Mathematical Modeling of Intravascular Blood Coagulation under Wall Shear Stress

Rukhlenko, Oleksii S.; Dudchenko, Olga A.; Zlobina, Ksenia; Guria, Georgy Th.

doi:10.1371/journal.pone.0134028

Cited by 24 publications

(18 citation statements)

References 55 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The PARI is dependent on VWF size ( n ), shear rate , and platelet sensitivity ( n A ). The value of may be calculated mathematically 33 or directly determined (by MRI or ultrasonic data). The procedure used to determine the VWF size distribution is also known 34 .…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Platelet activation risk index as a prognostic thrombosis indicator

Zlobina

Guria

2016

Sci Rep

View full text Add to dashboard Cite

Platelet activation in blood flow under high, overcritical shear rates is initiated by Von Willebrand factor. Despite the large amount of experimental data that have been obtained, the value of the critical shear rate, above which von Willebrand factor starts to activate platelets, is still controversial. Here, we recommend a theoretical approach to elucidate how the critical blood shear rate is dependent on von Willebrand factor size. We derived a diagram of platelet activation according to the shear rate and von Willebrand factor multimer size. We succeeded in deriving an explicit formula for the dependence of the critical shear rate on von Willebrand factor molecule size. The platelet activation risk index was introduced. This index is dependent on the flow conditions, number of monomers in von Willebrand factor, and platelet sensitivity. Probable medical applications of the platelet activation risk index as a universal prognostic index are discussed.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…VWF size is regulated by ADAMTS13, which cuts VWF into shorter multimer fragments 33 . An enhanced shortening of VWF multimers by ADAMTS13 is known as von Willebrand disease 2A 25 26 (decreased platelet activation), and it corresponds to the shifting of representative points to the left in the platelet activation diagram ( Fig.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Platelet activation risk index as a prognostic thrombosis indicator

Zlobina

Guria

2016

Sci Rep

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Для анализа режимов функционирования системы свертывания активно используется математическое моделирование. По сравнению с реальным экспериментом теоретические модели позволяют рассматривать более широкий спектр различных параметров и соответствующие им режимы свертывания [Rukhlenko et al, 2015;Stortelder, Hemker, 1997;Leiderman, Fogelson, 2011;Krasotkina et al, 2000;Ataullakhanov et al, 1998;Bouchnita et al, 2016;Zarnitsina et al, 2001].…”

Section: Introductionunclassified

Mathematical modeling of thrombin propagation during blood coagulation

Galochkina¹,

Volpert²

2017

CRM

View full text Add to dashboard Cite

In case of vessel wall damage or contact of blood plasma with a foreign surface, the chain of chemical reactions called coagulation cascade is launched that leading to the formation of a fibrin clot. A key enzyme of the coagulation cascade is thrombin, which catalyzes formation of fibrin from fibrinogen. The distribution of thrombin concentration in blood plasma determines spatio-temporal dynamics of clot formation. Contact pathway of blood coagulation triggers the production of thrombin in response to the contact with a negatively charged surface. If the concentration of thrombin generated at this stage is large enough, further production of thrombin takes place due to positive feedback loops of the coagulation cascade. As a result, thrombin propagates in plasma cleaving fibrinogen that results in the clot formation. The concentration profile and the speed of propagation of thrombin are constant and do not depend on the type of the initial activator. Such behavior of the coagulation system is well described by the traveling wave solutions in a system of "reaction-diffusion" equations on the concentration of blood factors involved in the coagulation cascade. In this study, we carried out detailed analysis of the mathematical model describing the main reaction of the intrinsic pathway of coagulation cascade. We formulate necessary and sufficient conditions of the existence of the traveling wave solutions. For the considered model the existence of such solutions is equivalent to the existence of the wave solutions in the simplified one-equation model describing the dynamics of thrombin concentration derived under the quasi-stationary approximation. Simplified model also allows us to obtain analytical estimate of the thrombin propagation rate in the considered model. The speed of the traveling wave for one equation is estimated using the narrow reaction zone method and piecewise linear approximation. The resulting formulas give a good approximation of the velocity of propagation of thrombin in the simplified, as well as in the original model.

show abstract

“…Существующие работы показывают ассоциацию процесса тромбообразования с высоким сдвиговым напряжением в сосудистой стенке за счет действия тока крови, а также возникновением турбулентности потока [8][9][10]. С учетом вариативности геометрии внутренней стенки, данная теория может оказаться особенно актуальной для биопротезов.…”

unclassified

“…Вопросам компьютерного моделирования течения в кровеносных сосудах и сосудистых протезах сложной конфигурации посвящено большое количество работ, отличающихся как выбором конкретного объекта моделирования, так и подходами к построению и исследованию модели. Так в работах [8,12,13] изучаются двумерные модели течения в сосудах со стенозом и исследуются факторы, влияющие на процесс тромбообразования. Работы [14][15][16] и многие другие (см., например, обзорные статьи [17,18]) посвящены исследованию гемодинамических аспектов течения в сосудах, бифуркациях и анастомозах с идеализированной трехмерной геометрией.…”

unclassified

Modeling of the Hemodynamics of Vascular Prostheses "Kemangiprotez" in Silico

Клышников¹,

Klyshnikov²

2017

Math.Biol.Bioinf.

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. Работа описывает аспекты применения численного моделирования потоков жидкости в клинической медицине при вмешательствах на сосудистом русле человека. Используемый в исследовании метод моделирования верифицирован с использованием данных допплер-эхографии конечного пациента. Показано, что отклонение между численным экспериментом и клиническими данными -кривыми давления на входе и выходе исследуемых сосудов, составляет 20 %. Полученные количественные характеристики потока: пиковая систолическая скорость, конечная диастолическая скорость, минимальная диастолическая скорость, индекс резистивности, индекс пульсации, индекс систола/диастола сопоставимы между верификационными и экспериментальными данными. Так, для проксимального участка в случае клинических данных соответствующие показатели составили 96.5 см/с; 4.,5 см/с; 36.2 см/с; 1.,05; 11.5; 21.3. Для моделирования -107.9 см/с; 4.44 см/с; 43.9 см/с; 1.05; 12.0; 24.3. В работе описано применение исследуемого метода на двух клинических сосудистых протезах «КемАнгиопротез» для оценки зон повышенного сдвигового напряжения и, таким образом, риском возникновения тромбообразования. Показано, что распределение критических зон соответствует зонам анастомозов-сшивок между сегментами изделия, что может являться потенциальным местом для оптимизации протеза.Ключевые слова: компьютерное моделирование, гидродинамика, протезирование, допплер-эхография. ВВЕДЕНИЕАтеросклеротические поражения артерий, приводящие к региональному нарушению гемодинамики -тяжелой ишемии, является причиной 90 % всех случаев ампутации нижних конечностей [1]. Протезы, применяемые в современной сосудистой хирургии, позволяют минимизировать риск операций реваскуляризации нижних конечностей, улучшить качество и длительность жизни пациентов [2]. Вследствие недостатка ауто-и аллогенного материала для проведения подобных вмешательств

show abstract

Mathematical Modeling of Intravascular Blood Coagulation under Wall Shear Stress

Cited by 24 publications

References 55 publications

Platelet activation risk index as a prognostic thrombosis indicator

Platelet activation risk index as a prognostic thrombosis indicator

Mathematical modeling of thrombin propagation during blood coagulation

Modeling of the Hemodynamics of Vascular Prostheses "Kemangiprotez" in Silico

Contact Info

Product

Resources

About