在无序环境中感应

Farzan Beroz博士已经开发出一种物理对传感的理论，预测细胞行为。通过推动和拉动周围环境来测量刚度。然而，由于他们的组织周围环境是混乱的，因此尚不清楚探测实际学习的信息细胞。Beroz博士估计了一个细胞学习和预测一些细胞改变它们的形状并移动尽可能多的信息。Farzan的调查结果建立了一种细胞行为模型，并激发了工程师高精度传感器的新型方式。细胞连续地暴露于从周围的细胞外基质（ECM）及其相邻细胞的机械刺激。这些相互作用使信号引导来自生物体胚胎发生的细胞行为到其成年，包括细胞分化，迁移和伤口愈合。在整个生命周期中，细胞使用机械敏感蛋白探测周围环境的刚度。响应于刚度提示，激活生化途径，使得细胞适当地调节和反应。这种生物现象称为机械障碍。

机械力的小变化可能对细胞行为具有很大的影响。例如，显影组织的剪切应力可以确定细胞的命运是否成为内皮或造血。行为促进转移和纤维化的这种决定性变化。因此，机械传感与伤口愈合，癌症进展和衰老不可分割。为了确保正常的身体功能，细胞及其微环境不断地与彼此相互接触互殖和动态对话。机械系统使细胞能够适应微环境的变化。

点击这里在一个单独的窗口查看图像为了增加复杂性，细胞微环境在不同组织的组成和拓扑中随着时间的推移而变化。例如，ECM由非细胞组分（水，多糖和蛋白质包括胶原蛋白和纤维蛋白）组成，并提供细胞支架。它是一种高度动态的结构，细胞改造以保持身体功能。细胞如何感知并从随时间转移的多样化景观中收集有用的信息？一个小区可以从其周围的周围收集足够的信息，以保持我们的身体跑步吗？

物理学和生物学的交叉
近年来，机械信号与细胞功能的关系越来越清晰。自千年开始以来，研究已经确定了对机械刺激作出反应并影响细胞增殖、分化和迁移的细胞内分子。由于机械生物学实验的进步，研究人员现在可以估计细胞在穿越、塑造和探测周围环境时所施加的力量。有了这些令人兴奋的新工具，许多研究已经开始在组织培养模型中研究细胞力学传感。

这些智能策略举例说明了细胞如何进化以应对不确定的微环境和感知有用信息。

迄今为止，大多数细胞力学感测研究都是在平面上进行的。早期的研究采用了包覆有纯化ECM蛋白的软聚丙烯酰胺凝胶。这些基质被设计成均匀的平板，在其整个表面模仿大脑、肌肉或骨骼的整体刚度。研究发现，细胞实际上可以通过感知硬度来区分2D底物。然而，在现实中，结缔组织是高度异质性的3D网络，细胞生活在其中并在其中移动。培养模型也未能捕捉到活组织中细胞微环境不断重塑的事实。

点击这里在一个单独的窗口查看图像为了克服这些瓶颈，人们开发了数学模型来阐明细胞是如何感知周围组织的机械信号来做出重要决定的。

Farzan Beroz博士与建筑施工玩具模型的童年迷恋以及他在理论物理学的持续研究启发了他培养了解凌乱的生活架构的国际合作努力。他与Max Planck德累斯顿大学德累斯顿研究所的研究人员合作，慕尼黑大学和普林斯顿大学Ludwig-Maximilian大学德累斯顿大学，发现了无序的细胞微环境如何影响机械损伤。

这种数学模型可能会引发医学传感器、材料科学、微机器人学和经济物理建模方面的革命。

在调查时，研究人员从未探讨过组织僵硬的微观尺度，为这项揭示研究增加了复杂性和挑战。使用胶原蛋白和纤维蛋白网络的3D共聚焦显微镜图像，该团队开发了一种计算机模拟，可准确地捕获ECM的异质性和复杂性。研究团队在网络环境中确定，不同的斑点在广泛的范围内表现出僵硬。尖锐地，这种范围是如此宽，即单个局部刚度测量不会产生足够的信息来区分组织与大脑和骨骼不同。因此，不是优化单独的测量，通过处理多次测量的结果，细胞更多地受益。出版于自然通信2017年，这些发现可以解释某些细胞中存在数百个局灶性粘连。他们还暗示，如果细胞想要足够准确地感知硬度以识别组织身份，它们必须使用智能策略。

寻找智能的感知策略
这项合作的初步发现提出了一个有趣的问题，即组织中的极端机械障碍。既然细胞不能用单个探针识别其组织的身份，那么细胞如何为组织的发育和维持收集足够的信息呢?这个谜团促使Beroz博士与密歇根大学的物理学家合作，开发了一组方程式，来阐明传感器用于感知刚度的最佳力。对于一个只能执行一个探针的细胞，研究小组证明了细胞的最佳选择是抓住周围的组织纤维并向内拉，这个过程被称为“力偶极子”。这是最智能的力量模式，因为它能触及组织最广泛的范围。

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在偶极探针之后，细胞可以通过执行额外的探针来感知组织的其他部分来收集更多的信息。例如，如果细胞保持在相同的位置，它可以同时推和拉。向前和向后推纤维，同时从侧面拉纤维是一个“力四极”。通过增加频率的推拉，细胞收集到更多的信息。为了收集每一个比特，单元格必须执行尽可能多的不同探测。细胞以一种聪明的方式，通过平均硬度线索来完成它的推断。这种“感觉多路复用”策略允许细胞通过每一个额外的探针了解更多信息。与这些预测一致的是，细胞似乎使用感觉多路复用技术来区分硬度差异仅为5%的基质。这样的精确度将使细胞能够根据它们的机械特性区分大脑、心脏和骨骼。

这项研究对细胞生物学有着巨大的意义——这些发现可以帮助解释癌症转移(肿瘤如何检测到合适的位置来定植?)和伤口愈合(细胞如何知道何时分泌蛋白质来愈合伤口?)此外，该研究的数学框架涉及到非常广泛的其他系统，包括电介质、扩散材料、摩擦材料、岩土材料、压电、热电和经济物理实体。它有可能给医学传感器、微流变学、质量控制和微机器人技术带来革命性的变化。在所有这些背景下，Beroz博士的研究发现为在空间分辨率的物理极限下估计材料特性的传感器铺平了道路。