잎이나 잠자리의 날개의 섬세한 분기 패턴을 검사하면 복잡한 중첩 루프 네트워크가 보입니다. 이 패턴은 자연과 구조 공학 전반에 흩어져있는 것을 발견 할 수 있습니다. 뇌의 뇌 혈관 구조, 지하 곰팡이 배열, 구조 슬라임 곰팡이의 복잡한 모양 및 에펠 탑의 금속 브레이스.
.중복 컴퓨터 네트워크 또는 전기 그리드와 같은 루프 아키텍처는 구조물이 손상에 저항합니다. Rockefeller University의 물리학자인 Marcelo Magnasco가 지적한 것처럼 Eiffel Tower는 재귀 프레임에 걸쳐 변형의 분포를 극대화하도록 설계된 루프 구조의 명확한 예입니다. 그러나 루프 설계의 모든 자연적인 예에 대해서는 잎과 대뇌 피질 혈관의 네트워크가 왜 이런 식으로 구성되는지에 대해 놀랍게도 거의 알려져 있지 않습니다.
Magnasco는 간단한 순환 시스템에 대해“우리는 단순한 순환 시스템에 대해“우리는 엔터티 간의 연결의 물리학을 완전히 역겨운 세부적인 세부 사항을 이해합니다. “그럼에도 불구하고 우리는 패턴을 전체적으로 이해하지 못합니다. 우리는 그들이 왜 이런 식으로 보이는지 또는 왜 모든 나무가 다른지 모릅니다.”
지난 몇 년 동안 Magnasco와 다른 사람들은 왜 이러한 패턴이 자연에서 일반적으로 발견되는지 정확히 탐구하기 시작했습니다. 잎과 뇌의 혈관 시스템에 대한 연구에 따르면 중첩 루프는 손상에 저항력이있는 구조를 제공하고 유체 흐름의 변동을 효율적으로 처리 할 수 있음을 확인했습니다. 이제 과학자들은 이러한 네트워크의 속성을 정량화하고 탄력성과 같은 필수 특성에 대한 통찰력을 얻고 네트워크 간의보다 유익한 비교를 허용하기 시작했습니다.
.독일 고 팅텐 (Göttingen)에있는 맥스 플랑크 역학 및 자기 조직의 물리학자인 엘레니 카티 포리 (Eleni Katifori)는“식물은 아름답게 수학적이기 때문에 물리학 자로 일할 수있는 멋진 시스템이다. 그녀는 식물이 반복적으로 자라며 자주 자라며 소나무 원뿔과 해바라기에서 볼 수있는 것과 같은 크리스탈과 같은 패턴을 나타냅니다. “우리가 정맥의 건축을 이해하면 식물의 광합성 효율을 더 잘 다룰 것입니다.”
.잎 정맥을 이해하면 뇌 표면의 훨씬 더 복잡한 혈관 네트워크에 빛을 비출 수 있으며 뇌 활동과 혈류 사이의 밀접한 연결을 밝힙니다. 그 관계는 여전히 잘 이해되지 않았지만 오늘날 사용중인 가장 인기있는 뇌 영상 기술 중 하나 인 기능적 자기 공명 영상의 기초를 제공합니다.
이러한 네트워크를 매핑하면 뇌졸중에 특히 민감한 뇌의 일부를 정확히 찾아 낼 수 있으며, 알츠하이머 병 및 기타인지 문제에서 혈류의 역할에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 보스턴 매사추세츠 종합 병원의 물리학자인 데이비드 보아스 (David Boas)는“병든 뇌를보고, 그 기본 매개 변수 중 하나가 다른지, 질병의 진행과 관련이 있는지 확인하려고 노력하는 것을 상상할 수있다”고 말했다.
순환 시스템은 유체의 흐름을 지배하는 잘 알려진 방정식으로 연결된 파이프 네트워크로 표현 될 수 있기 때문에 물리학 자들은 잎 정맥과 같은 간단한 네트워크를 상대적으로 쉽게 모델링 할 수 있습니다. 이러한 시스템을 연구함으로써 Magnasco는 정맥의 크기의 이유, 연결 각도 및 네트워크의 다른 스케일의 구조가 어떻게 구성되는지를 밝히기를 희망합니다.
