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Bioengineering

기관지에서의 스트레스 완화 및 실패 반응 조사

Published: October 18, 2022 doi: 10.3791/64245

Summary

본 프로토콜은 돼지 기관지의 인장 응력 완화 및 고장 특성을 결정한다. 이러한 방법의 결과는 기관의 점탄성 및 실패 임계 값에 대한 이해를 향상시키고 폐 시스템의 계산 모델의 기능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

Abstract

기관의 생체 역학적 특성은 공기 흐름에 직접적으로 영향을 미치고 호흡기의 생물학적 기능에 기여합니다. 이러한 특성을 이해하는 것은이 조직의 손상 메커니즘을 이해하는 데 중요합니다. 이 프로토콜은 300 초 동안 0 % 또는 10 % 변형률로 미리 연신 된 돼지 기관의 스트레스 완화 거동을 연구하기위한 실험적 접근법을 설명하고 실패 할 때까지 기계적 인장 하중을 수행합니다. 이 연구는 돼지 기관 생체 역학 테스트의 실험 설계, 데이터 수집, 분석 및 예비 결과에 대한 세부 정보를 제공합니다. 이 프로토콜에 제공된 자세한 단계와 데이터 분석 MATLAB 코드를 사용하여 향후 연구는 생리적, 병리학적 및 외상성 조건에서 생체 역학적 반응을 이해하는 데 중요한 기관 조직의 시간 의존적 점탄성 거동을 조사할 수 있습니다. 또한, 기관의 생체 역학적 거동에 대한 심층적 인 연구는 수술 중에 널리 사용되는 기관내 임플란트와 같은 관련 의료 기기의 설계를 개선하는 데 중요한 도움이 될 것입니다.

Introduction

폐 질환에서 중요한 역할에도 불구하고, 가장 큰 기도 구조 인 기관지는 점탄성 특성을 자세히 설명하는 제한된 연구를 가지고 있습니다1. 기관지의 시간 의존적이고 점탄성 거동에 대한 심층적 인 이해는기도 특정 물질 특성을 이해하면 미국에서 세 번째로 큰 사망 원인 인 폐 질환에 대한 부상 예방, 진단 및 임상 개입의 과학을 발전시키는 데 도움이 될 수 있기 때문에 폐 역학 연구에 중요합니다 2,3,4.

사용 가능한 조직 특성화 연구는 기관 5,6,7,8의 강성 특성을 보고하였다. 시간 의존적 인 기계적 반응은 조직 리모델링에서의 중요성에도 불구하고 최소한으로 조사되었으며, 병리학 9,10에 의해 변경됩니다. 더욱이, 시간 의존적 반응 데이터의 부족은 또한 현재 일반적인 구성법칙을 사용하는 데 의존하는 폐역학 계산 모델의 예측 능력을 제한한다. 기관지의 생체물리학 연구를 알리기 위해 필요한 물질 특성을 제공할 수 있는 스트레스 완화 연구를 수행함으로써 이러한 격차를 해소할 필요가 있다. 현재 연구는 돼지 기관의 스트레스 완화 행동을 조사하기 위해 테스트 방법, 데이터 수집 및 데이터 분석에 대한 세부 정보를 제공합니다.

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Protocol

설명 된 모든 방법은 Drexel University의 IACUC (Institutional Animal Care and Use Committee)의 승인을 받았습니다. 모든 사체 동물은 미국 펜실베이니아에 위치한 미국 농무부 (USDA) 승인 농장에서 구입했습니다. 수컷 요크셔 돼지 (3 주령)의 시체가 본 연구에 사용되었습니다.

1. 조직 수확

  1. 승인 된 농장에서 돼지의 사체를 얻고 안락사에서 2 시간 이내에 실험을 수행하십시오. 조직 수확이 완료 될 때까지 시체를 얼음 위에 보관하여 신선한 조직의 생체 역학적 특성이 보존되도록하십시오.
    참고 : 출판 된 문헌에서 동물의 신선한 조직 검사는 일반적으로 안락사 후 2 시간 이내에 수행됩니다. 자세한 내용은 참조 11,12,13,14,15,16,17,18,19 참조하십시오.
  2. 사체를 수핀 위치에 놓고 목을 따라 수직 중간 선 절개를하고 갑상선 연골, 크리코 이드 연골 및 기관을 히오이드 뼈에서 상완골 노치에 노출시킵니다.
  3. #10 블레이드를 사용하여 후두와 전장 기관을 수확합니다(그림 1A).
  4. 기관 샘플을 후두에서 분리한 다음 #10 블레이드를 사용하여 한쪽의 전체 길이를 따라 기관지 튜브를 세로로 자릅니다(그림 1B).
  5. 획득한 단면 이미지(ImageJ20, Table of Materials를 사용하여 획득)를 사용하여 기관지의 두께를 측정하였다(도 1C). 측정된 조직 두께를 사용하여 데이터 분석 동안 단면적을 계산합니다.
  6. 기관을 폭 약 5mm(근위)의 두 개의 원주 스트립과 약 5mm 너비(원위)의 세로 스트립 두 개로 자르고, 이 스트립의 최소 길이는 25mm입니다(그림 1D).
  7. 눈금자와 함께 네 개의 샘플 (즉, 기관 스트립 절단)의 이미지를 얻습니다. 이러한 이미지를 사용하여 Image J를 사용하여 샘플 너비의 디지털화된 측정을 제공합니다(그림 1E). 그런 다음 이 측정된 너비를 사용하여 데이터 분석 중에 샘플의 단면적을 계산합니다.
  8. 모든 조직 샘플이 연구 전반에 걸쳐 멸균 인산염 완충 식염수(PBS) 용액을 사용하여 수화된 상태로 유지되도록 한다. PBS에 수화된 샘플을 시험할 준비가 될 때까지 보관하십시오. 적절한 수분 공급을 위해 시험 직전에 PBS에 조직을 담그십시오.

