Одной из основных функций тромбоцитов является их участие в свертывании крови для предотвращения чрезмерной потери при травмах. Тромбоциты обладают способностью ощущать изменение потока крови, возникающее в месте повреждения. Этот механизм основан на взаимодействии тромбоцитов со специальным белком, известным как «фактор фон Виллебранда», способным претерпевать конформационные изменения при сильном изменении потока. В результате кровяные пластинки обретают способность прилипать к месту повреждения, а также подают молекулярные сигналы для активации других тромбоцитов и белков системы свертывания. На стенке кровеносного сосуда появляется затычка из тромбоцитов. При этом, если система работает плохо, то возникают риски неостанавливаемых кровотечений, если же механизм свертывания слишком сильный, формируются тромбы, грозящие полной закупоркой сосудов и остановкой кровоснабжения. Традиционно для определения рисков тромбоза врачи исследуют анализ крови пациента. Однако при этом за кадром остается вопрос о том, какую роль играет состояние сосудов конкретного пациента или интенсивность тока крови.
Группа исследователей под руководством Георгия Гурии, профессора кафедры физики живых систем МФТИ, разработала метод, основанный на расчете уровня активации тромбоцитов с учетом биомеханических особенностей течения крови в конкретном сосуде и размеров макромолекул фактора фон Виллебранда.
Георгий Гурия, профессор МФТИ, заведующий лабораторией математического моделирования биологических процессов Национального медицинского исследовательского центра гематологии комментирует: «Нами предложена процедура построения параметрических диаграмм активации тромбоцитов для пациентов с артериовенозными фистулами для гемодиализа. Оказалось, что положения критических кривых, разделяющих режимы наличия и отсутствия активации тромбоцитов, зависят от специфических особенностей структуры сосудов, влияющих на распределение напряжения сдвига потока крови. Метод можно использовать для сравнения влияния биомеханических и биохимических факторов на величину персонализированных рисков тромбообразования. На основании этой методики можно построить веб-решение для анализа рисков активации тромбоцитов у пациентов».
Работа была
поддержана Российским научным фондом.
