generar EHT. Uno de los métodos clave implica crear matrices fibrosas que se asemejan al entorno natural de los tejidos cardíacos. Estas matrices están hechas de materiales que pueden sostener a los CM mientras crecen y maduran.
Al cambiar las condiciones de estas matrices-como su rigidez o alineación-los investigadores pueden observar cómo estos cambios afectan la función de las células cardíacas. Usan una variedad de técnicas, incluyendo imágenes y medición de las contracciones del tejido, para recopilar datos detallados sobre el rendimiento de los EHT.
La importancia de los miofibrillas
Los miofibrillas son las unidades contractiles dentro de los CM que permiten que los músculos del corazón se contraigan. Un desarrollo adecuado de los miofibrillas es crucial para la función general de los EHT. Cuando los CM se cultivan en entornos que promueven la formación y alineación de miofibrillas, los tejidos exhiben un comportamiento contractil mejorado. Sin embargo, el desarrollo de miofibrillas varía en diferentes plataformas de EHT.
Investigando señales mecánicas
Varios estudios han destacado el papel de las señales mecánicas en la formación de miofibrillas. Por ejemplo, cuando los tejidos cardíacos enfrentan resistencia durante la contracción, tienden a generar más fuerza. De manera similar, estirar estos tejidos puede alentarlos a madurar. Los investigadores también han encontrado que usar materiales similares al tejido cardíaco sano puede mejorar el rendimiento de los CM.
La complejidad de los EHT
Los EHT son inherentemente variables. Factores como la forma en que se forman, las propiedades de los materiales utilizados y cómo los CM desarrollan los miofibrillas pueden complicar la interpretación de los resultados experimentales. Esta complejidad dificulta identificar cuáles son los factores mecánicos más importantes para la función del tejido cardíaco.
Modelización biomecánica como solución
Para entender mejor los EHT, los científicos recurren a la modelización biomecánica. Estos modelos ayudan a explicar la mecánica detrás del comportamiento del tejido, permitiendo a los investigadores explorar escenarios que serían difíciles de replicar experimentalmente. Al usar modelos computacionales, los investigadores pueden simular el estrés y la tensión experimentados por los EHT, ayudando a descubrir los mecanismos biológicos que impulsan su función.
Combinando enfoques experimentales y computacionales
Un aspecto clave para avanzar en la investigación de EHT es la integración de datos experimentales con modelos computacionales. Al combinar estos dos enfoques, los investigadores pueden generar modelos más precisos que reflejen el comportamiento real de los tejidos cardíacos. En un estudio reciente, los científicos lograron crear modelos computacionales de EHT utilizando datos obtenidos de una plataforma experimental específica conocida como fibroTUG.
Creando la plataforma fibroTUG
La plataforma fibroTUG está diseñada para crear matrices fibrosas con propiedades mecánicas específicas. Los investigadores pueden controlar varios factores, como la rigidez y alineación de las fibras, para estudiar sus efectos en los EHT. Usando esta plataforma, los científicos pueden generar datos de imágenes detallados, lo que les permite analizar cómo estas propiedades influyen en el rendimiento de los CM.
Procedimiento experimental
En la configuración fibroTUG, los investigadores electrohilados fibras hechas de un material llamado dextrano vinil sulfona sobre postes. La rigidez de estos postes se puede ajustar, lo que afecta cómo crecen las células cardíacas dentro de estas matrices. Después de crear las matrices, los científicos las siembran con cultivos purificados de CM y monitorean cómo se comportan estas células a lo largo del tiempo.
Imágenes y análisis de datos
Después de una semana de cultivo, los investigadores recopilan videos en lapso de tiempo para observar las contracciones de los microtejidos. Estos videos se analizan para extraer datos sobre cómo se mueve el tejido con el tiempo. Los investigadores también utilizan técnicas de tinción para visualizar estructuras dentro de los CM, como los miofibrillas, que son esenciales para la contracción muscular.
Analizando la estructura de fibras y miofibrillas
El siguiente paso implica analizar las imágenes obtenidas de los experimentos. Los investigadores crean máscaras para identificar las fibras en las imágenes, lo que les permite cuantificar atributos como la densidad y alineación de las fibras.
Para los miofibrillas, los científicos utilizan marcadores específicos para visualizar su estructura. Esto les ayuda a evaluar la densidad, alineación y organización general de los miofibrillas dentro de los CM.
Construyendo el modelo biomecánico
Una vez que se recopilan los datos experimentales, los investigadores pueden desarrollar un modelo biomatemático para simular cómo se comportan los microtejidos en diferentes condiciones. Este modelo toma en cuenta las propiedades mecánicas tanto de las matrices fibrosas como de los CM, lo que permite un análisis exhaustivo de la mecánica del tejido.
