Dinámica de leucocitos in silico de rodadura, la activación y adhesión

¿Qué nivel molecular determinar los eventos conductuales resultados de cada uno de los leucocitos durante la rodadura, la activación y adhesión a superficies venular? Estos procesos son las medidas necesarias para el buen reclutamiento de leucocitos de la sangre circulante a los sitios de inflamación. Una vez en sitio de destino, los leucocitos ayudan a destruir los agentes patógenos y se descomponen los tejidos dañados. Sin embargo, los mecanismos inflamatorios también se asocian con enfermedades como el asma, la artritis reumatoide, la esclerosis múltiple, y la aterosclerosis. Estas enfermedades pueden ser caracterizados por inapropiada la contratación de leucocitos y las acciones erróneas de leucocitos hacia saludable acogida de tejidos [1].

Rodamientos, tras la adhesión archivo adjunto son dos de las menos complicadas de muchos comportamientos individuales de leucocitos que han sido estudiadas in vitro utilizando la cámara de ensayos de flujo. Estos comportamientos no son de ninguna manera determinista. Una característica notable de este tipo de estudios es que el comportamiento celular es heterogénea: los comportamientos individuales de células en condiciones idénticas pueden ser muy diferentes. No hay dos células se comportan de la misma y, sin embargo, los comportamientos colectivos son robustos y fiables dentro de caída rangos estrechos. Rolling, por ejemplo, exposiciones irregular, charque stop and go patrón junto con la fluctuación de rodadura muy velocidades [2]. Además, en presencia de quimioquinas, sólo una fracción de la población de leucocitos se adhieran firmemente [3].

Una meta en la biología de sistemas de investigación es comprender los vínculos de eventos moleculares a nivel del sistema fenotipo: enlace fenotipo a genotipo. Esta tarea requiere tener plausible, de manera adecuada los planes de diseño detallado de cómo los componentes (de una y composites) a diversos niveles del sistema se cree que encajar y funcionar juntos. Ideas acerca de esos planes pueden ser inducidas a partir de los resultados de los experimentos. La experimentación se utiliza para conciliar diferentes hipótesis plan de diseño. Más es necesario, sin embargo, para realmente demostrar que un diseño funcional plan es plausible, que es muy diferente de demostrar que es coherente con comportamientos medidos. El primero requiere que una reunión cada uno de los componentes de acuerdo a un diseño y, a continuación, muestran que el dispositivo construido, análogo - en su propia - exhibe conductas que coinciden con los observados en el experimento original.

Construir este tipo análogos in silico es ahora viable. Para que sea posible, necesitamos varios niveles de modelado y métodos de simulación que facilitan la prueba, rechazar, y muchos candidatos perfeccionar los planes de diseño. En este informe se describe el descubrimiento, construcción, pruebas y aspectos de un simple pero plausible plan de diseño. Ese logro es un paso esencial hacia el largo plazo biológicos objetivo de este proyecto: desarrollar científicamente útil, validado las simulaciones de reclutamiento de leucocitos en virtud fisiológicos y fisiopatológicos. Utilizamos el método de síntesis de modelado. Orientada a objetos componentes de software fueron diseñados, verificados, conectados juntos, y luego explotados en formas que representan los mecanismos y procesos considera responsable de leucocitos y la adhesión de rodadura. El resultado es un análogo de un sistema experimental in vitro. Un refinamiento análogo sea el método utilizado experimentalmente en el que mide fenotípica atributos son iterativamente comparación y contraste con los de leucocitos in vitro.

Durante leucocitos de rodadura, las primeras interacciones entre leucocitos y de superficie son principalmente mediada por la selectina familia de receptores y sus respectivos ligandos de carbohidratos se encuentran en las membranas de los leucocitos y las células endoteliales. Transitorios-selectina interacciones ligando permitir rodadura. Leucocitario detención está mediada por los receptores de la integrina familia. Integrinas existen en gran parte en nonadhesive estados para prevenir los leucocitos se adhieran no específicamente a los vasos sanguíneos. Como leucocitos rollo a lo largo de la superficie venular, utilizan sus receptores de quimioquinas para detectar inmovilizados quimiocinas en las células endoteliales activadas. Tras la detección, señalización intracelular desencadenar acontecimientos integrina cambios conformacionales, el aumento de la integrina-ligando de afinidad. Alta afinidad integrinas permitir a los leucocitos se adhieran firmemente a la pared vascular o cámara de flujo superficial [4]. Señalización a través de los receptores de quimioquinas puede también inducir el movimiento lateral y la agrupación de integrinas en la membrana para promover la adhesión de leucocitos [5, 6]. Además, la participación de algunos selectins y integrinas con sus ligandos pueden iniciar varias señales de activación para aumentar la adhesión [7, 8].

Con su adhesivo Dynamics simulaciones, Hammer y sus colaboradores han demostrado cómo con elegancia difícil que puede ser renovable de generar características similares a cuando se utilizan silico físicas y mecánicas junto con las representaciones tradicionales de modelado formalismos [9 - 11]. En sus modelos, los leucocitos están representados como sólidos decorada con esferas de vara como "microvellosidades" que contienen los receptores en sus consejos. Utilizando un algoritmo de Monte Carlo para la determinación de los receptores de las interacciones ligando-, han producido con éxito una incipiente «stop and go patrón similar al observado para enrollar los leucocitos. Estos modelos pueden ser frágiles al contexto. Cuando apuntan a fenómenos específicos y limitan su uso a cuenta de determinados conjuntos de datos, se hace difícil extender el modelo a diferentes circunstancias o experimental para ayudar a explicar los diferentes fenómenos o particular, ejemplos de comportamiento individual. Se hace difícil para explorar posibles diferencias mecánicas entre los distintos comportamientos de células, por ejemplo. ¿Existen alternativas de modelado y simulación de enfoques que son menos susceptibles a este tipo de problemas? El enfoque multinivel descrito aquí fue seleccionado en parte para ayudar a eludir los problemas.

Una medida de un determinado comportamiento es un atributo fenotípicas. El cuadro 1 se enumeran varias dirigidas atributos. Cuanto mayor sea la similitud entre los comportamientos medidos de nuestra in silico de glóbulos blancos (ISWBCs) y la in vitro atributos de interés, más útil que en silico sistema se convertirá en una herramienta de investigación y como una expresión de la coalesced, el conocimiento pertinente de leucocitos . Una primera meta ha sido, pues, para producir cada vez mayor coincidencia entre ISWBC comportamientos, propiedades y características, y la in vitro las propiedades listadas en la Tabla 1. Una vez que se consigue, podemos esperar a que la simulación de comportamientos son más complicados, como los relacionados con lo anterior figuran las enfermedades, y predecir las consecuencias de las intervenciones. La superposición fenotípica y buscó un método para su ampliación se ilustran y se describe en la Figura 1. Para lograr que se superponen tenemos que permitir que ISWBCs para imitar una creciente variedad de atributos de leucocitos. La fusión de la experiencia de la literatura y los proyectos relacionados con la simulación [12] con las obtenidas durante las primeras etapas de este proyecto, junto con identificar los requisitos que deben cumplirse para alcanzar las ideas antes mencionadas, llegamos a las diez capacidades que el previsto ISWBCs debe exponer.

1. Comportamiento del individuo: los modelos deben ser capaces de precisión que representa la única persona en patrones de comportamiento típico de leucocitos observado in vitro e in vivo.

2. Multinivel ^1: tiene que ser fácil para aumentar o disminuir el número de modelo y modificar los niveles de comunicación entre niveles.

3. Mapping: hay claras asignaciones de entre leucocitos y ISWBC componentes y sus interacciones, ya que en silico observables han sido diseñados para ser compatibles con las del referente en cámaras de flujo vitro.

4. Prueba de Turing: cuando un ISWBC y la cámara de simulación de flujo son dotados cada uno con un determinado conjunto de ligandos, las medidas de ISWBC comportamientos durante las simulaciones deben ser, a un dominio de expertos (en un tipo de prueba de Turing), indistinguible de forma experimental en vitro cámara de mediciones de flujo, lo que exige que un ISWBC y su marco deberá ser el adecuado para la experimentación.

5. Transparente: ISWBCs debe ser transparente. Los detalles de los componentes y sus interacciones como avanza la simulación deben ser visualizable, mensurables y accesibles a la intervención.

6. Articular: la articulación de los componentes. Debe ser sencillo para unirse, desconectar, y sustituir ISWBC componentes dentro y entre los niveles, incluido el contexto experimental simulado.

7. Granulares ^2: debido a la forma en ISWBCs son componentized, debería ser relativamente simple para cambiar el uso y las hipótesis, o aumentar o disminuir detalles con el fin de satisfacer las necesidades particulares de un experimento, sin necesidad de importantes re-ingeniería del sistema in silico .

8. Reutilizables: una ISWBC (y sus componentes) deben ser reutilizables para simular el comportamiento en distintas condiciones experimentales, in vitro e in vivo, y cuando los diferentes conjuntos de ligandos, quimiocinas, y los reactivos químicos (por ejemplo, anticuerpos) son considerados.

9. Embeddable: ISWBCs deberá estar construido de manera que puedan funcionar como componentes de mayor tamaño, todo el organismo o tejido modelos, y, finalmente, representan la gama completa de tráfico de atributos.

10. Discreto interacciones: para permitir que las anteriores capacidades, un ISWBC y su marco debe utilizar discretos interacciones que muestran explícitamente la relación entre los componentes.

