Все выпуски
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Математическое моделирование роста карциномы при динамическом изменении фенотипа клеток
Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 879-902В работе предлагается двумерная хемомеханическая модель роста инвазивной карциномы в ткани эпителия. Каждая клетка ткани представляет собой эластичный многоугольник, изменяющий свою форму и размеры под действием сил давления со стороны ткани. Средние размер и форма клеток были откалиброваны на основе экспериментальных данных. Модель позволяет описывать динамические деформации в ткани эпителия как коллективную эволюцию клеток, взаимодействующих посредством обмена механическими и химическими сигналами. Общее направление роста опухоли задается линейным градиентом концентрации питательного элемента. Рост и деформация ткани осуществляются за счет механизмов деления и интеркаляции клеток. В модели предполагается, что карцинома представляет собой гетерогенное образование, составленное из клеток с разным фенотипом, которые выполняют в опухоли различные функции. Основным параметром, определяющим фенотип клетки, является степень ее адгезии к примыкающей ткани. Выделено три основных фенотипа раковых клеток: эпителиальный (Э) фенотип представлен внутренними клетками опухоли, мезенхимальный (М) фенотип представлен одиночными клетками, промежуточный фенотип представлен фронтальными клетками опухоли. При этом в модели предполагается, что фенотип каждой клетки при определенных условиях может динамически меняться за счет эпителиально-мезенхимального (ЭМ) и обратного к нему (МЭ) переходов. Для здоровых клеток выделен основной Э-фенотип, который представлен обычными клетками с сильной адгезией друг к другу. Предполагается, что здоровые клетки, которые примыкают к опухоли, под воздействием последней испытывают вынужденный ЭМ-переход и образуют М-фенотип здоровых клеток. Численное моделирование показало, что в зависимости от значений управляющих параметров, а также комбинации возможных фенотипов здоровых и раковых клеток эволюция опухоли может приводить к разнообразным структурам, отражающим самоорганизацию клеток опухоли. Проводится сравнение структур, полученных в численном эксперименте, с морфологическими структурами, ранее выявленными в клинических исследованиях карциномы молочной железы: трабекулярной, солидной, тубулярной и альвеолярной структурами, а также дискретными клетками с амебоидным поведением. Обсуждается возможный сценарий морфогенеза и типа инвазивного поведения для каждой структуры. Описан процесс метастазирования, при котором одиночная раковая клетка амебоидного фенотипа, перемещающаяся за счет интеркаляций в ткани здорового эпителия, делится и испытывает МЭ-переход с появлением вторичной опухоли.
Ключевые слова: математическое моделирование, рост карциномы, самоорганизация, опухолевые структуры, эпителиально-мезенхимальный переход, амебоидная миграция.
Mathematical modeling of carcinoma growth with a dynamic change in the phenotype of cells
Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 6, pp. 879-902Просмотров за год: 46.In this paper, we proposed a two-dimensional chemo-mechanical model of the growth of invasive carcinoma in epithelial tissue. Each cell is modeled by an elastic polygon, changing its shape and size under the influence of pressure forces acting from the tissue. The average size and shape of the cells have been calibrated on the basis of experimental data. The model allows to describe the dynamic deformations in epithelial tissue as a collective evolution of cells interacting through the exchange of mechanical and chemical signals. The general direction of tumor growth is controlled by a pre-established linear gradient of nutrient concentration. Growth and deformation of the tissue occurs due to the mechanisms of cell division and intercalation. We assume that carcinoma has a heterogeneous structure made up of cells of different phenotypes that perform various functions in the tumor. The main parameter that determines the phenotype of a cell is the degree of its adhesion to the adjacent cells. Three main phenotypes of cancer cells are distinguished: the epithelial (E) phenotype is represented by internal tumor cells, the mesenchymal (M) phenotype is represented by single cells and the intermediate phenotype is represented by the frontal tumor cells. We assume also that the phenotype of each cell under certain conditions can change dynamically due to epithelial-mesenchymal (EM) and inverse (ME) transitions. As for normal cells, we define the main E-phenotype, which is represented by ordinary cells with strong adhesion to each other. In addition, the normal cells that are adjacent to the tumor undergo a forced EM-transition and form an M-phenotype of healthy cells. Numerical simulations have shown that, depending on the values of the control parameters as well as a combination of possible phenotypes of healthy and cancer cells, the evolution of the tumor can result in a variety of cancer structures reflecting the self-organization of tumor cells of different phenotypes. We compare the structures obtained numerically with the morphological structures revealed in clinical studies of breast carcinoma: trabecular, solid, tubular, alveolar and discrete tumor structures with ameboid migration. The possible scenario of morphogenesis for each structure is discussed. We describe also the metastatic process during which a single cancer cell of ameboid phenotype moves due to intercalation in healthy epithelial tissue, then divides and undergoes a ME transition with the appearance of a secondary tumor.