Validando el modelo
Para asegurar la precisión del modelo, los científicos comparan los resultados de la simulación con los datos experimentales. Al evaluar qué tan bien el modelo predice el comportamiento observado de los tejidos, los investigadores pueden validar y refinar sus modelos para mejorar la precisión predictiva.
Explorando variables mecánicas
Usando el modelo validado, los investigadores pueden aislar e investigar los impactos de varios factores mecánicos en el rendimiento de los EHT. Por ejemplo, pueden estudiar cómo los cambios en la rigidez de la fibra o la alineación de los miofibrillas afectan la capacidad de los CM para ejercer estrés contractil.
Resultados de las simulaciones
Los resultados de estas simulaciones revelan que diferentes entornos mecánicos pueden llevar a diferencias significativas en el rendimiento de los EHT. Por ejemplo, los tejidos con fibras más suaves tienden a generar más fuerza que aquellos con fibras más rígidas. Sin embargo, la relación entre la salida de fuerza del tejido y el estrés de los miofibrillas es más compleja, ya que otros factores mecánicos también juegan un papel importante en la determinación del comportamiento del tejido.
La importancia de la densidad de miofibrillas
Un hallazgo crítico de las simulaciones es que la densidad de miofibrillas es un factor clave que influye en la función de los EHT. Los tejidos con densidades de miofibrillas más altas generalmente producen mejores fuerzas contractiles. Esto resalta la importancia de crear condiciones óptimas para el desarrollo de miofibrillas para mejorar el rendimiento de los tejidos cardíacos ingenierizados.
Entendiendo la alineación de fibras
Otro aspecto vital de la mecánica del tejido es la alineación tanto de las fibras como de los miofibrillas. La investigación indica que los tejidos con fibras y miofibrillas alineadas tienden a rendir mejor que aquellos que no están alineados. Sin embargo, si la alineación de la matriz es aleatoria, esto puede obstaculizar la efectividad general del tejido.
Conclusiones y direcciones futuras
El desarrollo de modelos computacionales para tejidos cardíacos ingenierizados representa un avance significativo en la investigación cardíaca. Al combinar técnicas experimentales con modelización computacional, los investigadores pueden obtener información valiosa sobre cómo los diferentes factores mecánicos influyen en el comportamiento del tejido cardíaco.
Este enfoque integrado permite a los científicos identificar las variables que tienen mayor impacto en la función de los EHT, allanando el camino para la eventual creación de tejidos cardíacos maduros adecuados para aplicaciones terapéuticas. El futuro de la investigación de EHT se ve prometedor, ya que las investigaciones continuas seguirán refinando estos modelos y explorando avenidas adicionales para mejorar la ingeniería de tejido cardíaco.
Agradecimientos
El apoyo de varias organizaciones de financiamiento ha contribuido al progreso en este campo. A través de esfuerzos colaborativos, los investigadores buscan avanzar en la comprensión de la mecánica del tejido cardíaco y mejorar las opciones de tratamiento para las personas que sufren de enfermedades cardíacas. La combinación de enfoques experimentales y computacionales sin duda llevará a desarrollos emocionantes en la ingeniería de tejidos cardíacos y medicina regenerativa.
Título: A Data-Driven Computational Model for Engineered Cardiac Microtissues
Resumen: Engineered heart tissues (EHTs) present a potential solution to some of the current challenges in the treatment of heart disease; however, the development of mature, adult-like cardiac tissues remains elusive. Mechanical stimuli have been observed to improve whole-tissue function and cardiomyocyte (CM) maturation, although our ability to fully utilize these mechanisms is hampered, in part, by our incomplete understanding of the mechanobiology of EHTs. In this work, we leverage the experimental data produced by a mechanically tunable experimental setup to generate tissue-specific computational models of EHTs. Using imaging and functional data, our modeling pipeline generates models with tissue-specific ECM and myofibril structure, allowing us to estimate CM active stress. We use this experimental and modeling pipeline to study different mechanical environments, where we contrast the force output of the tissue with the computed active stress of CMs. We show that the significant differences in measured experimental forces can largely be explained by the levels of myofibril formation achieved by the CMs in the distinct mechanical environments, with active stress showing more muted variations across conditions. The presented model also enables us to dissect the relative contributions of myofibrils and extracellular matrix to tissue force output, a task difficult to address experimentally. These results highlight the importance of tissue-specific modeling to augment EHT experiments, providing deeper insights into the mechanobiology driving EHT function.
Autores: Javiera Jilberto, Samuel J. DePalma, Jason Lo, Hiba Kobeissi, Lani Quach, Emma Lejeune, Brendon M. Baker, David Nordsletten
Última actualización: 2023-05-31 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.00089
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.00089
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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