En el presente informe, se describen principios importantes avances en la creación y la experimentación con ISWBCs diseñado para exponer estas capacidades. Para lograrlos, la ISWBC necesarios para ser distinto de autómatas celulares (AC) modelos, incluyendo la red de gas, Ising, Potts y modelos, por su combinación de espaciales y no espaciales interacciones entre los componentes. Algunos elementos (agentes, tal y como se describe en Métodos) interactúan a través de una malla regular como en una CA. Sin embargo, también interactúan directamente oa través de otras estructuras de datos como las listas.

Inicialmente se centró en los atributos de la serie A del cuadro 1. Luego revisó el iterativamente ISWBC para imitar la combinación de atributos en Juegos de A y B. Cada ISWBC es autónoma. Debido a que el anterior capacidades están orientados hacia la evaluación de los mecanismos plausibles, menos se hace hincapié en condición de dependientes, la predicción precisa. Se observaron los comportamientos más de una serie de condiciones, sin intervención modelador. Simulación resultados fueron heterogéneos y no determinista. Es importante destacar que, cuando la simulación de poblaciones de leucocitos bajo diferentes condiciones experimentales (combinaciones de moléculas de sustrato), el sistema in silico generado cuantitativos de población a nivel de datos que son similares a los datos de los experimentos in vitro. Los resultados han proporcionado una base importante y un marco para el futuro de modelado y simulación capaz de explorar posibles relaciones causales existentes entre los bien documentados, subcelular nivel molecular eventos y la variedad de nivel de sistema fenotípica atributos que reflejan con precisión de leucocitos de rodadura y la detención en virtud de una amplia gama de condiciones.

Para evitar confusiones en lo sucesivo, y distinguir claramente en silico componentes, características, medidas, eventos y de sus contrapartes in vitro, tales como leucocitos, adherencia, bonos, etc, usamos PEQUEÑOS CAPS cuando se refiere a los componentes in silico. Los ejemplos se proporcionan en el cuadro 2.

El sistema se describe a continuación es el producto iterativo de perfeccionamiento del predecesor análogos que se centró inicialmente en la serie A en el cuadro 1 y más tarde en Juegos de A y B. Refinamiento seguido el proceso se ilustra en la Figura 1B. El in vitro los resultados experimentales que hemos elegido para designar como blanco centrado en los atributos de leucocitos ligandos PSGL-1, VLA-4 integrina, y CXCR-2 del receptor de quimioquinas, además de sus respectivos ligandos sustrato: P-selectina, VCAM-1, y GRO - α de quimioquinas. Este grupo representa un conjunto mínimo de ligando pares vinculante suficiente para permitir que los leucocitos a rodar, se activan y se adhieren firmemente en paralelo placa de cámaras de flujo [3, 15 - 18]. Cuadro 3 se enumeran los receptores de leucocitos representados, sus correspondientes ligandos, y los comportamientos que apoyan.

El sistema se ilustra en la Figura 2A se ha diseñado para representar una in vitro cámara de flujo (Figura 2B]. Los experimentos que utilizan son análogos a los realizados mediante un sistema in vitro (cuatro ejemplos se enumeran a continuación). La superficie de la cámara es simulado "revestido" con una densidad uniforme de los ligandos de interés. Un ligando es un componente que representa una serie de ligandos encuentra dentro de una parte discreta (véase más abajo UNIDAD DE MEMBRANA) de una membrana de leucocitos o la cámara de flujo superficial. Mientras que en el flujo Sala, leucocitos utilizar sus ligandos de interactuar y formar lazos con el sustrato de superficie cubierta. Cada BOND es un análogo in silico de un solo ligando-ligando de bonos. Estas interacciones son medidos y registrados. Bajo la influencia de simulación de flujo, los bonos en la parte trasera de la zona de contacto una experiencia simulada acumulativo de tracción debido a la fuerza de cizallamiento, es controlada por el parámetro RearForce. Hemos aprendido de las anteriores, más simples que los análogos de un dinámico proceso de toma de decisiones del tipo diagramado en la Figura 3, se necesita a dos niveles: leucocitos / membrana y MEMBRANA UNIDAD. Como se describe en Métodos, la superficie de leucocitos, y la membrana son objetos separados. Una membrana es una unidad analógica de una unidad funcional de la membrana de leucocitos en la zona de contacto. Hay una unidad de superficie correspondiente. El número de unidades es una discretización decisión. ¿Cómo multa o curso que la discretización (granularidad) tienen que ser con el fin de evitar la discretización artefactos y lograr el objetivo comportamientos? Como se muestra a continuación, un nivel de discretización se llega a una solución aceptable que coincidan con comportamientos orientados a lograr; un nuevo aumento de granularidad no mejora la calidad del partido.

Se investigaron los ISWBC la capacidad de representar a las medidas in vitro del material rodante y la adhesión mediante la comparación de los resultados de la simulación con los datos de tres diferentes experimentos con la cámara de flujo:

(1) Smith et al. [16] y Park et al. [15] observaron neutrófilos humanos rodando por diferentes densidades de P-selectina y bajo diferentes tipos de muro de cizalla.

(2) Alon et al. [17], se linfocitos humanos de laminación en trayectorias en VCAM-1 en presencia de aumento de las tasas de pared cortante en intervalos de tiempo fijos.

(3) monocitos de rodadura y la adhesión a P-selectina y / o VCAM-1 en la presencia o ausencia de GRO-α quimioquinas fue estudiada por Smith et al. [3].

Los datos in vitro indican que de leucocitos de rodadura está mediada por un pequeño número de receptor-ligando los bonos dentro de la zona de contacto. Modelo matemático estimaciones de este número alcance entre dos y veinte [19, 20]. Único vínculo eventos se cree a causa de rodadura comportamientos similares a lo que se podría esperar de un proceso estocástico. Hay dos manifestaciones reconoce fácilmente: charque stop and go patrones muy fluctuante y las velocidades de rodadura [2]. Dada la importancia de eventos individuales de bonos, cada ISWBC BOND mapas para un solo ligando-ligando de bonos. Sin embargo, un ligando puede mapa a más de una molécula ligando.

Dos observaciones que considere juntos, tiempos de pausa y avance durante rodadura, exige que el límite superior para el trazado de mapas de simulación del ciclo de in vitro se acerca el tiempo de simulación del ciclo 1 = 0,1 segundos. Mediciones de tiempo de pausa, la primera dirigida atributo, fueron realizados a lo largo de una pequeña gama de valores de cizalladura según lo informado por Smith et al. [16] para los neutrófilos humanos rodando por un puesto de P-selectina de superficie cubierta. Uso de alta velocidad videomicroscopy con un pequeño paso puede resolver tamaño de 0,5 μ m, media pausa veces estuvieron dentro del rango de 0,1 a 0,16 segundos para que el estrés de cizalla valores de 0,5 a 2,0 dyn / cm ^2. Superior pared cortante estrés causado valores promedio más cortos tiempos de pausa.

Hemos definido leucocitos ROLLING como una secuencia de al menos 10 ciclos de simulación durante el cual una de leucocitos no se mantuvo estacionaria en la superficie. Durante ROLLING, ISWBCs utiliza la relación entre el ligando y disociación probabilidad bondforce grafica en la figura 4A. Bondforce es un análogo in silico de la fuerza experimentada por cada BOND dentro de la zona de contacto. Cuando parametrizados con arreglo al cuadro 4, utilizando los valores que figuran en el cuadro 5 (parte I), la simulación más pequeño del avance (trinquete por una UNIDAD DE MEMBRANA) mapas a 1 μ m, el doble que la de videomicroscope utilizada por Smith et al. Para ser aceptables similares, dada la diferencia en el tiempo de resolución, la magnitud media de simular pausas necesarias para estar dentro de 1 a 2 veces el in vitro valores de 0,1 a 0,16 segundos, o entre 0,1 y 0,32. Eso se logró cuando se especifica el ciclo de simulación 1 = 0,1 segundos en vitro. Figura 5 muestra que en RearForce valores de 0,2 a través de 0,5, la mediana PAUSE VECES cayó dentro de ese rango. Nos juzgará estos resultados para ser aceptable. En una RearForce valor de 0,1, la mediana PAUSE TIME parece desviarse ligeramente de esta gama. Los estudios futuros utilizando una vez más fina resolución puede dar resultados aún más cerca de los datos in vitro, que deberían ser necesarios.

Simulación de distancia a tiempo las medidas para cada condición RearForce expuesto el carácter incipiente stop and go movimiento (Figura 6A]. Smith et al. informó de las trayectorias de los neutrófilos humanos rodando por P-selectina en una densidad de 25 sitios / μ m ² mientras que en virtud de un muro de cizalla estrés de 2,0 dyn / cm ^2. Cuando se utiliza el medio ambiente los valores de los parámetros de la Tabla 5 (parte IB), simulaciones de leucocitos producen trayectorias que experimentalmente fueron similares a los datos in vitro (Figura 6B].

Simulación de la velocidad a tiempo medidas también demostró que la fluctuación de leucocitos expuestos velocidades similares a los reportados en la literatura. Park et al. [15] observaron neutrófilos humanos rodando por P-selectina en una densidad de 9 sitios / μ m ² en virtud de un muro de cizalla tasa del 0,5 dyn / cm ^2. Cuando corrió simulaciones utilizando MEDIO AMBIENTE valores de los parámetros de la Tabla 5 (parte IC), se observó un comportamiento similar: el conjunto de ambos leucocitos ROLLING velocidad y la distancia valores trazado en la Figura 7 son similares a los reportados en [15]. Los resultados muestran claramente los elementos esenciales charque stop and go movimiento y muy variable ROLLING velocidades que son característicos de leucocitos de rodadura.

