预测循环颗粒在毛细血管壁处不同黏附状态的方法
流体动力学
2018-08-07 v1 数值分析
摘要
血管靶向颗粒理性设计的关键一步是在血管壁处的牢固黏附。本文提出一种结合格子玻尔兹曼浸没边界的模型，用于预测循环颗粒的近壁动力学。采用移动最小二乘算法重构计入浸没颗粒的强迫项，而颗粒-壁面界面的配体-受体结合通过正向和反向概率分布描述。首先，证明该模型能较准确地预测微流控通道中肿瘤细胞在内皮层上的滚动速度。随后，系统分析了颗粒几何形状（圆形、轴比2和3的椭圆形）、表面配体密度（0.3、0.5、0.7和0.9）、配体-受体键强度（1和2）以及雷诺数（Re = 0.01、0.1和1.0）下的颗粒-壁面相互作用。依据这些条件，识别出四种不同的颗粒-壁面相互作用状态，即不黏附、滚动、滑动和牢固黏附颗粒。所提计算策略可高效用于预测任意几何形状和表面性质颗粒的近壁动力学，并可作为理性设计用于特异性递送治疗与成像试剂颗粒的基础工具。
引用
@article{arxiv.1808.01448,
title = {Predicting different adhesive regimens of circulating particles at blood capillary walls},
author = {A. Coclite and H. Mollica and S. Ranaldo and G. Pascazio and M. D. De Tullio and P. Decuzzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01448},
year = {2018}
}