2. 생체 역학 테스트

  1. 각 샘플을 맞춤 설계된 클램프(이전 보고서 11,12,13,14,15,16,17,18,19 참조)에 부착하여 샘플이 클램프 사이에 세로로 유지되도록 합니다(그림 1F).
  2. 클램프(스트레치를 유도하지 않고)를 상단 액추에이터에 부착된 50N 로드 셀이 있는 재료 시험기( 재료 표 참조)에 조심스럽게 고정합니다(그림 1G).
  3. 눈금자를 사용하여 그립 대 그립(즉, 클램프) 거리를 측정합니다. 이 거리를 변형률 계산을 위한 초기 조직 길이로 사용하십시오.
  4. 각 샘플을 1%/s 변형률로 다섯 번 인장 로딩하여 1% 변형률로 사전 컨디셔닝을 수행합니다.
  5. 각 샘플을 300초 동안 0% 또는 10%의 피크 신장률로 유지하여 조직의 점탄성 응력 완화 반응을 조사한다.
  6. 스트레스 완화 테스트를 게시하고 기계적 고장이 발생할 때까지 즉시 조직을 1 % / s로 늘립니다.
  7. 고장 부위를 문서화하고 테스트 후 클램프 내에 샘플이 있는지 확인하여 미끄러짐이 발생하지 않았는지 확인합니다(그림 1H).

3. 데이터 수집

  1. 사전 조정 중에 데이터를 수집하지 마십시오.
  2. 최소 30 프레임 / s의 디지털 카메라를 사용하여 스트레스 완화 및 고장 테스트 비디오를 녹화하십시오.
  3. 응력 완화 및 고장 테스트 중 250개 샘플/초의 샘플링 속도로 데이터 수집 소프트웨어( 재료 표 참조)를 사용하여 시간, 하중(N) 및 변위(mm) 데이터를 수집합니다.
  4. 획득한 데이터를 .csv 파일로 저장하고 4단계에서 자세히 설명한 대로 데이터 분석에 사용합니다.
  5. 스트레스 완화 전, 스트레스 완화 후 및 실패 후 클램핑된 조직의 정지 이미지를 획득합니다(그림 2).

4. 데이터 분석

  1. 데이터 입력
    1. "최적화" 및 "이미지 처리" 도구 상자를 포함한 MATLAB 데이터 분석 소프트웨어( 자료표 참조)를 다운로드하여 설치합니다.
    2. MATLAB 코드와 데이터 분석 단계를 설명하는 데 사용할 샘플 데이터 세트가 포함된 압축된 폴더(보충 코딩 파일 1)를 다운로드합니다.
    3. 다운로드한 압축 폴더로 이동하여 해당 내용을 추출합니다.
    4. MATLAB을 열고 압축이 풀린 폴더를 작업 디렉토리로 설정합니다. 작업 디렉토리에 아래 메모에서 언급 한 것처럼 레이블이 지정된 다음 폴더 및 파일이 있는지 확인하십시오. 이 작업 디렉토리에 추가 폴더 또는 파일이 코드를 방해하여 오류가 발생할 수 있으므로 이 작업 디렉토리에 존재하지 않는지 확인하십시오.
      참고: (1) 실패(휴식 후), (2) 실패만, (3) 완화, (4) calc_relax_failure, (5) main_relax_failure, (6) 테스트날짜.xlsx.
    5. 오류 전용 폴더로 이동합니다.
      참고: 이 폴더에 포함된 데이터는 본 연구의 대조군, 즉 0% 신장 후 기계적 고장을 겪은 기관 샘플의 생체역학적 데이터에서 파생됩니다.
    6. mmddyy라는 파일 명명 규칙을 사용하여 특정 날짜에 테스트된 샘플의 데이터를 하나의 Microsoft Excel 파일에 저장합니다. 예를 들어 2022년 4월 30일에 테스트된 모든 대조군 기관 샘플의 데이터는 실패만 |에 저장되어야 합니다. 043022.xlsx.
      참고 : 현재 연구에서 모든 생체 역학 테스트는 하루에 수행되었습니다. 그러나 데이터가 여러 테스트 날짜에서 파생된 경우 각 테스트 날짜에 대해 설명된 규칙에 이름이 지정된 새 Microsoft Excel 파일을 만듭니다.
    7. |만 열기 실패 043022.xlsx 여러 개의 워크시트 탭이 있음을 인식하고, 각각은 이 특정 날짜, 즉 2022년 4월 30일에 기계적 고장을 겪은 각 샘플로부터의 원시 데이터를 포함한다.
    8. 샘플이 [ 샘플 유형]_[샘플 번호]_[삽입 전 스트레치 변형 수준]%의 규칙을 사용하여 레이블이 지정되었는지 확인합니다.
      참고: 예를 들어, 현재 연구에서, 대조군 기관 샘플은 이전의 응력 완화 없이 축방향 또는 원주 하중 하에서 기계적 고장 테스트를 실시하였다. 따라서 이러한 샘플의 이름은 각각 TA_1_0%TC_1_0% 형식으로 지정됩니다. 0%는 사전 스트레치가 없음을 나타냅니다. 우리 실험군으로부터의 기관 샘플은 먼저 점탄성 응력 완화 반응을 평가하기 위해 10%의 축방향 또는 원주 하중 하에서 고정 신장률로 유지되었고, 이어서 기계적 고장을 실시하였다. 따라서 이러한 샘플의 이름은 TA_1_10%TC_1_10% 입니다(각각 축방향 및 원주 하중 조건을 나타내는 4.1.16단계 및 4.1.23단계를 참조하십시오).
    9. 워크시트 탭을 TA_1_0%로 선택합니다. 원시 데이터 머리글 열이 아래 메모에 굵게 표시된 대로 정확하게 레이블이 지정되었는지 확인합니다.
      참고: (1) 시간 (초), (2) 부하 (N), (3) 위치 (mm), (4) 직경 (mm) (단계 1.7), (5) 평균 단면적 (두께 x 폭,mm2) (단계 1.5 및 단계 1.7에서 얻어짐), (6) 초기 길이 (mm) (단계 2.3).
    10. 현재 Microsoft Excel 파일을 닫고 오류 만 | 043022.xlsx.
    11. 데이터 분석 소프트웨어의 작업 디렉토리로 돌아갑니다.
    12. 이완 폴더로 이동합니다.
      참고: 이 폴더에 포함된 데이터는 본 연구의 실험 그룹, 즉 300초 동안 10%의 고정 신장률에서 응력 완화 시험을 실시한 기관 샘플의 생체역학적 데이터에서 파생됩니다.
    13. 특정 날짜에 테스트된 실험 그룹 샘플의 데이터를 다음 레이블 지정 규칙을 사용하여 하나의 Microsoft Excel 파일에 저장합니다.
      참고: 예를 들어, 2022년 4월 30일에 테스트된 모든 실험군 기관 샘플의 데이터는 이완 |에 저장되어야 합니다. 043022.xlsx. 자세한 내용은 4.1.6단계의 노트를 참조하십시오.
    14. 오픈 이완 | 043022.xlsx 및 다수의 워크시트 탭이 존재한다는 것을 인식하고, 각각은 이 특정 날짜, 즉 2022년 4월 30일에 시험되었던 실험 그룹의 각 샘플로부터의 미가공 하중 완화 데이터를 포함한다.
    15. 일시 중지하고 이 Microsoft Excel 파일에 포함된 워크시트 탭에 표시된 대로 각 샘플은 인장 기계적 부하 하에서 기계적 고장을 겪었습니다.
      참고: 존재하는 각 샘플에 대한 해당 실패 데이터는 4.1.20단계에서 자세히 설명한 실패(완화 후) 폴더에 저장되어야 합니다.
    16. 샘플이 4.1.8단계에서 설명한 규칙을 사용하여 레이블이 지정되었는지 확인합니다.
    17. 현재 Microsoft Excel 파일에 있는 각 워크시트 탭을 전환하고 4.1.9단계를 참조하여 지정된 워크시트 탭으로 표시된 각 샘플의 원시 로드 완화 데이터의 형식이 올바르게 지정되었는지 확인합니다.
    18. 현재 Microsoft Excel 파일, 완화 |을 저장하고 닫습니다 . 043022.xlsx.
    19. 데이터 분석 소프트웨어의 작업 디렉토리로 돌아갑니다.
    20. 실패(휴식 후) 폴더로 이동합니다.
    21. 완화 폴더에 있는 것과 동일한 날짜의 Microsoft Excel 파일이 있는지 확인합니다(각 테스트 날짜에 해당하는 Microsoft Excel 파일 이름 지정에 대한 자세한 내용은 4.1.6 단계 참조).
      참고: 현재 폴더인 고장 (Post-Relaxation)에 포함된 데이터는 300초 동안 10%의 고정 연신율로 응력 완화 테스트를 거친 기관 샘플의 해당 원시 기계적 고장 데이터입니다.
    22. 개방 실패(휴식 후) | 043022.xlsx 고 여러 워크시트 탭을 인식하며, 각 탭에는 이완 |에 있는 동일한 샘플의 원시 기계 고장 데이터가 포함되어 있습니다. 043022.xlsx.
    23. 샘플이 4.1.8단계에서 언급한 규칙을 사용하여 레이블이 지정되고 레이블이 이완 |의 레이블과 일치하는지 확인합니다 . 043022.xlsx.
      참고: 예를 들어 현재 Microsoft Excel 파일의 TA_1_10% 데이터는 이전에 300초 동안 10% 고정 신장률에서 응력 완화 테스트를 수행한 축방향 하중 하에서 기관 시편 #1에 대한 원시 기계적 고장 데이터를 나타냅니다.
    24. 각 워크시트 탭을 전환하고 4.1.9단계를 참조하여 각 샘플의 원시 기계 고장 데이터의 머리글 열의 형식이 올바른지 확인합니다.
    25. 현재 Microsoft Excel 파일을 닫습니다. 실패(완화 후 | 043022.xlsx.
    26. 데이터 분석 소프트웨어의 작업 디렉토리로 돌아갑니다.