Magnasco는 쉽게 시각화 된 네트워크를 분석하는 방법은 상호 작용 유전자 및 단백질의 웹 또는 뇌의 뉴런 네트워크와 같이 모델링하기 어려운 생물학적 네트워크에 적용될 수 있다고 말했다. Magnasco는“잎은 다른 네트워크의 어려움이 존재하지 않기 때문에 공부하기에 좋은 선택입니다.
잎을 만들려면
효율적인 네트워크를 만들 때, Evolution은 네트워크 구축 비용과 운영 비용의 두 가지 요소를 고려해야합니다. 혈관 구조의 경우, 이는 정맥을 만들고 유체를 펌핑하는 비용으로 해석됩니다. 작동하기 가장 저렴한 네트워크는 일부 고대 식물에서 사용하는 간단한 분기 트리 구조입니다. 효율적이지만이 구조는 매우 탄력적이지 않습니다. 링크가 손상되면 시스템의 일부는 유체 손실과 죽음을 겪습니다.
정맥 아키텍처의 토폴로지를 이해하기 위해 Katifori와 Magnasco는 필수 기능을 캡처하려는 간단한 네트워크 모델을 구축했습니다. 그들은 흐름과 압력이 다양한 파이프 네트워크로 Xylem이라는 정맥을 모델링했습니다. 그들은 제한된 양의 파이프를 감안할 때, 파이프를 어떻게 배포하여 수압의 방울을 최소화하고 시스템을 가능한 한 손상시킬 수 있도록 어떻게해야합니까? Katifori는 현실 세계에서“곤충이 잎에서 물기를 마시면 계속 기능하고 있습니다.”라고 말했습니다.
그들은 루프 내의 루프 내의 루프를 의미하는 계층 적으로 중첩 된 루프의 아키텍처가 손상에 가장 저항력이 있음을 발견했습니다. Katifori는“루프는 네트워크를 중복시킵니다. "손상이 있으면 물을 다른 채널로 다시 발전시킬 수 있습니다." 작년에 PLOS ONE에 출판 된이 모델에 의해 생산 된 구조는 일부 잎에서 발견 된 구조와 매우 흡사합니다.
손상된 잎을 통해 흐르는 형광 유체의 눈에 띄는 비디오를 통해 연구원들은 손상 부위 주변의 물이 어떻게 흐르는 지 정량화 할 수있었습니다. 루프 아키텍처가 아닌 나무와 같은 진화론 적으로 고대 식물 인 Ginko Biloba의 잎은 같은 탄력성을 나타내지 않습니다.
연구원들은 또한 환경 조건이 변함에 따라 루프 네트워크가 유체 흐름의 변동을 더 잘 처리 할 수 있음을 발견했습니다.
Katifori와 Magnasco는 현재 변화하는 환경에 대한 반응으로 진화하며 곰팡이, 슬라임 곰팡이 및 심지어 동물의 혈관 시스템에서도 활용 될 수 있습니다. 예를 들어 슬라임 곰팡이는 지속적으로 모양을 바꾸어 음식을 찾기 위해 종종 루피 네트워크 형태로 긴 손가락을 연장합니다. 한 번의 눈에 띄는 실험에서 일본 연구자들은 도쿄 주변의 도시를 모방 한 오트밀 조각으로 점령 된 표면에 점액 곰팡이를 자랐습니다. 점액 금형은 도쿄의 효율적인 철도 시스템과 유사한 루프 네트워크로 성장했습니다.
혈관 매핑
효율적인 혈류는 뇌의 기능의 필수 구성 요소이며, 에너지 저장을위한 광범위한 메커니즘이 부족합니다. 전기적으로 활성 뉴런은 빠르게 보충되어야합니다. 결과적으로 뇌는 혈류를 정확하게 조절하여 표적화 된 영역으로의 전달을 증가시킵니다. 취리히 대학교의 신경 과학자 인 브루노 웨버 (Bruno Weber)는“혈류의 미세 조정은 밀리미터 범위보다 낮은 지역 수준에서 발생합니다.
