研究課題
ライブイメージングが可能であるゼブラフィッシュを対象として、高解像共焦点顕微鏡画像を積み重ねることにより、３次元の血管構造を再構築する技術を開発した。これにより、ゼブラフィッシュの脳全体の血管網を再構築し、局所の血管径、血管の結合性などの幾何学的情報を得ることが可能となった。さらに、血管内皮細胞と赤血球を異なる色素で蛍光させた動画に基づき、局所の血流速度を推定する技術を開発した。これらを組み合わせることにより、血流シミュレーションに必要となる、血管網の幾何学形状データ、および境界条件として与える血流データを取得することが可能となった。上記の生体データを流体シミュレーションに組み込むことにより、ゼブラフィッシュ脳内の血流シミュレーションを実施した。三次元性および赤血球と血漿の相互作用を考慮した散逸動力学法、３次元性は維持しつつ赤血球の効果をモデル化した３次元連続体計算、さらには血管の軸方向のダイナミクスと血管の結合性のみを考慮した1次元モデルという３つの異なるシミュレーション技法を適用し、その結果、得られる流れ場の比較を行った。その結果、3次元効果が考慮されない最も計算負荷が小さい1次元モデルにおいても、最も信頼性の高い散逸動力学法と定性的には良い一致が得られることを確認した。一方で、局所の血流量や血管内壁に働くせん断応力については、定量的な差異が確認され、3次元効果や赤血球と結晶との相互作用を陽的に考慮する必要性が示唆された。上記のような結果を受けて、最も信頼性は高いが計算コストが膨大となる散逸動力学法と最も信頼性が低いが計算コストが極めて小さい1次元モデルを組み合わせることにより、計算精度を保ちつつ、計算速度を飛躍的に加速する新しい計算手法を提案し、その有効性を確認した。開発された血流シミュレーション手法を用いて、血管網分岐パターンと輸送特性の関係性を明らかにした。
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PLOS Computational Biology
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