A fin de evaluar y validar ROLLING leucocitos, se determinó la media ROLLING velocidad, el número medio de bonos en el área de contacto, y el número medio de bonos en la parte trasera de los leucocitos. Cuadro 6 muestra los resultados. ROLLING velocidades promedio cayó dentro de rangos que se han comunicado para rodar a P-selectina. De acuerdo con in vitro datos experimentales, ROLLING velocidad media aumentó con el aumento de RearForce valores. El número medio de bonos en el área de contacto y el número medio en la parte trasera de los leucocitos en las tres RearForce condiciones eran compatibles con la cantidad estimada se ha señalado anteriormente.

VLA-4 es única entre las integrinas, como se ha demostrado que el apoyo de leucocitos y la inmovilización de rodadura. En las cámaras de flujo recubiertos con VCAM-1, un ligando para VLA-4, leucocitos rollo, incluso en ausencia de selectins o quimiocinas [3, 17]. Unión competitiva experimentos determinó que el estado nativo VLA-4 tiene afinidad constante valores similares a los de la selectins [21].

El objetivo de la segunda serie de experimentos de simulación fue demostrar que ISWBC ROLLING comportamientos son similares a los de leucocitos rodando por VCAM-1 en ausencia de quimioquinas. Alon et al. observó humanos linfocitos T rodando por diferentes densidades de purificado VCAM-1 en las cámaras de flujo [17] bajo creciente estrés de cizalla. Cizallamiento se incrementó a intervalos fijos que resulta en una mayor velocidad de rodadura de leucocitos. Utilizando los valores de los parámetros de la Tabla 4 y Tabla 5 (parte II), las simulaciones generadas leucocitos ROLLING trayectorias que parecía que no se podían diferenciar a los reportados por Alon et al (Figura 8]. ROLLING las velocidades promedio se calcula para cada valor RearForce. Ellos estaban dentro de la gama de in vitro de rodadura a las velocidades de cizalla, cada valor de estrés (Figura 8, Insertar).

Smith et al. [3] utilizó una cámara de flujo para observar monocitos humanos de rodadura y la adhesión a P-selectina y / o VCAM-1 con o sin inmovilizados GRO-α de quimioquinas: seis diferentes condiciones fueron estudiados. Durante la perfusión de leucocitos a través de la cámara, 30 segundos de grabaciones de cinco campos de vista fueron tomadas a lo largo de la cámara de longitud. El número medio de rodadura y detuvieron a las células se determinó. Las células que permaneció inmóvil durante al menos 20 segundos se consideraron detenidos. Que utilizan el mismo en combinación de análogos de sustrato silico, el parámetro ISWBC el espacio, limitado por los ya establecidos los valores de los parámetros en el cuadro 5 (partes Iy II), se realizaron búsquedas en forma empírica para conjuntos de parámetros que proporcionaría aceptable partidos de los seis condiciones experimentales. Los leucocitos parámetros de la Tabla 4 y el medio ambiente, parámetros de la Tabla 5 (parte III) es un conjunto, sino que los resultados producidos en la Figura 9: los datos son promedios de 20 series de experimentos con 30 leucocitos cada una, con la duración de cada ejecución siendo 300 los ciclos de simulación (lo que equivale a unos 30 segundos). El número de vehículos y la adhesión de leucocitos para cada lote y se contaron en promedio. Leucocitos que se mantuvo estacionaria en la superficie de al menos 200 ciclos de simulación (unos 20 segundos) se clasificaron como adherido. Figura 9 muestra que, para todas las combinaciones simuladas ligando, los datos que acompañado de in vitro bastante bien. Existe incluso un similar aumento significativo del número de leucocitos adherentes a PSELECTIN y VCAM1 debido a la presencia de GROA de quimioquinas, como se ha observado in vitro.

Hay algunas notables discrepancias entre los in silico y datos in vitro que es más probable consecuencia de un ISWBC ser un resumen de simplificación de la realidad más compleja. Por ejemplo, en ausencia de GRO-α de quimioquinas, Smith et al. observó una pequeña fracción de células que son capaces de adherirse a la hora de desplegar VCAM-1 solo o cuando VCAM-1 fue co-inmovilizada con la P-selectina. Esta pequeña fracción de respetar las células pueden ser atribuibles a la pre-activación de los monocitos durante los procedimientos de aislamiento de células. No incluye ninguna pre-activación efectos, y, por consiguiente, no observan ningún leucocitos adheridos a la ausencia de GROA de quimioquinas. Por que afectan a la adhesión, la pre-activación de los monocitos pueden también afectar el número de leucocitos de rodadura en VCAM-1 sustrato. Hemos tenido esas consideraciones en mente cuando los valores de los parámetros ajustados, por lo que no buscan el mejor partido posible para cualquier condición. En lugar de ello, se centró en la obtención de las similitudes de comportamiento en diferentes condiciones. Al ajustar los valores de los parámetros para llevar a silico y observaciones in vitro para acercar una condición, generalmente amplificado discrepancias para otras condiciones. Si la reducción de esas discrepancias se considera entre las importantes cuestiones que se abordarán la próxima, entonces nuestro planteamiento sería incluir dentro de la especificación de que la lista de atributos orientados a Set C de la Tabla 1. Para lograr ese objetivo, ISWBC detalle adicional que probablemente se requieran. Literatura guiadas, de tipo exploratorio, simulaciones sería necesaria para identificar candidatos más detalles. Afortunadamente, porque ISWBC diseño y la construcción están siendo guiados por los diez capacidades que figuran en la introducción, por ejemplo, simulaciones de exploración son relativamente fáciles de seguir.

Smith et al. también un seguimiento individual monocitos bajo flujo para obtener la detención de rodadura y perfiles [3]. Observaron que con la P-selectina y VCAM-1 co-inmovilizada con GRO-α quimiocinas, monocitos detención ocurrió en pocos segundos. Hemos simulado su protocolo: seguimiento individual de leucocitos que han podido contribuir a la transición de ROLLING a la empresa ADHESION. También observó que en ADHESION EMPRESA PSELECTIN y VCAM1 en presencia de GROA de quimioquinas fue mediada principalmente por una alta afinidad, VLA4 y que se produjo en cuestión de segundos. La figura 10 muestra un ejemplo de leucocitos que es capaz de ADHIERA después del laminado.

A largo plazo biológicos objetivo de este proyecto es desarrollar científicamente útil, validado las simulaciones de reclutamiento de leucocitos en virtud fisiológicos y fisiopatológicos. Los leucocitos se prevé que funcione dentro de un análogo de la húmedo-lab contexto, tendrá muchos comportamientos, propiedades y características que imitan las de referente in vitro e in vivo. Dicho de otra manera, habrá similitudes entre el fenotipo de leucocitos y el "fenotipo" de simulación de leucocitos, como se ilustra en la Figura 1. La expectativa es que el aumento de fenotipo similitud será necesario, y puede lograrse en parte mediante, similitudes en el diseño y en plan generativo mecanismos. Una vez se hayan conseguido, el modelo se han convertido en un útil análogo científicamente.

Nuestro enfoque para el diseño y construcción de los análogos previsto está motivada por el aspecto de desarrollo de software orientado y el centro-out enfoque sugerido por primera Brenner [22] y más tarde detallada de Noble [23] para la construcción de modelos de sistemas biológicos complejos. Se adaptó y se fusionaron estas ideas para llegar a nuestra definición de trabajo de media a cabo el modelado. En primer lugar, especificar las características biológicas en estudio (por ejemplo, las células de rodadura y la adhesión a una superficie). Cada característica se convierte en un aspecto de un dispositivo de software - un modelo arquetipo. Ese arquetipo es iterativa transformado en un funcionamiento análogo de la referente in vitro sistema biológico. Es entonces validado y mejorado iterativamente.

A raíz de ese enfoque, nuestra primera tarea consiste en recoger una serie de propiedades, p _1, p _2, ... p _j (dentro de un hiperespacio de las propiedades mecánicas) - alrededor de rodadura de leucocitos y la adhesión in vitro. Nosotros especificamos la serie A, Cuadro 1. A continuación pregunta qué dispositivo de software que podrían aplicar para hacer realidad p _1? ¿Cómo podemos realizar p _2, etc? Entonces preguntó, ¿cómo nos damos cuenta de p ₁ - p _j, todo al mismo tiempo, utilizando el mismo software del dispositivo? Conseguir respuestas a estas preguntas requiere de exploración de modelado y simulación, a veces utilizando diferentes de modelado y simulación de paquetes de apoyo. La in silico propiedades y el dispositivo que hemos creado para darse cuenta de p _{1-p j} fundacional formó un análogo, el arquetipo modelo anterior, a partir de la cual se pretende ampliar hacia el exterior (arriba, abajo, e incluso de lado) para establecer una jerarquía de reducción de los componentes que podrían ser utilizados para identificar importantes principios de la biología de sistemas.

El ISWBC es un resumen de un modelo de leucocitos, y cuando se colocan en un recipiente apropiado, entorno simulado, es capaz de imitar una serie de características específicas. El ISWBC existe dentro de un sistema que es un modelo de flujo in vitro cámara de sistema (las células, los medios de comunicación, el dispositivo en la Figura 2B, atmósfera, etc.) El ISWBC es un modelo multinivel compuesto. Los componentes son independientes de sus modelos de referencia de leucocitos o el medio ambiente homólogo. Por ejemplo, el componente in silico que representa la membrana de unidades en una parte del borde de salida de cada una de leucocitos es en sí un modelo de la correspondiente función de leucocitos.