10 년 전, 캘리포니아 대학교, 샌디에고 대학교의 물리학 자이자 신경 과학자 인 데이비드 클라인 펠트 (David Kleinfeld)는 설치류 뇌의 개별 모세관의 혈류를 모니터링 할 수 있음을 발견했습니다. 그들은 혈류가 종종 방향을 역전 시켰으며, 이는 용기 네트워크가 루프 구조를 형성했음을 강력하게 시사합니다. Kleinfeld는“혈관이 처음으로 생각했던 것보다 혈관 구조가 더 흥미로웠다는 직감이있었습니다.
몇 년 전, Kleinfeld의 팀 팀은 동물이 전 세계를 느끼기 위해 휘스커를 사용할 때 활성화되는 뇌의 일부인 쥐 체성 감각 피질의 표면 혈관 구조가 무작위 일련의 상호 연결된 루프로 구성된다는 것을 발견했습니다. 이 배열은 혈액이 모든 방향에서 특정 지점으로 흐를 수있게하므로 해당 지점의 뉴런이 필요한 연료를 얻을 수 있습니다. Kleinfeld는“루프가 2 차원 격자에 무작위로 연결되면 혈액이 방사상으로 전기적으로 활성 상태로 이동할 수 있습니다.
2010 년에 연구원들은 뇌 피질의 외부 층인 쥐와 마우스에서 신피질 표면을 덮는 혈관 네트워크를 매핑했습니다. Kleinfeld는“우리는 메쉬를 형성 한 직감이 있었기 때문에 혈관을 완전히 채우고 표면을 매핑했습니다. "선박의 대부분은 루프 아키텍처에있었습니다." 과학자들은 네트워크에 어느 정도의 중복성을 의심했지만 Kleinfeld의 팀은 새로운 수준의 세부 사항을 제공했습니다. Kleinfeld는“우리는 모든 것을 매핑하고 토폴로지를 파악하고 네트워크를 정량화하고 흐름을 계산하는 데 사용했습니다.”라고 Kleinfeld는 말했습니다.
연구원들은이 연결 맵을 사용하여 네트워크의 단일 선박이 차단 될 때 발생하는 일에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 실행했습니다. 모델과 실제 뇌 모두에서, 2 차원 격자에서 용기를 차단하는 것은 거의 영향을 미치지 않았다. 혈액은 단순히 다른 혈관을 통해 흐릅니다. 그 발견은 임상 실습에 반영됩니다. 뇌졸중은 뇌 표면에서 결코 발견되지 않았습니다. Kleinfeld는“우리의 추측은 이런 식으로 건축 되었기 때문입니다.
그런 다음 Kleinfeld와 공동 작업자는 뇌를 더 깊이 밀어내어 체성 감각 피질의 뉴런을 공급하는 혈관의 네트워크를 검사했습니다. 7 월 Nature Neuroscience에 발표 된 논문에서 연구원들은 모세관이 지속적인 네트워크를 형성한다는 것을 보여주었습니다. Kleinfeld는“이것은 모세관 (모세관)이 서로 완전히 연결되어 있음을 의미합니다. "고립 된 선박의 지역, 부동산 조건에서 문이있는 지역 사회는 없습니다."
.연구원들은 그래프 이론이라는 통계 역학 접근법을 사용하여 실험실에서 이전에 관찰되었던 정확히 3 개의 가장자리가있는 정점으로 네트워크를 형성하는 선박의 결과를 이해했습니다. (여기서, 가장자리”는 선박을 말합니다.) Kleinfeld의 협력자 UCSD 물리학 자 Harry Suhl은 이것을 특히 강력한 건축물임을 보여주었습니다. Kleinfeld는“이것은 인터넷에서 발생하는 것처럼 정점 당 가장자리 수가 고정되지 않은 그래프와 대조적입니다.
