Пермскме ученые создали виртуальную модель эпителиальной ткани, способную прогнозировать развитие серьезных медицинских патологий

Ученые Пермского Политеха разработали алгоритм, который воспроизводит поведение живых тканей при порезах, ожогах, онкологических процессах — и прогнозирует их дальнейшее развитие.

И заживление ран, и рост опухоли управляются одним и тем же фундаментальным принципом — движением элементов эпителиальной ткани.  Чтобы научиться контролировать этот механизм, ученые применяют разные методы. Традиционно биологи наблюдают за клетками в пробирке, а врачи исследуют образцы уже развившихся опухолей у пациентов. Существуют и компьютерные модели, но они имеют недостатки: одни учитывают только физические свойства клеток, игнорируя химические сигналы, другие используют упрощенные расчеты и не могут точно описать изменение формы клеток при делении или движении. Все это создает ограничение таких подходов — они не способны полностью воспроизвести сложность живого организма, показывая лишь конечный результат болезни и упуская ее начальные и самые важные стадии развития.

Ученые Пермского Политеха создали уникальную компьютерную модель, в которой впервые учли механические и химические свойства каждой отдельной клетки. Она позволила воссоздать реальное поведение живых тканей при различных патологических состояниях — порезах, ожогах, онкологических процессах, а главное предсказать их последующие действия.

Преимущество данной разработки в том, что она объединяет два важных принципа. Первый — это агентный подход, где каждая клетка способна вести себя как самостоятельный объект со своими свойствами. Второй — учет хемомеханических взаимодействий, то есть того, как химические сигналы организма влияют на физическое состояние структурного элемента и наоборот. Например, человек почувствовал запах еды (химический сигнал) и пошел на кухню (движение). И наоборот — когда он начинает жевать (механическое воздействие), во рту выделяется слюна (биохимическая реакция). Так же и клетки: биохимические сигналы заставляют их перемещаться, а физическое давление — менять внутриклеточные процессы.

Виртуальные биологические единицы ведут себя подобно живым: двигаются, делятся, меняют форму, взаимодействуют с «соседями», а также могут чувствовать сжатие, растяжение и даже «толкаться» друг с другом. Это похоже на то, как стая птиц синхронно меняет направление полета — каждая чувствует движение соседей и мгновенно подстраивается под общий поток, сохраняя расстояние и положение.

Чтобы проверить работоспособность цифрового аналога, исследователи воспроизвели «реальную» травму (порез), при которой мозг запускает механизм оповещения о повреждении. Результат превзошел ожидания: виртуальные клетки продемонстрировали скоординированное движение к источнику сигнала, полностью повторив естественный процесс регенерации тканей. Это подтвердило, что модель точно воспроизводит все принципы восстановления как в живых организмов.

— Наша внутренняя среда неоднородна — она содержит как жесткие (костные структуры, импланты), так и упругие границы (мышечная система, специальные биоматериалы). Исследования показали, что биологические элементы ведут себя совершенно по-разному в зависимости от типа окружающих препятствий. На жестких границах возникает зона максимального давления — клетки упираются в неподвижную преграду, формируя плотные скопления и опасные точки напряжения. В то же время упругие, податливые границы позволяют равномерно распределять нагрузку — клетки мягко отодвигают эластичные препятствия, снижая внутреннее давление и формируя более здоровую структуру, — поделился Иван Красняков, доцент, научный сотрудник кафедры «Прикладная физика» ПНИПУ, кандидат физико-математических наук.

В ходе численного исследования были выявлены параметры поведения клеточных единиц. Ученые обнаружили, что существует «золотая середина», при которой сохраняется баланс между мобильностью и целенаправленным движением. При избыточной подвижности компоненты ткани теряют организованность.

— Деление клеток является одним из процессов, обусловливающих внутритканевую переупаковку (естественное изменение взаимного расположения клеток при делении, росте или восстановлении тканей). Когда структурные элементы перестают делиться, то возникают области с повышенным давлением. Тем самым нарушается естественное перераспределение нагрузки между соседними элементами. Без этого механизма физическое напряжение накапливается, как в переполненном офисе, где сотрудников меньше, а работы столько же. Это приводит к тяжелым последствиям: при диабете клетки кожи не могут закрывать раны, а в легких образуется рубцовая ткань вместо здоровой. Прекращение деления лишает ее главного инструмента саморегуляции, что постепенно разрушает структуру и функции, — рассказал Максим Бузмаков, младший научный сотрудник кафедры «Прикладная физика».

Особое значение также занимает энергетический баланс системы. Модель показала, что при нарушении деления биологических единиц энергия в клеточной системе распределяется неравномерно — в некоторых участках она достигает критических значений, что непосредственно связано с развитием патологий. Например, при фиброзе легких избыточная энергия в органах приводит к образованию плотных рубцов, а при хронических ранах у диабетиков нарушение энергетического баланса препятствует нормальному заживлению.

На практике, например, в онкологии предложенная модель будет работать следующим образом: у пациента берут образец биологического материала (гистологическую пробу), измеряют ключевые параметры клеток — их механические свойства, склонность к делению и миграции. Затем данные вводятся в систему, что позволяет воспроизвести индивидуальное развитие опухолевой ткани, спрогнозировать ее рост, потенциальное метастазирование и оценить эффективность различных терапевтических воздействий на течение болезни с помощью компьютерного моделирования — до их применения на пациенте.

Такой подход демонстрирует, что разработанная компьютерная платформа может применяться в широком спектре задач благодаря своей гибкости. Она открывает возможности для восстановительной медицины — от предсказания заживления ран до борьбы с раком. В онкологии модель может быть применима как инструмент помощи в принятии решений для лечащего врача, а в фармакологии — ускорить доклинические испытания препаратов. Большую ценность разработанная математическая методология имеет для персонализированной медицины: создавая цифровую копию ткани пациента, врачи смогут подбирать индивидуальное лечение для каждого человека.