Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình mô phỏng số sự kết hợp chất lỏng - rắn về tác động của các liều verapamil khác nhau lên xương xốp ở chuột đái tháo đường type 2
Tóm tắt
Mục đích của nghiên cứu này là điều tra ảnh hưởng của bốn liều verapamil khác nhau đối với các hành vi cơ học của xương đặc và các đặc tính dòng chảy của chất lỏng trong xương xốp của xương đùi xa của chuột đái tháo đường type 2 dưới tải trọng bên ngoài động. Dựa trên hình ảnh micro-CT, các mô hình phần hữu hạn của xương xốp và chất lỏng tại xương đùi xa của chuột trong nhóm kiểm soát, nhóm đái tháo đường, các nhóm điều trị VER 4, VER 12, VER 24 và VER 48 (liều verapamil lần lượt là 4, 12, 24 và 48 mg/kg/ngày) đã được xây dựng. Một tải trọng dịch chuyển theo thời gian hình sin với biên độ 0.8 μm và chu kỳ 1 giây đã được áp dụng lên bề mặt trên cùng của khu vực rắn. Sau đó, phương pháp mô phỏng số mô hình kết hợp chất lỏng - rắn đã được sử dụng để phân tích độ lớn và sự phân bố của ứng suất von Mises, vận tốc dòng chảy, và ứng suất cắt chất lỏng của các mô hình xương xốp trong từng nhóm. Kết quả cho giá trị trung bình của ứng suất von Mises, vận tốc dòng chảy và FSS (t = 0.25 giây) là như sau: các giá trị trong nhóm kiểm soát thấp hơn so với nhóm đái tháo đường; ba tham số này thay đổi theo liều verapamil; trong bốn nhóm điều trị, giá trị của nhóm VER 48 là thấp nhất, gần nhất với nhóm kiểm soát, và nhỏ hơn nhóm đái tháo đường. Trong bốn nhóm điều trị, nhóm VER 48 có tỷ lệ cao nhất của các nút có FSS = 1-3 Pa trên bề mặt xương xốp, và nhiều vùng trong nhóm VER 48 bị ảnh hưởng bởi ứng suất cắt chất lỏng 1-3 Pa trong hơn một nửa thời gian. Có thể thấy rằng trong bốn nhóm điều trị, các tế bào tạo xương trên bề mặt xương xốp ở nhóm liều cao nhất (nhóm VER 48) dễ dàng bị kích hoạt hơn bởi tải trọng cơ học, và hiệu quả điều trị là tốt nhất. Nghiên cứu này có thể giúp hiểu cơ chế tác động của verapamil lên xương ở bệnh nhân đái tháo đường type 2, và cung cấp hướng dẫn lý thuyết cho việc lựa chọn liều verapamil trong điều trị lâm sàng bệnh đái tháo đường type 2.
Từ khóa
#verapamil #xương xốp #đái tháo đường type 2 #mô phỏng số #ứng suất von Mises #ứng suất cắt chất lỏngTài liệu tham khảo
Wongdee N. Osteoporosis in diabetes mellitus: possible cellular and molecular machanisms. World J Diabetes. 2011;2(3):41–8. https://doi.org/10.4239/wjd.v2.i3.41
Karim L, Rezaee T, Vaidya R. The effect of type 2 diabetes on bone biomechanics. Curr Osteoporos Rep. 2019;17(2):291–300. https://doi.org/10.1007/s11914-019-00526-w
Cristian G, Loreta G, Rucsandra D. Effect of type 2 diabetes medications on fracture risk. Ann Transl Med. 2019;7(20):580–9. https://doi.org/10.21037/atm.2019.09.51
Carlos M, Luyten FP, Bart V, Greet K, Katleen V. The impact of type 2 diabetes on bone fracture healing. Front Endocrinol. 2018;9(6):1–15. https://doi.org/10.3389/fendo.2018.00006
Wu XD, Gong H, Hu XR, Shi PP, Cen HP, Li CC. Effect of verapamil on bone mass, microstructure and mechanical properties in type 2 diabetes mellitus rats. BMC Musculoskel Dis. 2022;23:363. https://doi.org/10.1186/s12891-022-05294-w
Vaughan TJ, Voisin M, Niebur GL, McNamara LM. Multiscale modeling of trabecular bone marrow: understanding the micromechanical environment of mesenchymal stem cells during osteoporosis. J Biomech Eng. 2015;137(1):011003. https://doi.org/10.1115/1.4028986
Hirschi KK, Goodell MA. Hematopoietic vascular and cardiac fates of bone marrow-derived stem cells. Gene Ther. 2002;9(10):648–52. https://doi.org/10.1038/sj.gt.3301722
Schipani E, Wu C, Rankin EB, Giaccia AJ. Regulation of bone marrow angiogenesis by osteoblasts during bone development and homeostasis. Front Endocrino. 2013;4:85. https://doi.org/10.3389/fendo.2013.00085
Li TY, Chen ZB, Gao Y, Zhu LS, Yang RL, Leng HJ, et al. Fluid-solid coupling numerical simulation of trabecular bone under cyclic loading in different directions. J Biomech. 2020;109:109912. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2020.109912
