Biophysikalische Mechanismen der Ausrichtung von Endothelzellen durch die Blutströmung

• Antragsteller: Professor Dr. Stephan Gekle
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik ; Biophysik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 546825574

Endothelzellen (EZ) bilden die innere Wand von Blutgefäßen. Durch diese Position ist ihre obere (luminale) Seite dem permanenten Fluss von Blut ausgesetzt. Um mit dieser besonderen Situation zurecht zu kommen oder sie sogar gezielt zu nutzen, haben EZ eine außergewöhnliche Fähigkeit zur Adaption entwickelt. Sobald sie einem hydrodynamischen Fluss ausgesetzt sind, nehmen sie eine längliche Form an und bilden dünne Aktinstrukturen - sogenannte stress fibers - welche sich nach der Strömung ausrichten. Diese verankern außerdem die Zelle mit der extrazellulären Matrix auf ihrer flussabgewandten Seite. Störungen in der Ausrichtung von EZ können chronische Entzündungen und langfristig Gefäßkrankheiten wie Atherosklerose auslösen. Trotz intensiver Forschungen ist der biophysikalische Mechanismus der Flussausrichtung in EZ nach wie vor unverstanden. In diesem Projekt werden wir eine Serie von schrittweise komplexeren Computermodellen entwickeln, um dieses Problem anzugehen. Unser Startpunkt wird ein klassisches Modell von Deshpande, McMeeking & Evans (Proc. Nat. Acad. Sci. (USA) 2006) sein, welches die Entstehung von stress fibers in statischen, adhärenten Zellen gut beschreibt, aber welches bisher noch nicht mit hydrodynamischen Flüssen gekoppelt wurde. Wir werden dieses Modell zunächst in zwei und später in drei Dimensionen implementieren. Die entscheidende Erweiterung wird eine volle Zwei-Wege-Kopplung an einen hydrodynamischen Strömungslöser basierend auf der boundary-integral-Methode sein. Damit wollen wir ein tieferes Verständnis für die Ausrichtung von stress fibers und die Elongation von Endothelzellen in hydrodynamischen Strömungen erreichen. Um unsere Modellparameter basierend auf experimentellen Daten zu kalibrieren, werden wir moderne statistische Verfahren wie Bayesian Inference einsetzen und eng mit der experimentell arbeitenden Gruppe von Abdul Barakat, École Polytechnique, Paris, zusammenarbeiten. Neben experimentellen Daten wird es diese Kooperation auch ermöglichen, unsere Ergebnisse im Hinblick auf Gefäßkrankheiten zu interpretieren und neue Erklärungen für die Entstehung von z.B. Atherosklerose zu liefern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen