一种用于生成生物物理上真实的三维动脉网络的算法，该算法应用于大鼠骨骼肌

《Physiological Reports》：An algorithm for generating biophysically realistic three-dimensional arteriolar networks applied to rat skeletal muscle

本研究开发了一种基于约束构造优化的三维血管生成算法，可模拟不同形状和大小的组织中的分支动脉网络。通过调整组织宽高长比例和微血管密度等参数，算法生成的血管网络与鼠腓肠肌和斜方肌真实数据集高度吻合。结果表明，直径低于25微米的微血管在不同组织形状中性质相似，而较大血管受组织形态影响显著；组织大小通过改变微血管密度影响血流动力学特性。算法验证显示其能准确预测血流分布和血管结构，适用于组织工程和疾病研究。

　　
该研究致力于开发一种计算算法，用于模拟三维椭球形组织中分支动脉网的结构与血流动力学特性。研究基于约束构造优化（CCO）原理，通过迭代网络生成框架模拟血管生长机制，并验证了算法在不同组织形状和规模下的适用性。

### 研究背景与意义
微循环系统由直径小于200微米的血管网络构成，是组织代谢与循环调节的核心环节。尽管实验研究揭示了微血管的形态学规律（如默里定律、福哈赖乌斯效应），但受限于实验成本和技术难度，现有模型多针对特定组织或简化三维结构。本研究通过开发通用性更强的三维血管生成算法，旨在建立可扩展的微血管建模框架，为组织工程、疾病机制研究和药物开发提供工具支持。

### 算法设计与创新
算法核心基于血管生成生物力学机制：
1. **约束优化生成**：采用迭代优化策略，在每一步生长新血管时，通过最小化网络总血容量实现生物效率最大化。这种设计模拟了血管系统在发育阶段优先形成高效网络的进化规律。
2. **参数可调性**：包含组织几何参数（长宽高比例）、血管密度（ bifurcation数量）、终端血流（Qperf）等12个可调节参数。默认参数基于现有实验数据（如大鼠股四头肌血管直径分布），支持快速验证和对比。
3. **三维适应性**：突破二维平面模型局限，通过动态调整组织体积与血管密度的比例关系，实现了从微米级到米级（如鲸鱼肌肉组织）的跨尺度建模能力。

### 关键发现与验证
#### 形态学特征
- **尺寸效应**：当组织体积扩大至米级（Tissue IV）时，平均血管直径显著增加（15-285微米），但直径分布的斯特拉赫级数和离心级数特征与实验数据高度吻合。
- **空间填充效率**：通过盒计数法计算的分形维度显示，宽扁形组织（A型）的血管网络三维填充效率（Df≈2.2）优于窄长形组织（B型，Df≈2.1），验证了形态学对网络结构的影响。

#### 血流动力学特性
- **默里定律验证**：算法生成的血管直径与血流量的幂律关系（指数γ=2.63±0.08）与实验数据一致，且在直径>25微米的分支血管中表现尤为显著。
- **异质性分布**：在直径<25微米的末梢血管中，血流异质性（γ值）呈现统计学均一性（p>0.05），说明微观网络存在尺度临界点，低于此尺寸血管的血流调控可能趋于均质化。

#### 组织形状影响
- **临界尺寸效应**：当组织体积超过其微血管密度阈值（约25微米/平方毫米）时，形状差异（扁圆型vs窄长型）对血管拓扑的影响显著；而体积较小的组织（<1立方厘米）中，形状影响主要体现在直径>50微米的中间级血管。
- **入口位置影响**：在相同体积下，组织入口方向（尖端vs侧面）会导致末梢血管分布呈现梯度差异（如股四头肌模型中，侧入口组织的边缘血管密度提高17%）。

### 算法验证与实验对比
通过对比两种经典实验数据（Al Tarhuni团队的大鼠臀大肌视频显微镜数据，Engelson团队的后束肌生物物理参数），算法生成的网络在以下关键指标中表现优异：
1. **拓扑结构**：Strah器级数3以上的大血管（直径>20微米）分支模式与实验数据吻合度达92%。
2. **血流分布**：终端血管的血流量误差控制在±3%以内，且符合福哈赖乌斯效应（管周 hematocrit 下降率与直径平方根成反比）。
3. **分形特性**：在体积0.54-1.61立方厘米范围内，分形维度（Df=2.08-2.15）与生物组织测量值（r=0.92）高度一致。

### 应用价值与局限
#### 实际应用场景
- **组织工程**：可模拟3D生物打印组织的血管化过程，评估不同几何构型对营养运输效率的影响。
- **疾病建模**：通过调整血管密度（Nbif参数）和压力梯度（dPtot），可研究糖尿病、动脉硬化等病理状态下的微循环异常。
- **手术规划**：预测肿瘤或损伤组织的血流再分布，辅助制定介入治疗方案。

#### 现存局限性
1. **参数依赖性**：默认参数基于特定实验数据，其他组织（如心肌、脑组织）需重新标定。
2. **动态过程缺失**：当前模型仅静态模拟健康状态，无法体现血管收缩/舒张、细胞迁移等动态过程。
3. **计算效率瓶颈**：生成900级分支网络需30小时计算时间，通过并行计算优化后可缩短至8小时。

### 未来发展方向
1. **多尺度整合**：与器官级模型（如小鼠全身循环网络）对接，建立从亚细胞到器官的多尺度模拟框架。
2. **动态调节模块**：引入神经信号传导模型（如内皮素-1信号通路）实现血管张力的动态调控。
3. **跨物种验证**：开发标准化参数数据库，比较人、鼠、猪等物种的血管生成差异。

该研究首次系统揭示了组织形态与微循环结构的非线性关系，为个性化医疗中的组织工程和疾病机制研究提供了新的分析工具。算法开源（DOI:10.5281/zenodo.16747595）和标准化文档（CC BY 4.0协议）的建立，将加速计算生物学领域的技术转化。