    27. 해당되는 경우 추가 테스트 날짜에 대해 4.1.5-4.1.26단계를 반복합니다.
    28. Microsoft Excel 파일인 testingDates.xlsx를 열면 코드가 사용자 지정 테스트 날짜를 분석하도록 지시합니다.
    29. 첫 번째 열의 테스트 날짜를 mm/dd/yy 형식으로 나열합니다.
    30. 두 번째 컬럼에서, Y (예의 경우) 또는 N (예의 경우)을 사용하여 이 특정 시험 날짜의 임의의 샘플이 실험(응력 완화 후 기계적 고장에 뒤따름) 그룹으로부터의 것인지 여부를 표시한다.
    31. 세 번째 열에서, Y (예의 경우) 또는 N (아니오)을 사용하여 이 특정 시험 날짜의 샘플이 대조군(직접 기계적 고장) 그룹에서 추출되었는지 여부를 나타냅니다.
    32. 추가 테스트 날짜에 대해 4.1.29-4.1.31단계를 반복합니다.
    33. 현재 Microsoft Excel 파일, testingDates.xlsx를 저장하고 닫습니다.
    34. 데이터 분석 소프트웨어의 작업 디렉토리로 돌아갑니다.
    35. 기본 스크립트 파일인 main_relax_failure.m.을 엽니다.
    36. 소프트웨어 인터페이스에서 큰 녹색 화살표 를 선택하여 코드를 실행합니다. 또는 명령 창에 run main_calc_relax 를 입력합니다.
    37. 메시지가 표시되면 다양한 실험 그룹에 대해 쉼표로 구분된 고정 신장 수준(in%)을 입력하고 OK를 누릅니다.
      참고 : 현재 연구에서는 하나의 응력 완화 신장 만 사용되었습니다 (즉, 10을 입력하십시오). 대조군에 대해 0%를 포함하지 않는다. 그러나 데이터가 여러 연신율(예: 10% 및 20%)에서 파생된 경우 10,20을 입력합니다.
    38. 메시지가 표시되면 다양한 실험 그룹에 대해 쉼표로 구분된 스트레스 완화 테스트 기간(초)을 입력하고 OK를 누릅니다.
      참고: 현재 연구에서, 기관 샘플은 300초 동안 고정된 연신율로 유지되었고, 따라서 입력( 300)되었다. 그러나 데이터가 여러 스트레스 완화 기간(예: 90초 및 300초)에서 파생된 경우 90,300을 입력합니다.
  2. 점탄성 스트레스 완화 반응
    1. 코드 (main_relax_failure)를 사용하여 다음 수학식19를 사용하여 부하 시간 데이터 (코드 라인 144)를 공칭 스트레스 시간 데이터로 변환합니다 : Equation 1여기서 σ는 응력 (메가 파스칼 [MPa])을 나타내고, F는 원주 또는 축 하중 (뉴턴 [N])을 나타내고, A0은 초기 단면적 (밀리미터 제곱 [mm2])을 나타냅니다.
    2. 코드 (main_relax_failure.m)를 사용하여, 300 s 이완 시험의 시작에서 샘플에 대한 10% 고정 신장의 적용에 응답하여 피크 부하 및 응력 크기 (코드 라인 138 및 146)를 결정한다.
      참고: 이 값들은 이후에 각각 초기 피크 부하와 초기 피크 응력이라고 불립니다.
    3. 코드(main_relax_failure.m)를 사용하여 다음 방정식을 사용하여 300s(코드 라인 141 및 149)에서 응력(또는 부하)의 백분율 감소를 계산합니다. 여기서 Rel%는 완화 백분율을 나타내고, σ(0+)는 초기 피크 응력(또는 초기 피크 부하)을 나타내고, σ(300)는 300초 이상 이완 후 기록된 응력(또는 부하) 수준을 나타냅니다. Equation 2
    4. 2항 Prony 시리즈 지수 감쇠 모델을 사용하여 점탄성 응력 완화 반응(Code Lines 152-161)을 모델링하기 위한 코드(main_relax_failure.m)를 참조한다. 이 모델은 일반적으로 다양한 연골 기도 수준 (기관지, 큰 기관지 및 작은 기관지)을 포함한 다양한 생물학적 조직의 점탄성 거동을 설명하는 데 사용됩니다.21,22.
      참고: 계산된 응력 값 [σ(t)]은 다음과 같은 감소된 이완 함수를 생성하도록 정규화됩니다: Equation 3G(0) = 1. 점탄성 응력-완화 반응을 비교하기 위해, G(t)는 다음과 같이 비선형 최소제곱 회귀를 사용하여 곡선 적합이다:Equation 4 여기서 t는 응력 완화 유지 동안의 시간이고, g는 이완 계수이고,τ1τ2는 조직의 단기(초기) 및 장기(평형) 거동을 각각 설명하는 완화 시간(초)을 나타낸다.
  3. 기계적 고장 대응
    1. 코드(main_relax_failure m)를 사용하여 아래 노트에 언급된 방정식을 사용하여 인장 시험기에 의해 기록된 하중 변위 데이터(코드 라인 143-144)를 공칭 응력 변형 데이터로 변환합니다.
      참고: 여기서 σ는 공칭 응력(MPa)을 나타내고, F는 원주 또는 축방향 하중(N)을 나타내고, A0는 초기 단면적 면적(mm2)을 나타내고; 참고: Equation 8여기서 는 공칭 응력(MPa)을 나타내고, A0는 초기 단면적 하중(mm2)Equation 5을 나타내고; 여기서 Equation 7 결과적인 변형률을 나타내고,ΔL은 변위를 나타내고, L0는 샘플의 초기 길이를 나타낸다. 응력 완화 홀드 후 고장 인장 시험을 실시한 샘플의 경우, L0은 조직의 사전 연신 길이를 나타낸다. 예를 들어, 샘플 3(초기 길이 8 mm)은 10%까지 미리 연신되었고, 따라서, L0은 생성된 변형률 값19를 계산하기 위해 8.8 mm로 간주되었다.
    2. 함수(calc_relax_failure.m)를 사용하여 최대 부하(즉, 고장 부하) 및 해당 고장 변위뿐만 아니라 최대 응력(즉, 고장 스트레스) 및 해당 고장 변형률(코드 라인 33 및 61-63)을 식별합니다.
    3. 함수(calc_relax_failure m)를 사용하여 오류 로드 후 로드 변위 데이터를 버립니다(줄 34).
    4. 함수(calc_relax_failure.m)를 사용하여 하중 변위 곡선을 플로팅하고, 메시지가 표시되면 곡선의 선형 영역에서 두 점을 수동으로 선택하여 조직 강성(N/mm)을 근사화합니다(코드 라인 37-58).
      참고: 하중 변위 곡선은 응력-변형 곡선을 산출하기 위해 샘플의 단면적 및 초기 길이에 의해 정규화되기 때문에, 코드는 하중 변위 곡선에서 사용자가 선택한 x- 및 y- 좌표를 사용하여 다음 수학식19를 사용하여 탄성계수(MPa)를 계산합니다. Equation 6여기서 E는 탄성계수를 나타내고, xy는 하중 변위 곡선에서 선택된 좌표를 나타내며, A0은 단면적을 나타내고, L0는 기계적 고장의 시작에서의 샘플의 길이를 나타내고, Δσ 및 ΔEquation 8는 각각 고장 반응의 선형 영역에 걸친 응력 및 변형률의 변화를 나타낸다.
    5. 모든 샘플에 대해 4.3.4단계를 반복합니다.
  4. 데이터 출력
    1. 코드가 성공적으로 실행되면 다음 명명 규칙에서 데이터 분석 소프트웨어의 작업 디렉터리에서 Microsoft Excel 파일로 계산된 결과를 사용할 수 있는지 확인합니다. relax_failure_results_mmddyy.xlsx. 여기서 mmddyy는 코드가 실행된 날짜로 대체됩니다.

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Representative Results

도 1은 클램핑 부위 근처의 실패한 조직과 클램프 내 조직의 존재를 보여주며, 인장 시험 동안 미끄러짐이 없음을 확인한다. 도 2는 상부 또는 하부 클램핑 부위를 포함하거나 또는 조직의 길이를 따라, 시험된 샘플들 사이에서 인장 시험 동안 관찰되었던 다양한 고장 부위를 나타낸다. 데이터 분석 결과는 도 3-4 1-2에 요약되어 있다. 10% 변형률까지 축방향 또는 원주 사전 스트레치에 뒤따르는 기관 샘플에 대한 응력 완화 반응을 도 3에 나타내었다. 초기 피크 하중 및 응력, 300s 홀드에 걸친 응력의 백분율 감소, 및 시간 상수, t1 및 t2, 2-용어 Prony 계열 이완 함수에서 이들 이완 곡선으로부터 계산하였다. 이들 점탄성 파라미터는 표 1에 포함된다. 사전 스트레치 또는 10% 사전 스트레치 없이 축방향 또는 원주 하중 하에서 고장 테스트를 실시한 기관 샘플의 응력-변형 반응을 도 4에 나타내었다. 이들 곡선으로부터, 고장 응력 및 상응하는 실패 변형률뿐만 아니라 탄성 계수가 결정되었고, 표 2에 열거되어 있다.