La relación prevista entre los comportamientos medidos de leucocitos y las correspondientes medidas in vitro se ilustra en la Figura 1. La foto se superponen (pero no intersectan) establece. Un conjunto (Figura 1, un círculo más grande) contiene los resultados de experimentos que miden los atributos específicos fenotípicas, propiedades o características de leucocitos in vitro (por ejemplo, los tres conjuntos en el cuadro 1]. Los más pequeños conjuntos de incluir los resultados de los experimentos de simulación que medida correspondiente fenotípica in silico atributos, propiedades o características (como la serie A, Tabla 1]. Nuestra hipótesis de motivación ha sido que, cuando la atención se centra en las mismas características, y mide el comportamiento de los dos conjuntos son similares, puede ser útil también similitudes en los mecanismos generativos de los dos sistemas. Estas similitudes se pueden explorar iterativo de ensayo y perfeccionamiento de la analógica, junto con las húmedo-experimentos de laboratorio. Un ejemplo: distancia recorrida por una de leucocitos in silico (o una de leucocitos in vitro) en virtud de diversos simulada (o real) destaca cizalla. No podemos esperar a estas mediciones se superponen completamente o incluso tener las mismas unidades. Observaciones sobre el comportamiento de similitud puede ser utilizado simultáneamente para eliminar el modelo no válido características y determinar cuáles son las lagunas en nuestro conocimiento de la experimentación in vitro.

El primer paso en la transición de un arquetipo para la mejora de leucocitos fue a fondo el documento en silico propiedades y características de la primera. De este modo, mejorar la comprensión de sus puntos fuertes y débiles. El siguiente paso fue obtener cada vez mayor superposición con las medidas in vitro de atributos. Que se hizo de forma sistemática la revisión junto iterativamente la hipótesis y el análogo de los siguientes cinco pasos a continuación. Un ejemplo de hipótesis: la actual analógica puede simular aceptablemente los dos primeros atributos [p _1, p _2,] en la serie A, Cuadro 1. Figuras 7 y 8 son ejemplos de simulaciones. Empezamos el próximo ciclo iterativo con el paso 1.

1) Seleccione un adicional in vitro de propiedad o característica que se relaciona con los que ya están en el objetivo fijado, y para que el laboratorio húmedo de observaciones experimentales están disponibles, como la tercera propiedad en la Tabla 1. Identificar las propiedades adicionales como p _3.

2) Agregue p ₃ al conjunto blanco, dando un conjunto más amplio [p _1, p _2, p _3], como se ilustra por 2 a Figura 1B.

3) Determinar si la adición de nuevos atributo invalida la actual analógica, y en caso afirmativo, por qué. Si no es así, repita el paso 2.

4) Revisar el modelo iterativamente, posiblemente añadiendo mecanicista detalle, hasta la medición de atributos fenotípicos de la versión revisada del análogo son lo suficientemente similares a [p _1, p _2, p _3].

5) El próximo ciclo iterativo repite los pasos 1-4 con ₄ p, etc

Nuestro enfoque para el logro de un previsto ISWBC fue fuertemente influenciada y limitada por la capacidad de los diez que figuran en la Introducción. Estamos motivados para lograr que nuestro objetivo a largo plazo sería esencial para los futuros descendientes ISWBC para exhibir las capacidades.

El modelo conceptual del sistema de referencia, que es fundamental para el diseño del modelo in silico, es el siguiente. Funcionalidades dentro de la membrana de leucocitos se agrupan en un gran número similar capaz de modular, unidades funcionales. Rodadura de leucocitos in vitro implica un equilibrio entre la fuerza ejercida hidrodinámico de flujo de fluidos y fuerzas de la resistencia debido en parte transitoria de los bonos están formando entre los leucocitos y el sustrato. Inclinar la fuerza unida a sucesos aleatorios causas de romper lazos en la parte trasera de la zona de contacto. Bonos formado dentro de la zona de contacto son de naturaleza transitoria y disociar, incluso en ausencia de una fuerza de tracción. Sólo unos pocos bonos necesidad de estar presentes en cualquier momento con el fin de mantener una interacción de rodadura. Con el fin de mantener la interacción que, rotos los bonos deben ser sustituidos por otros nuevos formados en otros lugares dentro de la zona de contacto.

La transición de rodadura a la adhesión está mediada por los receptores de la integrina que, cuando inducida en un estado de alta afinidad, están en condiciones de formarse un eficaz interacciones ligando que son lo suficientemente estable para resistir la fuerza hidrodinámica de fluidos. Sin embargo, existen nativamente en una baja afinidad estado y sólo ayuda a apoyar las interacciones de rodadura. Hay muchas hipótesis de los mecanismos de activación de la integrina. Exploramos una de las más simples: un receptor de quimioquinas, a unirse a su ligando de quimioquinas, induce un local VLA-4 integrina molécula en un estado de alta afinidad. El resultado de alta afinidad integrinas forma más fuerte y más duradera bonos con VCAM-1. Difusión y la agrupación de VLA-4 integrinas es también la hipótesis de que desempeñar un papel en la adhesión firme. Sin embargo, para mantener las cosas relativamente sencillas en esta etapa inicial, no hemos simulado esos acontecimientos.

El ISWBC componentes han sido comprobados, conectados juntos, y operarán de forma que puede representar (en un nivel relativamente elevado) los mecanismos y procesos que influyen en leucocitos de rodadura y de adherencia. El enfoque nos ha permitido representar el espacio y evento discreto fenómenos que se cree que ocurren durante la laminación de leucocitos, la activación y adherencia. Se nos ha permitido representar al parecer estocástico elementos dentro del sistema que pueden desempeñar un papel fundamental en la determinación de leucocitos comportamiento in vivo e in vitro. Nuestro arquetipo antes tenía una zona de contacto compuesto de 2 × 3 UNIDADES DE MEMBRANA (48 para el total de la membrana de leucocitos). Con él, pero no hemos podido siquiera acercarse al blanco los dos primeros atributos en la serie A, Cuadro 1; no fuimos capaces de simular el estocástico estructura fina presente en los datos in vitro porque la discretización era demasiado gruesa. Es común observar discretización esos artefactos durante la simulación de desarrollo cuando la granularidad es demasiado gruesa. Para alcanzar mejor los comportamientos orientados, que disminuyó la relativa MEMBRANA tamaño de la unidad (disminución de granularidad) para representar a la zona de contacto de 3 × 6 unidades y luego en medidas para el tamaño actual de 8 × 10 unidades (600 unidades para el total de membrana). Con cada aumento de la granularidad, los resultados simulados imitado más de cerca los datos in vitro, como la inspección de juzgados. También exploró aún más fino grano ZONAS DE CONTACTO, hasta 20 × 30, sin más ganancias en similitud. En conjunto, estos resultados sugieren que la funcionalidad de la membrana dentro y adyacente a la zona de contacto se distribuye en muchos (a partir de nuestros resultados, alrededor de 80) igualmente capaces, en cierta medida las unidades autónomas.

A pesar de que el ISWBCs son relativamente sencillas, hemos demostrado que pueden generar los atributos orientada bajo tres diferentes condiciones experimentales. Los modelos tradicionales suelen centrarse en un solo estado. ISWBCs imitar la dinámica de leucocitos de rodadura por separado en un puesto de P-selectina y VCAM-1 sustrato. Además, imitan la transición de rodadura a la adhesión a P-selectina y VCAM-1 en presencia de GRO-α de quimioquinas. Es importante destacar que, cuando la simulación de poblaciones de leucocitos bajo diferentes condiciones experimentales (combinaciones de moléculas de sustrato), el sistema genera cuantitativos de población a nivel de datos que son similares a los datos de los experimentos in vitro.

Una hipótesis de la activación de leucocitos sugiere que los leucocitos rollo a lo largo de la pared vascular progresivamente con la participación de quimioquinas señales de llegar a un umbral de activación. Una vez logrado, plenamente activado integrinas puede entonces el apoyo firme adherencia. Sin embargo, cada vez hay más apoyo a una hipótesis alternativa: la adhesión de leucocitos inducida por inmovilizados quimiocinas se produce a través de los entes locales y el espacio restringido cerca de señalización para integrinas. Nuestros resultados apoyan la hipótesis de este último. En un elegante estudio, Shamri et al. [24] mostró que el compromiso con leucocitos de quimioquinas a nivel local y reversible inducida por la integrina β _2, LFA-1, en un estado intermedio de afinidad que es esencial para la interacción con ICAM-1 bajo condiciones de flujo. Al mismo tiempo, el compromiso con ICAM-1 inducida por los eventos de señalización necesarias para activar plenamente local LFA-1 a la alta afinidad del Estado necesarios para apoyar la firme adherencia. Debido al enfoque de modelado utilizado (que proporciona capacidades de los diez, etc), será relativamente fácil para los futuros descendientes de los ISWBCs para representar este tipo de grano fino, los comportamientos de cooperación y espacialmente restringida.

Hemos simulado leucocitos humanos de diferentes tamaños ligeramente (neutrófilos, linfocitos, monocitos), sin embargo hemos mantenido la zona de contacto el mismo para todas las simulaciones. Se ha observado que los leucocitos de mayor tamaño tienen una mayor área de superficie de contacto, y por lo tanto pueden formar más bonos que son adhesivas. Sin embargo, el análisis biomecánico indica que con el aumento de tamaño de leucocitos se produce un aumento en la cantidad de fuerza de torsión y con experiencia. Esta mayor magnitud se cree que se traducen en mayores fuerzas experimentadas por los bonos. Cozen-Roberts [25] presentó un análisis que se verificó in vitro, que predijo que el perturbador aumento de la fuerza más rápido que el pro-adhesivo efecto de una mayor área de contacto. En lugar de modificar las dimensiones de la superficie de contacto cuando la simulación de experimentos con diferentes tipos de leucocitos y tamaños, que fija que la dimensión y compensada por una mayor utilización de RearForce valores para representar a la misma fuerza cortante cuando la simulación de mayor leucocitos (véase cuadro 5].

El modelo conceptual anterior es ampliamente aceptado por los neutrófilos. Sin embargo, no es totalmente conocido lo bien que se aplica a otros tipos de leucocitos, como los linfocitos y monocitos. Los diferentes tipos de receptores y las densidades encontradas en los diferentes tipos de leucocitos puede ser un factor que contribuye a diferentes mecanismos de adherencia. Por ejemplo, los linfocitos y monocitos expresar los niveles basales de VLA-4 integrinas apoyo suficiente para rodar [17]. Por el contrario, se ha demostrado que la transmigración a través de endotelio o la exposición a estímulos chemotactic es necesario para inducir la expresión de VLA-4 integrinas en los neutrófilos humanos [26]. Por lo tanto, de rodadura y de adherencia a través de la VLA-4 integrina podrá exigir adicionales o diferentes mecanismos de neutrófilos que para los linfocitos y monocitos. Nuestro objetivo en este proyecto no era construir un modelo de rodadura, la activación y adhesión de todos los tipos de leucocitos. Sin embargo, cuando la simulación de los monocitos de rodadura y adherencia, se asumió que los neutrófilos y monocitos comparten las mismas características de rodadura en P-selectina. Del mismo modo, asumimos que las características de los monocitos rodando por VCAM-1 son similares a las de los linfocitos. La única diferencia se presume que es la densidad de cada tipo de receptores se encuentran en cada tipo de leucocitos. Valores de los parámetros que representan la densidad de la VLA-4 para integrinas en los linfocitos condición experimental 2 y monocitos en condición experimental 3 son diferentes a fin de reflejar los diferentes VLA-4 valores de densidad en la literatura. Los valores para PSGL-1 sitios / monocitos humanos no se encontraron en la literatura y se supone que será similar a los valores reportados para neutrófilos humanos.

El tiempo discreto modelos utilizados en el adhesivo Dynamics simulaciones de Hammer y compañeros de trabajo son los modelos más desarrollados de leucocitos y la adhesión de rodadura hasta la fecha [9 - 11]. Leucocitos en sus modelos son idealizados como sólido decorado con esferas de vara como microvellosidades que contienen receptores en sus consejos. Sus simulaciones les han permitido estudiar la propiedades moleculares de moléculas de adhesión, como las tasas de reacción y elasticidad de bonos, y cómo estas propiedades pueden estar relacionados con el comportamiento macroscópico como de rodadura y la adhesión [9, 11].

En sus simulaciones, la posición de la célula se determina en cada momento el paso de la red y la fuerza de torsión en la celda utilizando una función de la movilidad hidrodinámico de una esfera cerca de un avión en una pared de líquido viscoso. La red de fuerza y torsión que actúan en las células de bonos, líquido de cizalla, steric repulsión, y la gravedad se calculan. Al calcular las fuerzas en el ámbito de fluidos debido a cizalla, su modelo utiliza la ecuación de Goldman [27]: la cantidad de fuerza de una esfera de experiencias aplicado una fuerza de cizallamiento se calcula suponiendo que la esfera es sólida. En cada vez que paso en el adhesivo de simulación dinámica, las posiciones de bonos en las partículas son esféricas que permita un seguimiento de los autores para calcular las fuerzas que cada bono experiencias.

No fue nuestra intención de descubrir ISWBC parameterizations que produciría los resultados de la simulación que encajan perfectamente específicos conjuntos de datos experimentales. Nuestro enfoque se ha centrado en la simulación de un conjunto selectivo de nivel de sistema propiedades (Figura 1]. Por lo tanto, nosotros no, por ejemplo, un intento explícito entre la cartografía de la fuerza de cizallamiento y la cantidad de la fuerza experimentada por los bonos en la parte trasera de los leucocitos. Leucocitos son muy deformables y, por tanto, hemos elegido para evitar una cartografía, como la ecuación de Goldman. Además, la cartografía de la fuerza en la celda a la fuerza en la parte trasera bonos pueden ser bastante complejos, como PSGL-1 y VLA-4 son ligandos que se concentran en las puntas de stretchy microvellosidades y heterogénea. Cabe señalar que el estrés de cizalla para selectina amarres en la parte trasera de los neutrófilos se han estimado previamente mediante la ecuación de Goldman a ser 124 ± 26 PN por dyn / cm ² [28].

Para tener en cuenta el efecto de una fuerza aplicada sobre la cinética de disociación de bonos, Hammer y sus colaboradores han empleado tanto el modelo Bell y Dembo Hookean modelo de primavera (ver [2]]. El modelo predice Bell disociación tasa de los bonos en función de la fuerza aplicada, mientras que el modelo trata Dembo bonos como Hookean manantiales y tasa de disociación se refiere a la duración de la estirada de bonos. El uso de un similar de grano fino representación de la disociación de bonos puede haber dado más precisa los resultados de la simulación, pero ese nivel de resolución y la precisión no era necesaria para cumplir los objetivos de simulación en la Tabla 1. Por el contrario, hemos utilizado un modelo simple se refieren a la probabilidad de que la disociación de bonos de obligaciones con fuerza (Figura 4A], sino que fue motivada por los experimentos in vitro de Park et al. [15], y Zhang, et al. [29]. Debido a que el tiempo de resolución dentro de la ISWBC es baja (un décimo de un segundo), usando la aproximación lineal en la figura 4A resultado razonable: a fuerza de pequeños valores de bonos, que supone una relación lineal entre la probabilidad de unión y disociación de bonos vigentes. A mayor fuerza los valores de bonos, que razonó que las tasas de los bonos disociación de ligandos son demasiado rápidas para ser distinguido en nuestro tiempo-escala. En consecuencia, los bonos experimentando grandes fuerzas están representados como que haya sido sometido a una disociación evento durante una simulación del ciclo con una probabilidad de 1.

Muchos detalles a nivel molecular se cree que el impacto efectivo de bonos formación y rotura en pequeñas porciones de una membrana de leucocitos y la superficie. Los ejemplos incluyen en contacto con las irregularidades, la dinámica local, incluida la reubicación ligando en la membrana, la fuerza de la historia de bonos de carga, y el cumplimiento de obligaciones. Todos son agregados y controlada por el ISWBC de un evento de probabilidad. Cuando explicación de los comportamientos a nivel de sistema requiere una representación más detallada, uno o más de estos factores puede ser específicamente representados, sin comprometer la función de otros componentes ISWBC. La probabilidad seguirán siendo los parámetros, pero sus valores y su explicación se han cambiado.

En la más reciente versión de su modelo, Hammer y compañeros de trabajo representan el p38 mitogen-activated proteína quinasa (MAPK) mundial integrina mecanismo de activación de leucocitos conducen a la detención inducida por E-selectina compromiso con su ligando PSGL-1 [30]. Una simple modular Hill función se usa para representar la cascada MAPK que conduzcan a la integrina activación. Al final de cada paso del tiempo, el número total de E-selectina-PSGL-1 los bonos son contados y se utiliza como insumo para esta función. Hemos decidido explorar una alternativa integrina mecanismo de activación en los que la detección activa de quimiocinas local integrinas. Futuro incorporaciones de este esfuerzo de modelado puede incluir la E-selectina dependiente de señalización de la vía.

Recientes experimentos han demostrado que los leucocitos de rodadura en sustrato de revestir, cámara de flujo de superficies es significativamente más lento y más suave que el de microesferas recubiertas con ligandos [15, 31]. Ha sido la hipótesis de que la deformabilidad de los glóbulos blancos pueden influir de rodadura mediante el aumento de la superficie de contacto. In vivo, leucocitos en la sangre de rodadura pared tasas de cizalla de 800 s ^-1 alargados en la dirección del flujo a 140% de su estimado undeformed diámetro y tienen un 3,6 veces mayor área de contacto con el endotelio de la pared arterial en las tasas de cizallamiento de 50 s ^-1 [32]. Estos experimentos han influido en otros modelos para estudiar la mecánica y las propiedades reológicas de leucocitos que influyen en la morfología y la deformación. El 2-D anillo elástico modelo [33] y el 2-D compuesto caída [34] modelo de ofrecer una cuenta de la deformabilidad de los leucocitos durante la rodadura. Sin embargo, debido a la forma del receptor-ligando interacciones son tratados deterministically, estos modelos no producen el carácter incipiente stop and go comportamiento de los leucocitos de rodadura.

Recientemente, Jadhav et al. creó un 3-D modelo que proporciona una representación de la deformabilidad de leucocitos: puede imitar la naturaleza estocástica de receptor-ligando interacciones [35]. El modelo utiliza una formulación matemática denominada Inmerso Fronteras Método para simular el movimiento medido de una de leucocitos que lo representa como un elástico en una cápsula lineal cortante sobre el terreno. Utilizan un método de Monte Carlo para la simulación del receptor-ligando las interacciones, lo que les permite simular el charque stop and go circulación de leucocitos de rodadura. Su modelo explorado los efectos de la rigidez a la membrana celular de leucocitos y la deformación de rodadura. Se cree que el área de contacto entre la superficie de leucocitos y la membrana que los leucocitos para aumentar cada vez más las tasas de cizallamiento. Al introducir una deformación en su modelo, son capaces de observar este cambio en el área de contacto. Nuestro modelo no tiene en cuenta que actualmente este fenómeno: que se haya mantenido el área de contacto fijo para todas las simulaciones. Futuro ISWBC descendientes puede, cuando sea necesario, permitir que cada célula para modificar su propia área de contacto.