Kameo Y, Ootao Y, Ishihara M. Poroelastic analysis of interstitial fluid flow in a single lamellar trabecula subjected to cyclic loading. Biomech Model Mechan. 2016;15(2):361–70. https://doi.org/10.1007/s10237-015-0693-x
Zhu LD, Barber J, Zigon R, Na S, Yokota H. Modeling and simulation of interstitial fluid flow around an osteocyte in a lacuno-canalicular network. Phys Fluids. 2022;34(4):041906. https://doi.org/10.1063/5.0085299
Kumar R, Tiwari AK, Tripathi D, Shrivas NV, Alam F. Canalicular fluid flow induced by loading waveforms: a comparative analysis. J Theor Biol. 2019;471:59–73. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2019.03.023
Chen YG, Wang WS, Ding SH, Wang X, Chen Q, Li X. A multi-layered poroelastic slab model under cyclic loading for a single osteon. BioMed Eng Online. 2018;17(1):97. https://doi.org/10.1186/s12938-018-0528-y
Smit TH. Finite element models of osteocytes and their load-induced activation. Curr Osteoporos Rep. 2022;20(2):127–40. https://doi.org/10.1007/s11914-022-00728-9
Martin M, Sansalone V, Cooper DML, Forwood MR, Pivonka P. Mechanobiological osteocyte feedback drives mechanostat regulation of bone in a multiscale computational model. Biomech Model Mechan. 2019;18:1475. https://doi.org/10.1007/s10237-019-01158-w
Yu WL, Liu HT, Huo XY, Yang FJ, Yang XH, Chu ZY, et al. Effects of osteocyte orientation on loading-induced interstitial fluid flow and nutrient transport in bone. Acta Mech Sinica. 2023;39(6):622332. https://doi.org/10.1007/s10409-022-22332-x
Wang HR, Du TM, Li R, Main RP, Yang HS. Interactive effects of various loading parameters on the fluid dynamics within the lacunar-canalicular system for a single osteocyte. Bone. 2022;158:116367. https://doi.org/10.1016/j.bone.2022.116367
Zhao S, Chen ZB, Li TY, Sun Q, Leng HJ, Huo B. Numerical simulations of fluid flow in trabecular-lacunar cavities under cyclic loading. Comput Biol Med. 2023;163:107144. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107144
Lu XL, Huo B, Chiang V, Guo XE. Osteocytic network is more responsive in calcium signaling than osteoblastic network under fluid flow. J Bone Miner Res. 2012;27(3):563–74. https://doi.org/10.1002/jbmr.1474
Weinbaum S, Cowin SC, Zeng Y. A model for the excitation of osteocytes by mechanical loading-induced bone fluid shear stresses. J Biomech. 1994;27(3):339–60. https://doi.org/10.1016/0021-9290(94)90010-8
Zhang X, Gao Y, Huo B. Fluid-solid coupling simulation of wall fluid shear stress on cells under gradient fluid flow. Appl Bionics Biomech. 2021;8340201. https://doi.org/10.1155/2021/8340201
Zhang X, Gao Y, Huo B. Finite element analysis on wall fluid shear stress on cells under oscillatory flow. Appl Sci. 2021;11:10021. https://doi.org/10.3390/app112110021
Birmingham E, Grogan JA, Niebur GL, McNamara LM, McHugh PE. Computational modelling of the mechanics of trabecular bone and marrow using fluid structure interaction techniques. Ann Biomed Eng. 2013;41(4):814–26. https://doi.org/10.1007/s10439-012-0714-1
Metzger TA, Kreipke TC, Vaughan TJ, McNamara LM, Niebur GL. The in situ mechanics of trabecular bone marrow: the potential for mechanobiological response. J Biomech Eng. 2015;137(1):011006. https://doi.org/10.1115/1.4028985
Sandino C, McErlain DD, Schipilow J, Boyd SK. Mechanical stimuli of trabecular bone in osteoporosis a numerical simulation by finite element analysis of microarchitecture. J Mech Behav Biomed. 2017;66:19–27. https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2016.10.005
Tian C, Su ST, Shao WH, Zhou HH, Wang JG. Establishment and validation of fluid-solid coupling finite element model based on common lumbar herniation segments. Minerva Surg. 2022;77(2):180–2. https://doi.org/10.23736/S2724-5691.21.08907-3