예비 테스트는 기관 조직의 스트레스 완화 반응을 성공적으로 특성화했습니다. 이러한 초기 실험에서, 10% 사전 스트레치 응력-완화 반응은 초기 피크 응력이 축방향 로딩 방향에서 더 높은 것으로 보고된 반면, 응력의 백분율 감소는 축방향 로딩 방향과 비교했을 때 원주 로딩 방향에서 더 높았다(표 1). 이완 시간(조직의 단기간[초기] 및 장기 [평형] 거동을 기술하는τ1τ2 )은 또한 동일한 10% 사전 스트레치 그룹에 대한 원주 로딩 방향과 비교했을 때 축방향 로딩 방향에서 더 높았다. 고장 데이터를 비교했을 때, 고장 응력 및 E 값은 0% 및 10% 사전 스트레치 그룹 모두에서 원주 로딩 방향에서 더 높았던 반면, 축방향 로딩 방향에서 보고된 고장 변형률은 더 높았다(표 2). 이러한 예비 발견은 기관 조직의 스트레스 완화 및 고장 반응을 더욱 특성화하여 축 방향 또는 원주 인장 하중 조건에서 스트레스 완화 반응을 더 잘 이해하기위한 추가 실험을 보증합니다. 이 프로토콜에 설명된 단계는 이 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Figure 1
그림 1: 조직 채취 및 기계 검사 세부 정보. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: 오류 사이트 노란색 화살표로 표시된 샘플 실패 사이트입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 3
그림 3: 10% 변형률로 미리 늘어난 기관 샘플의 300s 홀드에 걸친 응력 완화 반응. (A) 축방향 또는 (B) 원주 하중(로딩 조건당 n = 1). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: 사전 스트레치 또는 10% 사전 스트레치 없음(로딩 조건당 n = 1)에 이어 축방향 또는 원주 하중 하에서 기관 샘플의 고장 테스트에 대한 응력-변형 반응. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

견본 프리스트레치 스트레인 로딩 방향 초기 피크 부하(N) 초기 피크 응력(MPa) 스트레스의 % 감소 τ1 (들) τ2 (들) 조정R2 (%)
3 10% 0.56 0.089 33.93 11.59 152.44 98.79
4 원주 0.26 0.057 42.31 1.58 14.86 99.08

표 1: 300초 동안 응력 완화를 겪기 위해 10% 변형률의 사전 연신을 실시한 기관 샘플에 대한 응력 완화 파라미터 값을 측정하고 계산하였다.

견본 프리스트레치 스트레인 로딩 방향 고장 스트레스(MPa) 고장 스트레인 탄성계수(MPa)
3 10% 0.89 0.38 2.9
4 원주 1.78 0.51 3.74
5 0%(실패만 해당) 1.02 0.86 2.3
6 원주 2.15 0.57 6.3

표 2: 다양한 실험 그룹에서의 기관 샘플의 실패 반응.

보충 코딩 파일 1 : 기관의 스트레스 완화 행동을 연구하는 사용자 정의 코드. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

기관21,23의 스트레스 완화 특성을보고한 연구는 거의 없습니다. 기관 조직의 시간 의존적 반응에 대한 우리의 이해를 더욱 강화하기 위해서는 연구가 필요합니다. 이 연구는 그러한 조사를 수행하기위한 상세한 단계를 제공합니다. 그러나 프로토콜 내의 다음과 같은 중요한 단계는 신뢰할 수있는 테스트를 위해 보장되어야합니다 : (1) 적절한 조직 수화, (2) 원주 및 종 샘플에서의 유사한 조직 유형 (연골 고리 및 근육의 수) 분포, (3) 사전 스트레칭없이 샘플의 클램핑, (4) 샘플 두께 및 너비를 사용하여 생체 역학 인장 테스트 중 조직 응력을 계산하는 데 사용되는 단면적 추정, (5) 조직 샘플의 적절한 클램핑, 6) 클램핑 된 샘플의 게이지 길이를 사용하여 인장 시험을 위해 1 % / s의 변형률을 입력하고, (7) 테스트 후 클램프에 조직이 존재하여 미끄러짐이 없음을 확인합니다. 또한 트러블슈팅을 위해 데이터 수집 소프트웨어를 다시 시작하여 테스트 장치 컨트롤러와의 통신을 다시 설정해야 할 수도 있습니다.