Considerables conocimientos ha sido obtenida de estos diferentes modelos de leucocitos y la adhesión de rodadura. Ellos han proporcionado información sobre la forma molecular parámetros de moléculas de adhesión celular o deformabilidad puede influir en leucocitos de rodadura y de adherencia. Los conocimientos adquiridos refuerza el mérito de la investigación de fenómenos complejos utilizando diferentes métodos de modelado. Nuestro enfoque es muy diferente y está destinada a estudiar las interacciones de los componentes y los posibles mecanismos que pueden dar lugar a nuevas leucocitos y sistemas a nivel de fenotipos.

Más allá de la mecánica en primer lugar por encima de los modelos considerados, ¿qué otros métodos de modelado podría considerar para lograr el objetivo anteriormente presentada en virtud del Estableciendo el Escenario? Grande-Q Potts modelos se basan en extensiones de autómata celular (CA) modelos [36], incluyendo la red de gas-CA, con características adaptadas de la modelo de Ising. Se han utilizado, por ejemplo, para estudiar la célula de clasificación de células embrionarias [37], y se ha ampliado para simular una gran variedad de fenómenos biológicos [38]. Otra extensión usando una capa de ecuaciones diferenciales parciales (donde se describe la dinámica de AMPc) permitió elegante simulaciones complejas de la célula de movimientos ocurridos durante la culminación de la morfogénesis de la limo moho Dictyostelium discoideum [39]. Es importante destacar que la simulación de las células han estado representados de un grupo de autómatas conectados hacer el modelo básico escala subcelular. Detalles importantes de estos métodos son colectivamente examinado por Alber et. al [40].

Tal ampliado Potts modelos han sido el enfoque preferido para describir la motilidad celular en un nivel subcelular, incluidos los aspectos de la célula forma, superficie química, y la estructura interna. No obstante, Meyer-Hermann Maini y consideró necesario desarrollar una alternativa, el agente-modelo de arquitectura orientada a interpretar los últimos dos fotones de datos de imágenes de linfocitos circulación dentro de los ganglios linfáticos [41]; el charque y el carácter individualista de los datos de imagen es similar a la de leucocitos de rodadura. Hacen referencia a su sistema como el hyphasma (la palabra griega para la obtención de tejidos) modelo.

El hyphasma de linfocitos es una colección conectado subunidad de objetos dispuestos sobre una rejilla de cuadrados 2D centrado en una virtual barycenter. Cada uno tiene una polaridad vector, una lista de sus subunidades, la velocidad de los estados internos, y un volumen celular que determina el número de subunidades. Durante el movimiento, la barycenter se desplaza en la dirección de la polaridad de vectores y vigilancia de las fronteras subunidades son al azar se trasladó a la red de puntos cerca de la recién creada barycenter. Los resultados simulados exposición de Capacidad 4 (Test de Turing) y apoyar la hipótesis de que la circulación de linfocitos en los tejidos linfoides secundarios no puede ser una consecuencia de quimiotaxis o Haptotaxis, sino una simple caminata aleatoria. Parece probable que la hyphasma modelo podría utilizarse para simular los datos al igual que en las figuras 5, 6, 7, 8. Sin embargo, la ampliación del modelo a fin de que ofrece capacidad de 3 (Cartografía) parece problemático. En relación con la naturaleza abstracta de las subunidades, los autores afirman: "una fuerza para la ecuación de balance de la célula subunidades no es necesariamente una descripción correcta de los procesos activos de la deformación y la reorganización de las células. De este modo, la interpretación de la célula subunidad velocidades en términos de fuerzas tiene que ser considerada como una aproximación más compleja a los procesos internos dentro de la célula. "Simulación de datos como que en las figuras 9 y 10 está más allá de hyphasma la actual capacidad, pero entonces el modelo se no desarrollado con la intención de que sea adaptable y extensible para representar a dichos datos (Capacidades de 5 y 8). Como se señala en introducción, cuando el desarrollo de la ISWBC que teníamos en mente objetivos más allá de la simple simulación de los datos in vitro presentado. Se buscó y se presentó un método para el montaje de componentes individuales (mapa que identifique a sus homólogos biológicos), con arreglo a un diseño y, a continuación, puso de manifiesto que la construyó ISWBC pueden exhibir comportamientos que coinciden con los observados.

El ISWBC descrito aquí es un primer paso importante hacia nuestro objetivo a largo plazo de construcción in silico dispositivos que pueden simular el comportamiento de leucocitos en una variedad de in vitro sistemas experimentales incluso frente a una incertidumbre considerable. Se trata de objetos útiles para la experimentación, como son el referente de modelos in vitro. El actual ISWBC es capaz de imitar sólo unos pocos (Tabla 1], de una larga lista de atributos deseados fenotípica de leucocitos observados in vivo e in vitro. La expectativa es que ISWBCs puede ser refinado iterativamente a ser cada vez más realista en términos de componentes y comportamientos. Debido a que se esforzó por ofrecer capacidades de los diez que figuran en la introducción, ninguno de los anteriores, resumen, la baja resolución componentes pueden ser sustituidos con una liquidación, más realista, de mayor resolución que los objetos compuestos de ruta más detallada a sus homólogos biológicos, sin tener que toda la reengineer sistema, y sin tener que comprometer ya validados características y comportamientos.

Una de las mejores maneras de comprender un sistema complejo es la construcción de un dispositivo análogo, que exhibe algunas de las mismas conductas. No podemos construir científicamente útil de células-como dispositivos de componentes orgánicos inanimados, sino porque de los avances en la ingeniería de software, podemos construir la célula-como dispositivos de software. El sistema in silico se describe a continuación es tal dispositivo. Se trata de un evento discreto, discreto espacio, tiempo discreto y analógico de toda la in vitro paralelo placa cámara de flujo del sistema esbozado en la Figura 2B. Se utilizó el método de síntesis de modelado [42 - 45]. Orientada a objetos componentes de software fueron diseñados, verificados y, a continuación, conectarse juntos en formas que estaban destinadas a representar los módulos, componentes, mecanismos y procesos que se cree que influyen en la adherencia de leucocitos (o falta de ella) y rodadura in vitro. Hemos tratado de mantener la brecha entre in silico mecanismo y medir fenómenos tan pequeño como sea posible. De este modo, evitar tener demasiado complicado demasiado pronto. Hemos utilizado el Agente Recursivo Poroso Simulación Toolkit (RePAST) como de modelado y simulación marco. Se trata de un java-conjunto de herramientas basadas en software desarrollado por la Universidad de Chicago para la creación y el ejercicio de agente basado en modelos. Las bibliotecas siempre se utilizan para crear, ejecutar, mostrar y recoger datos. Desde dentro del marco RePAST, el sistema se describen a continuación pueden operar en formas que representan la hipótesis de mecanismos y procesos a nivel de detalle y la resolución necesaria simular las características específicas (Conjuntos de A y B) en la Tabla 1.

La dependencia de las grandes redes (Figuras 2A y 11] en los detalles que figuran a continuación, donde diferentes lugares pueden tener diferentes propiedades, es una reminiscencia de CA. Sin embargo, la ISWBC no es una CA, ni es similar a las extensiones de CA, tales como híbridos CA, la red de gas-CA, Potts y modelos. Un CA [36] se compone de un infinito, regular la red de células, en cada uno de un número finito de estados. La rejilla puede estar en cualquier número finito de dimensiones. El tiempo es discreto. El estado de una celda en el tiempo t es una función de los estados de un número finito de las células (su barrio) en el tiempo t-1. El barrio no cambia. Cada célula tiene la misma regla de actualización, basado en los valores en este barrio. Cada vez que las normas se aplican a toda la red de una nueva generación se crea.

Un CA no es una red con varios autómatas en él. La colección en su conjunto, las células, la lógica, y datos, constituyen un único autómata. Esto difiere de la ISWBC, en el que residen los objetos e interactuar, y en el que cada agente pueda actuar autónomamente (tanto dentro como entre los espacios) y, por ejemplo, fijar sus propios horarios y determinar los otros agentes con los que interactuará. Un CA se lleva a cabo de manera regular y la red tiene un espacio fijo de mediación que se definen a nivel mundial y no cambia. CA ampliada, como un híbrido CA, podría haber varias grillas (parrillas o irregulares, como un Voronoi red) que pueden entrar en juego en distintos momentos.

En lugar de intentar varias prórrogas de la CA concepto, nos basamos en los conceptos utilizados en la orientación a objetos y diseño de software se construyen en agente basado en métodos de modelado. Orientación a Objetos de diseño (irrelevante de la programación) es el más natural en el que la tecnología para hacer un análisis a fondo análoga relación de modelado. Para alcanzar los diez capacidades que necesitamos una multi-escala jerárquica, discreto del evento, tiempo discreto, orientado a objetos, el agente de modelado basado en el método que se basa en que pasa el mensaje y parcialmente ordenados series de acontecimientos objeto de interacción. Al utilizar el mínimo de formalismo parcialmente ordenados establece, por ejemplo, un modelo puede maximizar su expressibility y reducir al mínimo los artefactos que pueden ser causados por formalismos que son más restrictivas, tales como CA y sus extensiones.

Cada una de leucocitos está representado por un objeto (Figura 2A]. Modelos de adhesión de leucocitos a menudo asumen que las interacciones moleculares dentro de la zona de contacto entre los leucocitos y el sustrato de superficie cubierta son las únicas interacciones pertinentes durante rodadura y adherencia. Hacemos lo mismo. Suponemos que, a causa de la necesaria, a nivel local tiempos de reacción rápida, para todos los requerimientos de los procesos intracelulares ocurren rápidamente, o se localizan cerca de la membrana. Suponemos que durante rodadura y adherencia, los procesos intracelulares trabajar juntos para permitir comportamientos. En consecuencia, para los atributos orientados, en que tratamos a los procesos intracelulares como ser constante y procesos UNIDAD DE MEMBRANA (definida más abajo) como autónomo.

