Аналіз кінетики світлорозсіювання суспензії клітин при агрегації: математичне моделювання дезагрегації тромбоцитів

doi:10.26565/2311-0872-2021-34-08

О. В. Перцов Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна
В. П. Берест Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0001-7779-154X

DOI: https://doi.org/10.26565/2311-0872-2021-34-08

Ключові слова: тромбоцити, агрегація, математичні моделі, кінетичні константи, світлорозсіювання

Анотація

Актуальність. Молекулярні механізми агрегації тромбоцитів активно вивчають методами молекулярної клітинної біології, біохімії, прикладної фізики, проте залишається відкритою проблема моделювання динаміки цього процесу. Математичне моделювання дозволяє встановити кількісні показники кінетики агрегації, провести аналіз результатів наукових досліджень та тестування зразків крові в повсякденній медичній практиці. Відомі математичні моделі спонтанної оборотної та необоротної агрегації тромбоцитів у зсувному потоці різної інтенсивності не є придатними для аналізу даних, отримуваних найпоширенішим лабораторним методом – світловою трансмісійною агрегометрією.

Мета роботи. Метою роботи було створення математичної моделі агрегації тромбоцитів, здатної адекватно описати оборотну агрегацію клітин, зокрема дезагрегацію тромбоцитів в суспензії.

Матеріали й методи. Розроблено математичну модель індукованої агрегації тромбоцитів. Кінетичні константи моделі оптимізовано за експериментально визначеними середніми кількостями тромбоцитів у агрегаті, отриманими методом світлорозсіювання. Кінетичні криві зміни світлорозсіювання суспензії тромбоцитів при агрегації, викликаній найпоширенішим фізіологічним індуктором АДФ, отримано з використанням лазерного аналізатора агрегації тромбоцитів АЛАТ-2 «БІОЛА».

Результати. Пропонована математична модель є придатною для моделювання оборотної агрегації тромбоцитів за рахунок безпосереднього врахування інактивації клітин з використанням часової залежності та корегування доданку дезагрегації.

Висновки. Розроблена математична модель доповнює моделі динаміки необоротної агрегації тромбоцитів та дозволяє аналізувати оборотну агрегацію. Модель задовільно описує експериментальні залежності розміру тромбоцитарних агрегатів від часу, отримані за допомогою світлової трансмісійної агрегометрії. Введений додатковий параметр та спосіб задання доданку, що відповідає інактивації. Вони мають значно менший вплив на залежності, ніж кінетичні константи. Розраховані за рівняннями моделі й оптимізовані за експериментальними даними константи швидкостей процесів при різних температурах дозволяють розрахувати енергії активації процесу. При використанні даних світлової трансмісійної агрегометрії для оптимізації параметрів моделі бажано проводити попереднє згладжування вхідних даних для видалення шумів, спричинених неоднорідністю суспензії.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографії авторів

О. В. Перцов, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

майдан Свободи, 4, м. Харків, 61022, Україна;

В. П. Берест, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

майдан Свободи, 4, м. Харків, 61022, Україна

Посилання

1. Samal' AB, Cherenkevich SN, Hmara NF. Agregacija trombocitov: metody izuchenija i mehanizmy [Platelet aggregation: methods of study and mechanisms]. Minsk: Universitetskoe. 1990. 104 p. [In Russian].

2. Brass, LF, Diamond, SL. Transport physics and biorheology in the setting of hemostasis and thrombosis. J Thromb Haemost 2016; 14: 906– 17. https://doi.org/10.1111/jth.13280

3. Kaplan ZS, Jackson SP. The role of platelets in atherothrombosis. Hematology Am Soc Hematol Educ Program. 2011;2011:51-61. https://doi.org/10.1182/asheducation-2011.1.51 PMID: 22160012.

4. Michelson AD. Methods for the Measurement of Platelet Function, The American Journal of Cardiology, Volume 103, Issue 3, Supplement, 2009, Pages 20A-26A, https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2008.11.019.

5. Lin, J, Sorrells, MG, Lam, WA, Neeves, KB. Physical forces regulating hemostasis and thrombosis: Vessels, cells, and molecules in illustrated review. Res Pract Thromb Haemost. 2021; 5:e12548. https://doi.org/10.1002/rth2.12548

6. Vasilev GA, Filkova AA, Sveshnikova AN. Study of Reversible Platelet Aggregation Model by Nonlinear Dynamics. Mathematics. 2021; 9(7):759. https://doi.org/10.3390/math9070759

7. Crowl L, Fogelson AL. Analysis of mechanisms for platelet near-wall excess under arterial blood flow conditions. Journal of Fluid Mechanics. Cambridge University Press; 2011; 676:348–75. https://doi.org/10.1017/jfm.2011.54

8. Filkova AA, Martyanov AA, Garzon Dasgupta AK, Panteleev MA, Sveshnikova AN. Quantitative dynamics of reversible platelet aggregation: mathematical modelling and experiments. Sci Rep. 2019 Apr 17;9(1):6217. https://doi.org/10.1038/s41598-019-42701-0 PMID: 30996289; PMCID: PMC6470167.

9. Gatash SV, Berest VP, Vorobeichik MV. Mathematical model for the dynamics of platelet aggregation. Finding temperature dependences of kinetic parameters // Visnyk Kharkivskogo Universytetu. 1999. № 434. Biofizicny visnyk. Iss. 3. P.71-77. [in Russian]