현재 연구는 또한 테스트 방법, 데이터 분석 및 기관의 스트레스 완화 동작을 연구하기 위해 생성 된 사용자 정의 MATLAB 코드 (보충 코딩 파일 1)에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 사전 연구는 그러한 포괄적 인 정보를 제공하지 않습니다. 또한, 교육 측면에서, 현재 연구에서 설명 된 방법은 전통적인 및 가상 현실 형식 24,25,26,27의 엔지니어링 과정에서 스트레스 완화 실험실을위한 교육 모듈로 쉽게 통합 될 수 있습니다.

기관 및 기타 연조직에 대한 현재 이용 가능한 스트레스 완화 연구는 2 학기 Prony 시리즈28,29,30의 이완 기능에 적합합니다. 현재의 연구는 또한이 기능을 사용합니다. 그러나 미래의 연구는 점탄성 거동을 특성화하기 위해 준 선형 점탄성 모델링 기술을 활용하여 조사를 확장 할 수 있습니다. 이러한 연구는 기도 생체역학의 강력한 예측 계산 모델을 만드는 데 도움이 될 뿐만 아니라 성능 테스트를 위해 조직 재료 특성이 필요한 기도 스텐트와 같은 임플란트를 설계하는 데에도 도움이 됩니다.

마지막으로,이 연구에 설명 된 방법은 기관의 스트레스 완화 행동에 대한 연령 및 종의 영향을 평가하는 데 사용할 수있을뿐만 아니라 인대, 추간판 및 뼈와 같은 다른 연질 및 경질 조직에도 적용 할 수 있습니다. 이러한 점탄성 데이터는 기존의 고충실도 유한 요소 계산 모델(31,32,33)을 개선하기 위해 통합될 수 있다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없습니다.

Acknowledgments

이 간행물에보고 된 연구는 Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development of National Institutes of Health의 Award Number R15HD093024 및 National Science Foundation CAREER Award Number 1752513의 지원을 받았습니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Disposable safety scalpels Fine Science Tools Inc 10000-10
eXpert 7600 ADMET Inc. N/A Norwood, MA
Forceps  Fine Science Tools Inc 11006-12 and 11027-12 or 11506-12
Gauge Safe ADMET Inc. N/A Free Download
Image J NIH N/A Open Source
Proramming Software - MATLAB  Mathworks N/A version 2018A
Scissors  Fine Science Tools Inc 14094-11 or 14060-09
Sterile phosphate buffer solution  Millipore, Thomas Scientific MFCD00131855