Nos referimos a esa porción de una membrana de leucocitos en contacto con la superficie como la zona de contacto. Funcionalidad de la membrana de leucocitos en la zona de contacto es heterogénea. Algunos tipos de receptores se limitan a consejos microvellosidades, mientras que otros se encuentran en los espacios entre ellas. Estamos discretized la membrana de leucocitos de subdividir la zona de contacto en unidades arbitrarias de funcionalidad (en adelante, unidad de membrana). Todas las funcionalidades dentro de una unidad de membrana (señalización hacia y desde el interior celular, endocitosis, secreción, etc) es agregado, y representada por el comportamiento de una membrana UNIDAD. Ese comportamiento es una propiedad emergente de los objetos (o agentes) que figura en (vea la Figura 2C]. La granularidad de que la subdivisión sólo deberá multa lo suficiente como para representar los comportamientos orientados (Tabla 1]. A causa de haber especificado el articular las capacidades y granular (5 y 6: Introducción), es fácil aumentar o disminuir la subdivisión granularidad.

Debido a que el blanco atributos implican sólo la zona de contacto, sólo los eventos que específicamente los comportamientos de influencia están representadas. Otros aspectos de la dinámica de la membrana y la biología molecular no son ignorados. Ellos no son simplemente el sistema entre los aspectos sobre los que nos hemos centrado en este proyecto. Cualquiera de ellos puede ser puesto de relieve cuando sea necesario mediante la adición de uno o más nuevos componentes para cada UNIDAD DE MEMBRANA, y que se puede hacer sin tener que reengineer completamente la ISWBC. En la actualidad hay sólo tres objetos dentro de cada UNIDAD DE MEMBRANA: uno para representar la funcionalidad de cada una de las tres diferentes leucocitos membrana ligandos: PSGL ligando-1, VLA-4 integrina, y CXCR-2 del receptor de quimioquinas. Cada uno de estos objetos es un agente ^3.

Para mayor conveniencia y simplicidad, que representan la zona de contacto mediante un acuerdo de MEMBRANA unidades en una rejilla uniforme (Figura 2A], y se refieren a ella como la zona de contacto. UNIDAD una membrana dentro de la zona de contacto mapas a una arbitraria porción de la membrana que está en contacto con la superficie, y pueden incluir los amarres que se sabe que el formulario de rodadura entre los leucocitos y las superficies [46]. Leucocitos han stretchy microvellosidades y son muy irregulares en forma [46 - 48]. En consecuencia, la zona de la membrana de la superficie de rodadura en contacto es incierto. Tenemos que reflejar la incertidumbre por el que se especifica que son MEMBRANA DE cambiante, y por no especificar un mapeo entre una membrana UNIDAD y un importe exacto de la membrana. Sin embargo, el mapeo entre UNIDAD DE MEMBRANA laminados y la distancia es importante: que se discute más adelante en el comportamiento. El saldo de los leucocitos de la superficie fuera de la zona de contacto se supone una reserva de MEMBRANA UNIDADES. Para comodidad de programación, que representa el depósito como una extensión de la zona de contacto, como se ilustra en la Figura 2A, que tiene dimensiones cuadrícula 5-10 veces mayor que el tamaño de zona de contacto. En adelante, nos referimos a toda la red como la membrana. MEMBRANA para dar cabida a la movilidad en relación con la superficie, la membrana en el nivel de software es un 2D toroidal celosía.

El número de unidades de membrana dentro de la zona de contacto pueden ser fácilmente al alza oa la baja. La proporción observada de longitud a la anchura de rodadura de los glóbulos blancos de ratas in vivo es de aproximadamente 1.25-1.5 [47] sobre una gama de valores de cizalla. Asumimos que ratas y humanos leucocitos deforme del mismo modo, y por lo tanto, representó a la zona de contacto utilizando una malla rectangular con ancho-dimensiones de longitud con una proporción similar. Todas las simulaciones en este informe representan la zona de contacto mediante un 8 × 10 MEMBRANA disposición de unidades. Esa resolución (nivel de granularidad) fue seleccionado después de experimentar con más tosca y fina representaciones. Granularities más amplio de no exponer las conductas orientadas ⁴ (en un factor de dos o más). Granularities más pequeños no mejoran los resultados de la simulación. Por dos razones, no hemos optimizar la zona de contacto de tamaño. En primer lugar, todavía no hemos desarrollado un medio de determinar con precisión cual de las dos similar pero diferente comportamiento parametrizados simulaciones es el mayor correspondencia más de una serie de medidas in vitro (como las figuras 5, 6, 7, 8]. En segundo lugar, el comportamiento de leucocitos también depende de la naturaleza y la especificación de los componentes dentro (que se mencionan a continuación).

Una porción de la parte inferior la cámara de flujo superficial está representada por la superficie SPACE (en adelante simplemente superficie). SUPERFICIE funcionalidad también se subdivide. En cada simulación, su granularidad que los partidos de la membrana, como se ilustra en la Figura 2A: una unidad de superficie corresponde a alrededor de 1 μ m ^2. Esta red también es un 2D toroidal celosía. Al igual que ocurre con la membrana, cada unidad de superficie de función está representado por un contenedor objeto, llamado unidad de superficie, uno por cada cuadrícula espacio. Contenido dentro de cada unidad de superficie son los agentes que representan a las moléculas de sustrato (P-selectina, VCAM-1, y GRO-α de quimioquinas) para los tres ligandos membrana de leucocitos que figuran en los cuadros 2 y 3.

Los agentes que figuran en MEMBRANA unidades y unidades SUPERFICIALES son de la clase tipo ligando. Un agente ligando representa un grupo de obligar a las moléculas del mismo tipo que pueden encontrarse dentro de una porción de la membrana de flujo o cámara de superficie. Por ejemplo, un PSGL1 representa varios PSGL-1 moléculas de adhesión. El número representado es ilustrada por el número asignado a los objetos dentro de cada UNIDAD DE MEMBRANA en la Figura 2C. El número real representado está determinada por el parámetro TotalNumber. Al comienzo de cada simulación, su valor está muy bien determinado de acuerdo con los valores de DensityMean y DensitySTDev. La figura 11 muestra los valores de TotalNumber la PSGL1 por dos membranas utilizadas durante una simulación. Los comportamientos dirigidos se lograron mediante asignación aleatoria de valores para cada PSGL1 y VLA4 agente. Particular, los patrones de ligandos en la zona de contacto, como las regiones de alta y baja PSGL-1 densidades también puede ser aplicado cuando sea requerido por las conductas dirigidas.

El cuadro 3 muestra ligandos sub-clasificados como moléculas de adhesión, receptores de quimioquinas, y quimiocinas, lo que corresponde a moléculas de adhesión, receptores de quimioquinas, y quimiocinas, respectivamente. Además, hay una sub-clase de moléculas de adhesión denominada integrinas. Integrinas son diferentes de los otros ligandos en el sentido de que tienen dos tipos de parámetros, uno representa una baja, y otro representa un estado de alta afinidad. Todas las integrinas son inicialmente a la baja afinidad estado. Eventos en la zona de contacto (véase más adelante) determinar si, y cuando, una integrina se convierte en el estado de alta afinidad.

Para cada tipo ligando, ya sea en la cámara de superficie o membrana de leucocitos, puede haber un agente ligando correspondiente dentro del contenedor objeto en cada superficie y ubicación MEMBRANA red. Hemos fijado un valor máximo de un ligando de cada tipo en todos los lugares. Cuadro 2 se enumeran cada uno de los ligandos en el modelo, el ligando los objetos que los representan, ligando su clase tipo, y su ubicación dentro de la ISWBC.

En cada simulación, la zona de contacto porción de la membrana se coloca "por encima" de la superficie a fin de que ligandos en la superposición de membrana y unidades SUPERFICIALES puede "ver" e interactuar unos con otros (Figura 2A] y el formulario de bonos.

Cuando los bonos en los amarres y otros puntos de contacto se rompen en la parte trasera de un laminado de leucocitos bajo la influencia de cizalla, la de leucocitos trinquetes adelante a cierta distancia (hasta el suficiente nuevos bonos se forman, como se comenta más adelante). El ISWBC obras por analogía. Si no hay BONOS dentro de la fila trasera de la zona de contacto, los trinquetes de leucocitos hacia adelante (al norte) hasta la parte trasera fila contiene al menos un BOND durante el ciclo de simulación. Trinquete implica la eliminación de una fila de unidades MEMBRANA por la parte trasera de la zona de contacto, mientras que una nueva fila se coloca en la parte delantera. De este modo, la ubicación de la zona de contacto en la membrana y su posición "sobre" los cambios que SUPERFICIE ZONA DE CONTACTO dimensiones se mantienen constantes (Fig 3A]. Durante un solo ciclo de simulación, un trinquete movimiento puede repetirse hasta nueve veces (para un leucocitos con una zona de contacto longitud de 10 MEMBRANA DE). Actualmente, sólo hacia delante (norte) se permite la circulación. Sin embargo, podemos permitir que este o al oeste de rodadura-al igual que los movimientos que cuando se necesita. También hemos aplicado SUPERFICIE condiciones límite con el fin de reducir el número de UNIDADES DE SUPERFICIE simulada. Una de leucocitos ROLLING cualquier borde ROLLING seguirá en el borde opuesto. Esta característica ha reducido el tiempo computacional y de visualización simplificada.

