针对微流控芯片捕获循环肿瘤细胞过程的建模和仿真

The circulating tumor cells (CTCs) are produced from the solid tumor tissue and they are found mainly in the peripheral blood or bone marrow. It is shown that CTCs are closely related to the diagnosis and treatment of tumor. In recent years, liquid biopsy technique using microfluidic chip to detect circulating tumor cells has been viewed as a very promising direction with great potential. However, capturing circulating tumor cells by microfluidic chips is a very complicated multi-scale physical process. And the current state-of-the-art models and computing platforms cannot meet the precision and scale requirements of the simulation. To address this challenge, we proposes a framework based on the latest results in the fields of computational biology, Computational fluid dynamics, high-performance computing and microfluidic chip development. Theoretically, we plan to establish the Navier-Stokes-cell-Phase-Field-Crystal model, which could model both complex fluids and cells. For the numerical simulation, we propose to develop high-performance finite element computing platform and high stability numerical method. These results will allow us to simulate the process of capturing the circulating tumor cell by microfluidic chips with 1 billion DOF scale. We also plan to compare the simulation results with datas form real experiments. With this comparison we can parameterize our new model, and lay the foundation for the improvement of future microfluidic chip design.

循环肿瘤细胞由来自于实体瘤原发灶的肿瘤细胞进入周围血液或骨髓产生，其与肿瘤诊断与治疗存在密切联系。近年来，利用微流控芯片进行循环肿瘤细胞检测的液体活检技术在肿瘤防控领域显示出巨大前景。然而, 用微流控芯片捕获循环肿瘤细胞是一个非常复杂的多尺度物理过程。目前最先进的模型和计算平台无法满足其仿真的精度和规模要求。为了应对这一挑战, 申请人领导的团队提出了一个基于计算生物学、计算流体力学、高性能计算和微流控芯片开发领域的最新成果的框架。在理论方面, 我们拟建立同时包含复杂流体和细胞的内维尔-斯托克斯-细胞晶体相场模型。在数值模拟方面, 我们拟开发高性能有限元计算平台和高稳定性数值方法。这些结果将允许我们进行10亿自由度规模的微流控芯片捕获循环肿瘤细胞仿真，并与试验观测对比。通过这种比较, 我们可以对新模型进行参数化, 为今后微流控芯片设计的改进打下基础。

在国家自然科学基金委资助下，我们开展了针对微流控芯片捕获肿瘤细胞过程的仿真研究。针对这个流程的特性，我们将研究集中在三个方面：细胞-流体模拟；肿瘤细胞捕获机制；肿瘤细胞的分割和识别。基于内维尔-斯托克斯-相场晶体模型，我们建立了内维尔-斯托克斯-细胞相场晶体模型。通过分析模型的性质，我们提出了高稳定性半隐式算法。我们在高性能有限元计算平台MFEM上建立了求解器，并实现了内维尔-斯托克斯-细胞相场晶体模型的初步验证。在肿瘤细胞捕获机制研究方面，我们开发了基于Meta Dynamics的分子动力学方法，在国际上首次实现了核酸适配体SYL3C的结合机制模拟。在细胞分割和识别方面，我们基于深度神经网络实现了高效率高精度细胞识别。相关研究进一步发展为虚拟染色技术。在研究过程中，我们与从事肿瘤研究的相关单位紧密合作，研究内容和进展充分考虑到肿瘤研究及临床实践的实际需求。因此，我们的结果有很强的应用价值，可以对肿瘤的诊断和治疗做出重大贡献。然而，与医学的紧密联系也为我们的研究带来了重大的挑战。在应用实际微流控芯片进行仿真的过程中，我们遇到了很多困难，导致项目整体进度滞后，相关的科学研究目标和论文指标未能如期完成。我们在报告中讨论了这些瓶颈及解决方案。我们相信在短时间内，这些问题将得到顺利解决。