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References

  1. Brand-Saberi, B. E. M., Schäfer, T. Trachea: Anatomy and physiology. Thoracic Surgery Clinics. 24, 1-5 (2014).
  2. Barnett, S. B., Nurmagambetov, T. A. Costs of asthma in the United States: 2002-2007. The Journal of Allergy and Clinical Immunology. 127 (1), 145-152 (2011).
  3. Centers for Disease Control and Prevention. Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). Centers for Disease Control and Prevention. , Available from: https://www.cdc.gov/copd/index.html (2022).
  4. Wilson, L., Devine, E. B., So, K. Direct medical costs of chronic obstructive pulmonary disease: chronic bronchitis and emphysema). Respiratory Medicine. 94 (3), 204-213 (2000).
  5. Codd, S. L., Lambert, R. K., Alley, M. R., Pack, R. J. Tensile stiffness of ovine tracheal wall. Journal of Applied Physiology. 76 (6), 2627-2635 (1994).
  6. Noble, P. B., Sharma, A., McFawn, P. K., Mitchell, H. W. Elastic properties of the bronchial mucosa: epithelial unfolding and stretch in response to airway inflation. Journal of Applied Physiology. 99 (6), 2061-2066 (2005).
  7. Teng, Z., et al. Anisotropic material behaviours of soft tissues in human trachea: An experimental study. Journal of Biomechanics. 45 (9), 1717-1723 (2012).
  8. Wang, L., et al. Mechanical properties of the tracheal mucosal membrane in the rabbit. I. steady-state stiffness as a function of age. Journal of Applied Physiology. 88 (3), 1014-1021 (2000).
  9. Ambrosi, D., et al. Perspectives on biological growth and remodeling. Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 59 (4), 863-883 (2011).
  10. Bai, T. R., Knight, D. A. Structural changes in the airways in asthma: Observations and consequences. Clinical Science. 108 (6), 463-477 (2005).
  11. Singh, A. Extent of impaired axoplasmic transport and neurofilament compaction in traumatically injured axon at various strains and strain rates. Brain Injury. 31 (10), 1387-1395 (2017).
  12. Singh, A., Kallakuri, S., Chen, C., Cavanaugh, J. M. Structural and functional changes in nerve roots due to tension at various strains and strain rates: An in-vivo study. Journal of Neurotrauma. 26 (4), 627-640 (2009).
  13. Singh, A., Lu, Y., Chen, C., Cavanaugh, J. M. Mechanical properties of spinal nerve roots subjected to tension at different strain rates. Journal of Biomechanics. 39 (9), 1669-1676 (2006).
  14. Singh, A., Lu, Y., Chen, C., Kallakuri, S., Cavanaugh, J. M. A new model of traumatic axonal injury to determine the effects of strain and displacement rates. Stapp Car Crash Journal. 50, 601-623 (2006).
  15. Singh, A., Magee, R., Balasubramanian, S. Methods for in vivo biomechanical testing on brachial plexus in neonatal piglets. Journal of Visualized Experiments. (154), e59860 (2019).
  16. Singh, A., Magee, R., Balasubramanian, S. Mechanical properties of cervical spinal cord in neonatal piglet: in vitro. Neurology and Neurobiology. 3 (2), (2020).
  17. Singh, A., Magee, R., Balasubramanian, S. An in vitro study to investigate biomechanical responses of peripheral nerves in hypoxic neonatal piglets. Journal of Biomechanical Engineering. 143 (11), 114501 (2021).
  18. Singh, A., Shaji, S., Delivoria-Papadopoulos, M., Balasubramanian, S. Biomechanical responses of neonatal brachial plexus to mechanical stretch. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury. 13, 8-14 (2018).
  19. Singh, A. The effects of tensile loading on mechanical, neurophysiological and morphological changes in spinal nerve roots. , Wayne State University. PhD thesis (2006).
  20. Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).
  21. Eskandari, M., Arvayo, A. L., Levenston, M. E. Mechanical properties of the airway tree: Heterogeneous and anisotropic pseudoelastic and viscoelastic tissue responses. Journal of Applied Physiology. 125 (3), 878-888 (2018).
  22. Toby, E. B., Rotramel, J., Jayaraman, G., Struthers, A. Changes in the stress relaxation properties of peripheral nerves after transection. Journal of Hand Surgery. 24 (4), 694-699 (1999).
  23. Safshekan, F., Tafazzoli-Shadpour, M., Abdouss, M., Shadmehr, M. B. Viscoelastic properties of human tracheal tissues. Journal of Biomechanical Engineering. 139 (1), (2017).
  24. Singh, A. A new approach to teaching biomechanics through active, adaptive, and experiential learning. Journal of Biomechanical Engineering. 139 (7), 0710011-0710017 (2017).
  25. Singh, A., Ferry, D., Balasubramanian, S. Efficacy of clinical simulation based training in biomedical engineering education. Journal of Biomechanical Engineering. 141 (12), 121011-121017 (2019).
  26. Singh, A., Ferry, D., Mills, S. Improving biomedical engineering education through continuity in adaptive, experiential, and interdisciplinary learning environments. Journal of Biomechanical Engineering. 140 (8), 0810091-0810098 (2018).
  27. Singh, A., Ferry, D., Ramakrishnan, A., Balasubramanian, S. Using virtual reality in biomedical engineering education. Journal of Biomechanical Engineering. 142 (11), 111013 (2020).
  28. Majmudar, T., Balasubramanian, S., Magee, R., Gonik, B., Singh, A. In-vitro stress relaxation response of neonatal peripheral nerves. Journal of Biomechanical Engineering. 128, 110702 (2021).
  29. Orozco, V., Magee, R., Balasubramanian, S., Singh, A. A systematic review of the tensile biomechanical properties of the neonatal brachial plexus. Journal of Biomechanical Engineering. 143 (11), 110802 (2021).
  30. Singh, A. M. T., Magee, R., Gonik, B., Balasubramanian, S. Effects of pre-stretch on neonatal peripheral nerve: An in-vitro study. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury. 17 (1), 1-9 (2022).
  31. Balasubramanian, S., D'Andrea, C., Viraraghavan, G., Cahill, P. J. Development of a finite element model of the pediatric thoracic and lumbar spine, ribcage, and pelvis with orthotropic region-specific vertebral growth. Journal of Biomechanical Engineering. 144 (10), 101007 (2022).
  32. Hadagali, P., Peters, J. R., Balasubramanian, S. Morphing the feature-based multi-blocks of normative/healthy vertebral geometries to scoliosis vertebral geometries: Development of personalized finite element models. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 21 (4), 297-324 (2018).
  33. Singh, A. Available computational and physical models to understand the mechanisms of neonatal brachial plexus injury during shoulder dystocia. Open Access Journal of Neurology and Neurosurgery. 9 (4), 555768 (2019).

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생명공학 문제 188 기관지 점탄성 스트레스 완화 인장 고장 스트레스 변형 하중
기관지에서의 스트레스 완화 및 실패 반응 조사
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Singh, A., Majmudar, T., Iyer, A.,More

Singh, A., Majmudar, T., Iyer, A., Iyer, D., Balasubramanian, S. Investigating Stress-relaxation and Failure Responses in the Trachea. J. Vis. Exp. (188), e64245, doi:10.3791/64245 (2022).

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