Prajapati CA, Majmudar FD. Protective effect of flowerbuds of lonicera japonica extract on diabetes mellitus type 2 and associated vascular complications in STZ-HFD treated rats. Pharmacol Res. 2015;5(11):320–7. https://doi.org/10.7439/ijpr.v5i11.2782
Srinivasan K, Viswanad B, Asrat L, Kaul CL, Ramarao P. Combination of high-fat diet-fed and low-dose streptozotocin-treated rat: a model for type 2 diabetes and pharmacological screening. Pharmacol Res. 2005;52(4):313–20. https://doi.org/10.1016/j.phrs.2005.05.004
Shi P, Hou A, Li C, Wu X, Jia S, Cen H, et al. Continuous subcutaneous insulin infusion ameliorates bone structures and mechanical properties in type 2 diabetic rats by regulating bone remodeling. Bone. 2021;153:116101. https://doi.org/10.1016/j.bone.2021.116101
Hung AM, Alp Ikizler T. Factors determining insulin resistance in chronic hemodialysis patients. Lipid Disord and Metab. 2011;171:127–34. https://doi.org/10.1159/000327177
Wang JS, Zheng XJ, Zheng H, Song ST, Zhu Z. Identification of elastic parameters of transversely isotropic thin films by combining nanoindentation and FEM analysis. Comp Mater Sci. 2010;49(2):378–85. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2010.05.025
Metzger TA, Vaughan TJ, McNamara LM, Niebur GL. Altered architecture and cell populations affect bone marrow mechanobiology in the osteoporotic human femur. Biomech Model Mechan. 2017;16(3):841–50. https://doi.org/10.1007/s10237-016-0856-4
Qin X, Lam H. Intramedullary pressure and matrix strain induced by oscillatory skeletal muscle stimulation and its potential in adaptation. J Biomech. 2009;42(2):140–5. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2008.10.018
Metzger TA, Shudick JM, Seekell R, Zhu Y, Niebur GL. Rheological behavior of fresh bone marrow and the effects of storage. J Mech Behav Biomed. 2014;40:307–13. https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2014.09.008
Coughlin TR, Niebur GL. Fluid shear stress in trabecular bone marrow due to low-magnitude high-frequency vibration. J Biomech. 2012;45(13):2222–9. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2012.06.020
Metzger TA, Schwaner SA, LaNeve AJ, Kreipke TC, Niebur GL. Pressure and shear stress in trabecular bone marrow during whole bone loading. J Biomech. 2015;48(12):3035–43. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2015.07.028
Metzger TA, Niebur GL. Comparison of solid and fluid constitutive models of bone marrow during trabecular bone compression. J Biomech. 2016;49(14):3596–601. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2016.09.018
Hambli R, Kourta A. A theory for internal bone remodeling based on interstitial flow velocity stimulus function. Appl Math Model. 2015;39(12):3525–34. https://doi.org/10.1016/j.apm.2014.11.050
Ding M. Microarchitectural adaptations in aging and osteoarthrotic subchondral bone issues. Acta Orthop. 2010;81:1–53. https://doi.org/10.3109/17453671003619037
Martinez-Zelaya VR, Archilha NL, Calasans-Maia M, Farina M, Rossi AM. Trabecular architecture during the healing process of a tibial diaphysis defect. Acta Biomater. 2020;120:181–93. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2020.08.028
Owan I, Burr DB, Turner CH, Qiu J, Tu Y, Onyia JE, et al. Mechanotransduction in bone: osteoblasts are more responsive to fluid forces than mechanical strain. Am J Physiol. 1997;273(3):810–5. https://doi.org/10.1152/ajpcell.1997.273.3.C810
You J, Yellowley CE, Donahue HJ, Zhang Y, Chen Q, Jacobs CR. Substrate deformation levels associated with routine physical activity are less stimulatory to bone cells relative to loading-induced oscillatory fluid flow. J Biomech Eng. 2000;122(4):387–93. https://doi.org/10.1115/1.1287161
Gao Y, Li T, Sun Q, Ye C, Guo M, Chen Z, et al. Migration and differentiation of osteoclast precursors under gradient fluid shear stress. Biomech Model Mechan. 2019;18(6):1731–44. https://doi.org/10.1007/s10237-019-01171-z