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最优传输模型量化气肠病(PI)中气体从肠腔向肠壁迁移机制,揭示早期径向扩散与深层结构阻力导致局部气体滞留和微泡形成的动态过程,整合渗透性、压力梯度及组织异质性因素,为PI诊断和严重程度评估提供新方法。
Arturo Tozzi | Raffaele Minella
美国德克萨斯州丹顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心,地址:1155 Union Circle, #311427, Denton 76203-5017
摘要
最优传输模型可以为量化肠气肿(PI)中气体从肠腔进入肠道各层的运动提供一个可靠的框架。肠气肿是一种以肠道壁内异常气体积聚为特征的疾病。我们开发了一种数学方法,该方法将肠腔内的气体扩散与随后微气泡在更深层的扩散和捕获过程结合起来。我们的扩散-对流模型建立了一个随距离肠腔增加而减弱的径向浓度梯度。数值模拟展示了在典型的三毫米厚肠道壁内气体和微气泡的空间分布,表明气体运动从均匀扩散转变为局部滞留。气体迁移最初遵循扩散驱动的传输机制,但逐渐受到局部捕获机制的影响,从而导致空间上的气体分布不均匀。微气泡的形成被建模为气体在深层组织中捕获的结果,同时考虑了与气体浓度和压力动态相关的机械效应。此外,我们的模型还考虑了关键的生物学和结构因素,如组织通透性、黏膜完整性、细菌发酵、微生物过度生长以及结构异质性,从而捕捉了这些因素对气体滞留的综合影响。总体而言,肠气肿中的气体迁移在早期遵循圆形扩散模式,直到遇到结构阻力后形成深层微气泡。局部微气泡的密度和深度与气体压力梯度及通透性变化之间存在统计学上的显著相关性,这突显了传输动力学与组织特征之间的相互作用。我们的定量表征为改进肠气肿的诊断评估以及基于潜在传输机制评估疾病严重程度提供了结构化的方法。
章节摘录
引言
肠气肿(以下简称PI)是指肠道壁内存在气体的情况,通常与生理或病理状况相关,包括缺血、感染和机械性阻塞等。当前的成像技术(如计算机断层扫描、超声波和气体感应胶囊技术)能够可视化肠道内的气体,但缺乏定量评估其空间分布和进展的能力。
材料与方法
2.1 我们对婴儿的超声扫描进行了回顾性评估,其中在肠袢内发现了腹膜内气体(肠气肿)这一明确征象(Albright 2019)。通过分析这些扫描中反复出现的视觉模式,我们开发了一个最优传输模型来描述气体通过肠道壁的传播机制。
结果
我们的数值模拟描述了肠道壁内气体的传输动力学,追踪了气体从肠腔内的圆形扩散到深层微气泡形成的过程。我们的模型准确地再现了实际超声成像中观察到的气体空间重新分布现象。
气体浓度最初在肠腔界面较高,随后沿径向扩散,并遵循一个依赖于梯度的分布模式(图2)。
讨论与结论
我们基于最优传输理论提供了一个数学框架,用于模拟肠气肿中气体扩散和微气泡的形成。数值模拟显示,在遇到结构阻力之前,气体扩散呈现径向分布模式;随后由于结构阻力的作用,气体开始局部滞留。微气泡主要在大于1.5毫米的深度形成,通透性梯度显著影响气体的捕获程度。
作者贡献声明
Raffaele Minella:撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件开发、资源提供。Arturo Tozzi:项目管理、方法论设计、资金获取、数据分析、数据整理、概念构思
未引用的参考文献
16); 26); 27); 28); 29); 30).
伦理批准与参与同意
本研究未涉及任何由作者进行的人类参与者或动物实验。
出版同意
作者同意在文章发表后转让所有版权。签署的作者保证文章的原创性,不侵犯任何第三方的版权或其他专有权利,未被其他期刊考虑过,且未曾发表过。
数据与材料的可用性
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在准备本研究时,作者使用了ChatGPT 4o来辅助数据分析、手稿起草以及改进拼写、语法和整体编辑。使用该工具后,作者根据需要审查和修改了内容,并对出版物的内容负全责。
资金支持
本研究未获得公共部门、商业部门或非营利部门的任何特定资助。即使没有具体的资金来源,也必须说明研究的实际资金来源。其中一位作者是ASL Napoli的雇员;然而,没有专门为这项研究分配任何机构资金。
利益冲突声明
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