非線形条件を想定している細胞表面の破壊を計算するための新しい3D有限要素ベースのアプローチ

移動中に細胞によって及ぼす力を決定する方法の進歩は、とりわけ、癌や血管新生などの重要な病理学的プロセスを理解しようとするために不可欠です。3次元条件からの正確なデータは、取得して操作するのが困難です。この目的のために、実験がその後の計算後処理と密接にリンクされるワークフローを開発することが重要です。ここで提示された作業は、マイクロ流体チップで実行されたトラクションフォース顕微鏡（TFM）実験から始まり、この実験は逆の問題解決者に自動的に結合され、細胞外マトリックスに埋め込まれた蛍光ビーズの変位から細胞によって発生したトラクション力を抽出できるようにします。したがって、細胞形状の再構築とECM変位の回復の両方を使用して、逆問題の解決のための入力を生成します。逆問題は、有限変形と非線形材料の定式化の仮説の下で有限要素法を使用することにより、繰り返し解決されます。最後に、数学的な後処理が実行された後、変形されていない構成のセルの表面の牽引力が得られます。したがって、この作業では、極端な理論的負荷問題で異なる条件下でテストし、実験結果に基づいて実際のケースに適用することにより、計算ベースの方法論の堅牢性を示します。要約すると、主に大きな変形を可能にし、特定の材料製剤に限定されないことにより、3Dで逆問題を解決するための既存の方法論に価値を追加する新しい手順を開発しました。さらに、実験画像と機械的計算の間のギャップを自動的に橋渡しします。

Advances in methods for determining the forces exerted by cells while they migrate are essential for attempting to understand important pathological processes, such as cancer or angiogenesis, among others. Precise data from three-dimensional conditions are both difficult to obtain and manipulate. For this purpose, it is critical to develop workflows in which the experiments are closely linked to the subsequent computational postprocessing. The work presented here starts from a traction force microscopy (TFM) experiment carried out on microfluidic chips, and this experiment is automatically joined to an inverse problem solver that allows us to extract the traction forces exerted by the cell from the displacements of fluorescent beads embedded in the extracellular matrix (ECM). Therefore, both the reconstruction of the cell geometry and the recovery of the ECM displacements are used to generate the inputs for the resolution of the inverse problem. The inverse problem is solved iteratively by using the finite element method under the hypothesis of finite deformations and nonlinear material formulation. Finally, after mathematical postprocessing is performed, the traction forces on the surface of the cell in the undeformed configuration are obtained. Therefore, in this work, we demonstrate the robustness of our computational-based methodology by testing it under different conditions in an extreme theoretical load problem and then by applying it to a real case based on experimental results. In summary, we have developed a new procedure that adds value to existing methodologies for solving inverse problems in 3D, mainly by allowing for large deformations and not being restricted to any particular material formulation. In addition, it automatically bridges the gap between experimental images and mechanical computations.