来自南加州大学维特比工程学院和南加州大学凯克医学院的研究人员在美国国立卫生研究院(NIH)的支持下正在努力将纤毛行为的数学模型跟生物和病理后果联系起来。换言之，他们希望更好地理解改变纤毛跳动或间距的变量会如何影响个体的健康。
这项研究的负责人包括Eva Kanso和Amy Ryan，前者是南加州大学航空航天和机械工程维特比教授，后者是凯克医学院助理教授。
Kanso指出：“我们想先了解健康肺的正常变异是什么，然后再了解病理变异。如果我们能将这些观察结果映射到潜在的病理，我们就能更好地理解纤毛的结构--分布、协调、极性、密度--是如何影响实际功能的--它们如何移动粘液、它们如何在某个方向清理。”
Kanso表示，研究小组从三个角度研究纤毛。“首先，我们正在研究真正的人类肺部，考虑到COVID-19，这是非常及时的。有很多问题我们不知道答案，如纤毛从上呼吸道的分布以及它们何时开始分枝成更小的分支。而分布取决于你在肺中的位置。”
纤毛的数学建模将可用来回答关键问题
在Kanso的实验室里，这种探索是通过数学模型进行的。“我们有单个纤毛的模型，我们把它们结合在一起，看看一系列纤毛的协调情况。我们观察它的功能和传输流并操纵各种参数，”她说道。
Kanso指出，纤毛会自发地协调，从而创造出一种波动模式，这对流体的运输很重要。在这个数学模型中，研究人员可以改变纤毛之间的间距、个体搏动、极性等，然后看看它是如何改变纤毛之间的协调并最终改变纤毛的相应功能及其输送流的。Kanso称，对波动模式产生负面影响的参数可能为了解患病肺部的外观和功能提供线索。
对人类健康的影响
Ryan表示，从生物学的角度来看，这项研究可以为以纤毛功能障碍为特征的遗传性和获得性呼吸道疾病提供重要的新见解。
“除了大幅增加我们对疾病对气道功能特性影响的理解，数学模型的发展可能会应用于纤毛病诊断以预测疾病进展。”Ryan说道，“展望未来，我们的长期目标是将实验室模型跟计算模型相结合以创造出一种医疗工具，这将可以帮助评估针对粘液纤毛清除不良或呼吸道自我清除功能不良的肺部疾病的治疗方法。”
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