-
Technoscape: мультиагентная модель эволюции сети городов, объединенных торгово-производственными связями
Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 1, с. 163-178В работе предлагается многоагентная локально-нелокальная модель образования глобальной структуры городов с условным названием Technoscape. Technoscape можно в определенной степени считать также моделью возникновения глобальной экономики. Текущий вариант модели рассматривает очень простые способы поведения и взаимодействия агентов, при этом модель демонстрирует весьма интересные пространственно-временные паттерны.
Под локальностью и нелокальностью понимаются пространственные характеристики способа взаимодействия агентов друг с другом и с географическим пространством, на котором разворачивается эволюция системы. Под агентом понимается условный ремесленник, семья или промышленно-торговая фирма, причем не делается разницы между производством и торговлей. Агенты размещены на ограниченном двумерном пространстве, разбитом на квадратные ячейки, и перемещаются по нему. Модель демонстрирует процессы высокой концентрации агентов в выделенных ячейках, что трактуется как образование Technoscape: мультиагентная модель эволюции «сетигородов». Происходит постоянный процесс как возникновения, так и исчезновения городов. Агенты живут Technoscape: мультиагентная модель эволюции «сетивечно», не мутируют и не эволюционируют, хотя это перспективное направление развития модели.
Система Technoscape демонстрирует качественно новый вид самоорганизации. Частично эта самоорганизация напоминает поведение модели сегрегации по Томасу Шеллингу, однако эволюционные правила Technoscape существенно иные. В модели Шеллинга существуют лавины, но без добавления новых агентов в системе существуют простые равновесия, в то время как в Technoscape не существует даже строгих равновесий, в лучшем случае квазиравновесные, медленно изменяющиеся состояния.
Нетривиальный результат в модели Technoscape, также контрастирующий с моделью сегрегации Шеллинга, состоит в том, что агенты проявляют склонность к концентрации в больших городах даже при полном игнорировании локальных связей.
При этом, хотя агенты и стремятся в большие города, размер города не является гарантией стабильности. По ходу эволюции системы происходит постоянное Technoscape: мультиагентная модель эволюции «сетипереманивание» жителей в другие города такого же класса.
Ключевые слова: многоагентные системы, самоорганизация, сложные системы, экономическая география, формирование городов, глобальная экономика, экономика высоких технологий.
Technoscape: multi-agent model for evolution of network of cities, joined by production and trade links
Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 1, pp. 163-178The paper presents agent-based model for city formation named Technoscape which is both local and nonlocal. Technoscape can, to a certain degree, be also assumed as a model for emergence of global economy. The current version of the model implements very simple way of agents’ behavior and interaction, still the model provides rather interesting spatio-temporal patterns.
Locality and non-locality mean here the spatial features of the way the agents interact with each other and with geographical space upon which the evolution takes place. Technoscape agent is some conventional artisan, family, or а producing and trading firm, while there is no difference between production and trade. Agents are located upon and move through bounded two-dimensional space divided into square cells. The model demonstrates processes of agents’ concentration in a small set of cells, which is interpreted as «city» formation. Agents are immortal, they don’t mutate and evolve, though this is interesting perspective for the evolution of the model itself.
Technoscape provides some distinctively new type of self-organization. Partially, this type of selforganization resembles the behavior of segregation model by Thomas Shelling, still that model has evolution rules substantially different from Technoscape. In Shelling model there exist avalanches still simple equilibria exist if no new agents are added to the game board, while in Technoscape no such equilibria exist. At best, we can observe quasi-equilibrium, slowly changing global states.
One non-trivial phenomenon Technoscape exhibits, which also contrasts to Shelling segregation model, is the ability of agents to concentrate in local cells (interpreted as cities) even explicitly and totally ignoring local interactions, using non-local interactions only.
At the same time, while the agents tend to concentrate in large one-cell cities, large scale of such cities does not guarantee them from decay: there always exists a process of «enticement» of agents and their flow to new cities.
-
Имитационная модель коррупции в иерархических системах
Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 2, с. 321-329Предложена имитационная модель коррупционного поведения в иерархических системах, учитывающая индивидуальные стратегии отдельных элементов и позволяющая описывать коллективное поведение достаточно больших групп. Были рассмотрены зависимости различных характеристик системы, таких как уровень коррумпированности и доля коррупционеров в иерархии, от управляющих параметров. Численный анализ позволил исследовать эффективность различных антикоррупционных стратегий.
Ключевые слова: коррупция, стохастическое моделирование, корпоративное управление, теория графов, самоорганизация, социальные системы.
Simulation of corruption in hierarchical systems
Computer Research and Modeling, 2014, v. 6, no. 2, pp. 321-329Просмотров за год: 8. Цитирований: 11 (РИНЦ).Simulation model of corruption in hierarchical systems which takes into account individual strategies of elements and collective behavior of large groups is proposed. Evolution of various characteristics like level of corruption or ratio of corrupted elements and their dependence on external parameters are discussed. The effectiveness of various anticorruptional strategies is examined by means of numeric analysis.