표면 네트워크에서와 같이 모세관 시스템의 혈류 차단은 더 큰 네트워크에 거의 영향을 미치지 않았습니다. 그러나, 피질 표면에서 뇌로 떨어지는 침투 용기를 차단하면 심각한 영향을 미칩니다. 혈류가 막히고 주변 뇌 조직이 죽습니다. 침투 용기는 루프를 형성하지 않기 때문에 막힘에 취약하지만 Kleinfeld는 아키텍처가 혈액을 뇌의 특정 부분에 재분배하기위한 효율적인 수단을 제공한다고 의심합니다.
이것이 임상 용어로 암시하는 것은 아직 명확하지 않습니다. 신경과 학자들은 침투 용기의 막힘으로 인한 뇌졸중을보고하지 않지만, 이는 혈관이 전형적인 뇌 영상 기계에서 볼 수없고 개별적으로 증상을 유발할 가능성이 없기 때문입니다. 그러나 네덜란드의 University Medical Center Utrecht의 신경과 전문의 인 Geert Jan Biessels는 새로운 고성능 뇌 영상 기술이 아직 침투 용기 자체의 해상도는 아니지만 매우 작은 병변을 감지 할 수 있다고 말합니다. 그는 뇌 부검의 증거가 그러한 미세 소식이“사망 전 몇 년 전의인지 감소와 치매의 중요한 마커 일 수있다”고 덧붙였다.
.뇌의 고리
Kleinfeld의 팀은 뇌의 혈관 구조를 매핑하기위한 새로운 도구를 통해 뇌 순환계가 특정 돌연변이 또는 다른 종에서 설치류에서 어떻게 변할 수 있는지 탐구 할 계획입니다. Kleinfeld는“이제 우리는 다른 혈관을보고 사물이 왜 그대로 세워 졌는지에 대한 단서를 얻을 수 있습니다.”라고 Kleinfeld는 말했습니다.
산소 감지 단백질이없는 마우스의 예비 검사는 극적으로 변경된 구조를 나타냅니다. 전형적인 동물과 달리 돌연변이 마우스는 뇌 표면에 혈관의 2 차원 격자가 부족합니다. Kleinfeld는“3D 구조 만 있으면됩니다. "작은 파이프의 루베 골드버그와 같습니다."
Weber와 Kleinfeld는 이제 유럽 연합의 인간 뇌 프로젝트가 자금을 지원하는 노력 인 마우스 뇌의 전체 혈관 시스템을 매핑하기위한 프로젝트와 협력하고 있습니다. Weber는이지도는보다 정확한 모델을 가능하게하고 전체 뇌를 매핑하려는 광범위한 목표를위한 유용한 스캐 폴드를 제공 할 것이라고 말했다. 또한 연구원들은 운동 계획에 관여하는 선조체와 같이 뇌졸중에 걸리기 쉬운 뇌의 일부가 약하게 상호 연결된 혈관 네트워크로 인해 취약한지를 살펴볼 수 있습니다.
.연구원들은 또한 신체의 다른 부분에서 순환 네트워크를 연구하기 시작했습니다. 매사추세츠 종합 병원의 생물 학자 인 랜스 먼 (Lance Munn)은 대부분의 조직은 루프 형태로 상당한 중복성을 가지고 있다고 말했다. "예를 들어, 피부에서,이 루프들은 부상이 발생할 때 흐름에 대한 대체 경로를 제공합니다. 흐름은 공급 용기에서 바로 하류에있는 조직에 도달하기 위해 '주위를 돌아 다닐 수 있습니다." MUNN은 종양에서 혈관 네트워크의 특성을 탐색하고 있으며, 이는 성장하는 암 조직을 공급하기 위해 광범위한 혈관 네트워크를 개발합니다. (인기있는 클래스의 암 약물, 혈관 신생 억제제, 새로운 혈관이 형성되는 것을 방지함으로써 종양이 성장하는 것을 막음)
Kleinfeld는 혈관 네트워크를 위해 개발 된 도구를 사용하여 쥐가 수염을 움직이고 정보를 감지하는 방법에 대한 감각 운동 루프와 같이 뇌 스템의 신경망을 연구하기 위해 뇌 스템의 신경망을 연구하고 있습니다. Kleinfeld는“혈관 구조는 그 자체로 흥미 롭습니다.