Suponemos que cada movimiento trinquete mapas, en promedio, a una de leucocitos haber movido 1 μ m. Si los datos estaban disponibles para apoyar a hacerlo, el mapeo entre cada trinquete con interés y distancia relativa se trasladó podrían provenir de una distribución con una media de ~ 1 μ m y algunos especificado diferencia. Al hacerlo, es posible que representan algunos de los verdaderos incertidumbre asociada a las medidas in vitro. Sin embargo, los datos aún no están disponibles. Para simplificar, nos fija la cartografía a ser de 1 μ m. Si el mapeo entre un ciclo y la simulación in vitro tiempo se cambia, entonces esta distancia cartografía también debe cambiar.

Los componentes han sido diseñados para facilitar el cambio de zona de contacto dimensiones dinámicamente durante una simulación. Se cree que la deformación de leucocitos apoya firmemente la adhesión de aumentar la zona de contacto, lo que permite la formación de más de adhesivos. Si un adherente de leucocitos se mantiene durante al menos 100 ciclos de simulación, un extra, se añade la línea en la parte delantera y una columna adicional se añadirá a lo largo de un lado (seleccionados al azar) de la zona de contacto que permite BONOS adicionales a la forma. Este proceso imita la difusión y ayuda a estabilizar la adhesión.

Durante cada ciclo de simulación, ligando cada una dentro de la zona de contacto tiene una oportunidad para formar y romper BONOS. Sin embargo, sólo BONOS en la parte trasera fila de la zona de contacto la experiencia de los efectos de la SHEAR FORCE (que se describe más adelante). Sólo cuando todos los BONOS en la parte trasera se hayan roto los leucocitos puede un rollo. Si en cualquier momento (durante cualquier ciclo de simulación), no hay BONOS intacto dentro de la zona de contacto, los leucocitos se elimina de la superficie y la simulación termina, y simula un detaching de leucocitos y de ser barrida por el líquido que fluye a través de la cámara. Figura 3 se esbozan los procesos de toma de decisiones programadas que determinan el flujo de los acontecimientos dentro de cada ciclo de simulación.

Cuando una de leucocitos encuentros ligando su socio obligatorio en una unidad de superficie se superponen, por primera vez determina el número máximo teórico de bonos que se pueden formar (definida más abajo). Un algoritmo de Monte Carlo se utiliza para determinar el número real de los bonos que forman. Cada molécula de adhesión simulada tipo utiliza los valores de tres parámetros para determinar BOND-formación con su socio obligatorio: 1) TotalNumber especifica el número de receptores. El menor de los dos parámetros TotalNumber se utiliza durante los cálculos de la máxima teórica. 2) BondNumber especifica el número de bonos que ya se han formado entre el ligando par. El número máximo teórico de bonos es simplemente la diferencia entre estos dos valores. 3) Pon es la probabilidad de formación de obligaciones vinculantes para cada par. Pon se fijó en 0,001, 0,001, y 0,005 para PSGL-PSELECTIN, baja afinidad VLA4-VCAM1, y gran afinidad VLA4-VCAM1 BONOS, respectivamente.

Para cada posible BOND, Pon se compara con un pseudo-aleatorio número entre 0 y 1 para determinar si la obligación está actualizada. Pon se fija para la duración de una simulación. Por el integrinas que representan ligandos con alta afinidad estados, este proceso se repite por separado utilizando los valores de los parámetros correspondientes al estado mayor afinidad.

El efecto de cizalla en la parte trasera de una de leucocitos está representado por la variable RearForce. BONOS bondforce una experiencia que se calcula cada ciclo de simulación de la RearForce dividiendo por el número total de bonos en la fila trasera de la zona de contacto. Bonos en el resto de la zona de contacto no bondforce experiencia. Sobre la base de los datos in vitro que se mencionan a continuación, hemos asumido la simple relación lineal entre bondforce y la probabilidad de BOND disociación se muestra en la Figura 4A. Se calcula como (probabilidad de disociación) = b ₀ + (bondforce) × ₁ b, donde b ₁ y b ₀ son la pendiente e interceptar, respectivamente, del segmento de línea asociada a un determinado bondforce. Cada tipo de molécula de adhesión simulada par utiliza un conjunto único de b ₀ y b ₁ valores obtenidos a partir de la figura 4A. Cada relación se destina a ser un análogo de la fuerza de la dependencia de la disociación de las tasas de los bonos P-selectin/PSGL-1 informó de Park et al. [15], y los de alta afinidad VLA-4/VCAM-1 informó de bonos por Zhang et al. [29] (Figura 4B]. El bondforce relaciones en la figura 4A no tienen la intención de igualar o encajar con precisión los datos in vitro. Si lo hace, sería necesario que especifique la relación entre el laboratorio húmedo de las medidas de fuerza y de bonos en nuestro parámetro bondforce silico. No hay ni necesidad ni razón para hacerlo en esta etapa temprana de desarrollo análogo.

Park et al. PSGL-1/P-selectin calculado los tipos de disociación como una función de la fuerza experimentada por los bonos de observación PSGL-1 cubierto microbolas rodando por P-selectina sustrato en un flujo paralelo placa de la cámara. Para la gama de disociación constantes de velocidad correspondiente al presente informe (Koff valores <10 / s), los datos in vitro, tal como se muestra en la Figura 4B, está cerca de lineal (los valores en la figura 4B se calcula a partir de los informes, mejor ajuste valores [15]]. El unstressed disociación constante, K ⁰ off, para PSGL-1/P-selectin bonos se calcularon a ser 1,6 / s.

Zhang et al. utiliza una sola molécula de espectroscopia de fuerza dinámica para investigar la fuerza de la VLA-4/VCAM-1 complejo. Las condiciones experimentales no son los mismos que in vitro. Sin embargo, el comportamiento relativo de la VLA-4/VCAM-1 complejo se espera que sea similar a la de la cámara de flujo. La disociación del complejo VLA-4/VCAM-1 se determinó la participación de superar dos barreras de energía de activación. En virtud de fuerzas tirando <~ 50 PN, disociación tasas se rigen principalmente por las propiedades de la energía de activación exterior barrera. El K ⁰ frente a los valores de la energía exterior barreras para la alta y baja afinidad complejos 1,4 / s 0.0035 y / s, respectivamente. La alta afinidad de datos en la figura 4B se convirtieron de la información sobre el semi-log parcelas [29]. La fuerza la dependencia de la disociación tasa de baja afinidad VLA-4/VCAM-1 no se informó. Asumimos que es similar a PSGL-1/P-selectin, y así lo representado en la figura 4A.

Una de leucocitos que se relaciona con la superficie utiliza los receptores de quimioquinas para detectar cualquier objeto de quimioquinas que pueden estar presentes. Como una simplificación (y debido a que cada ciclo de simulación es larga en comparación con carácter vinculante de quimioquinas y disociación), se especifica Pon Poff valores y de 1,0 para los receptores de quimioquinas de tal manera que cada uno puede detectarse de quimioquinas y DISSASOCIATE BIND (es decir, los acontecimientos están registrados como si hubieran sido detectados ) Dentro de un mismo ciclo de simulación. En consecuencia, quimiocinas pueden ser detectados por la misma RECEPTOR durante diferentes ciclos de simulación. Para cada uno de quimioquinas detectado, se envía un mensaje a la integrina dentro de ese UNIDAD DE MEMBRANA decremento a la baja afinidad TotalNumber parámetro de incremento y la gran afinidad TotalNumber parámetro. Si baja afinidad TotalNumber llega a 0, entonces el mecanismo de activación de la integrina que está apagado.

Un máximo de aproximadamente el 10% de β-2 integrinas en una membrana de leucocitos inducida por convertirse en estados de alta afinidad cuando se expone a quimiocinas [49]. Hemos asumido que la VLA-4 integrina tiene propiedades similares. Cuando la suma de las TotalNumber alta afinidad estado de todos los parámetros de integrinas en la membrana que supera el 12,5% de la suma de los TotalNumber de alta y baja afinidad para los valores de todas las integrinas, el mecanismo de activación se apaga para todas las integrinas. La representación por encima de la dinámica de quimioquinas es una simple resumen metáfora de un fenómeno complejo. Futuro ISWBC descendientes incluirá representaciones de quimioquinas vinculante y señalización dinámica que sean más realistas.

El ISWBC software y documentación de apoyo está disponible en [58].

¹ La sustitución de un objeto dentro de la modelo con una colección de objetos subunidad que aún dar lugar a la conducta objeto original es un ejemplo de modelo de nivel creciente. Ver [13] para una discusión de jerárquica, modular métodos de modelado, y [14] para una revisión de el tema de múltiples modelos a escala.

² Cuando aumentar o disminuir el número de puntos de cuadrícula en la zona de contacto, estamos cambiando granularidad. Eso no tiene ningún impacto sobre el número de modelo.

³ Técnicamente, un agente es un objeto de software (ya sea atómico o compuesto), con la posibilidad de interactuar con su medio ambiente y el calendario de sus propias acciones.

⁴ Un ejemplo de un comportamiento inaceptable es demasiado frecuente destacamento. Si hacemos las propiedades y el comportamiento de los componentes dentro de una membrana UNIDAD más complicado, podemos tener comportamientos similares de un área de contacto compuesto de un número menor de unidades. Sin embargo, el objetivo es mantener a los objetos componente tan sencillo como sea posible.

ISWBC: in silico de leucocitos; CA: autómatas celulares (autómata)

En consulta con CAH, JT concebido el modelo, diseñado experimentos, aplicando la simulación y, a continuación, analizaron y opinaron los resultados de la simulación. KL aportaron datos que se simuló por versiones anteriores del modelo. CAH y JT escribió el documento con las aportaciones de KL. Todos los autores leído y aprobado el manuscrito final.