-
Оценка влияния простейшего типа многочастичных взаимодействий на примере решеточной модели адсорбционного слоя
Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 2, с. 445-458Самоорганизация молекул на твердой поверхности является одним из перспективных направлений по созданию материалов с уникальными магнитными, электрическими и оптическими свойствами. Они могут широко применяться в таких областях, как электроника, оптоэлектроника, катализ и биология. Однако на структуру и физико-химические свойства адсорбирующихся молекул оказывает влияние множество параметров, которые необходимо учитывать при изучении процесса самоорганизации молекул. В связи с этим экспериментальное исследование свойств новых материалов данного типа оказывается дорогостоящим, а также довольно часто его проведение затруднительно по различным причинам. В таких ситуациях целесообразнее воспользоваться методами математического моделирования. В рассматриваемых адсорбционных системах одним из параметров является многочастичное взаимодействие, которое часто не учитывается в моделировании из-за усложнения расчетов. В данной работе мы провели оценку влияния многочастичных взаимодействий на общую энергию системы с помощью метода трансфер-матрицы и программного комплекса Materials Studio. За основу была взята модель моноцентровой адсорбции молекул на треугольной решетке с учетом ближайших взаимодействий. Для этой модели были построены фазовые диаграммы в основном состоянии и проведены расчеты ряда термодинамических характеристик (степени покрытия $\theta$, энтропии $S$, восприимчивости $\xi $) при ненулевых температурах. Было обнаружено образование всех четырех упорядоченных структур (решеточный газ с $\theta=0$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R30^{\circ}$ с $\theta = \frac{1}{3}$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3})R^{*}30^{\circ}$ с $\theta = \frac{2}{3}$, плотнейшая фаза с $\theta = 1$) в системе, учитывающей исключительно двухчастичные взаимодействия, и отсутствие фазы $(\sqrt{3}\times \sqrt{3}) R30^\circ$ при учете только трехчастичных взаимодействий. На основе квантово-механических расчетов на примере атомистической модели адсорбционного слоя тримезиновой кислоты мы определили, что в такой системе вклад многочастичного характера взаимодействий составляет 11,44% от энергии двухчастичных взаимодействий. При таких значениях в решеточной модели возникают только количественные отличия, проявляющиеся в смещении области перехода из структуры $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R^{*}30^\circ$ в плотнейшую фазу вправо на 38,25% при $\frac{\varepsilon}{RT} = 4$ и влево на 23,46% при $\frac{\varepsilon}{RT} = −2$.
Ключевые слова: самоорганизация, многочастичные взаимодействия, моноцентровая адсорбция, метод трансфер-матрицы, фазовые переходы.
Influence of the simplest type of multiparticle interactions on the example of a lattice model of an adsorption layer
Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 2, pp. 445-458Self-organization of molecules on a solid surface is one of the promising directions for materials generation with unique magnetic, electrical, and optical properties. They can be widely used in fields such as electronics, optoelectronics, catalysis, and biology. However, the structure and physicochemical properties of adsorbed molecules are influenced by many parameters that must be taken into account when studying the self-organization of molecules. Therefore, the experimental study of such materials is expensive, and quite often it is difficult for various reasons. In such situations, it is advisable to use the mathematical modeling. One of the parameters in the considered adsorption systems is the multiparticle interaction, which is often not taken into account in simulations due to the complexity of the calculations. In this paper, we evaluated the influence of multiparticle interactions on the total energy of the system using the transfer-matrix method and the Materials Studio software package. The model of monocentric adsorption with nearest interactions on a triangular lattice was taken as the basis. Phase diagrams in the ground state were constructed and a number of thermodynamic characteristics (coverage $\theta$, entropy $S$, susceptibility $\xi$) were calculated at nonzero temperatures. The formation of all four ordered structures (lattice gas with $\theta=0$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R30^{\circ}$ with $\theta = \frac{1}{3}$, $(\sqrt{3} \times \sqrt{3})R^{*}30^{\circ}$ with $\theta = \frac{2}{3}$ and densest phase with $\theta = 1$) in a system with only pairwise interactions, and the absence of the phase $(\sqrt{3}\times \sqrt{3}) R30^\circ$ when only three-body interactions are taken into account, were found. Using the example of an atomistic model of the trimesic acid adsorption layer by quantum mechanical methods we determined that in such a system the contribution of multiparticle interactions is 11.44% of the pair interactions energy. There are only quantitative differences at such values. The transition region from the $(\sqrt{3} \times \sqrt{3}) R^{*}30^\circ$ to the densest phase shifts to the right by 38.25% at $\frac{\varepsilon}{RT} = 4$ and to the left by 23.46% at $\frac{\varepsilon}{RT} = −2$.
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"