РУС ENG

ИНТЕГРАЦИЯ МУЛЬТИФИЗИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ МАГНИТНОЙ ДОСТАВКИ КЛЕТОК

О журнале

Новости
Цели и сфера
Основатель и издатель
Редакционная коллегия
Условия лицензирования
Конфиденциальность
Отношение к плагиату
Публикационная этика
Политика архивирования
Подписка


Для авторов

Инструкции для авторов
Процесс рецензирования
Авторские права
Договор о передаче прав
Редакционные сборы


Архив

Все выпуски
Поиск


Контакты

Контакты


Солопов М. В. – научный сотрудник, лаборатория клеточных и тканевых биотехнологий ФГБУ «ИНВХ им. В.К. Гусака» Минздрава России, 283045, Донецк, пр-кт. Ленинский, 47. Область научных интересов: регенеративная биомедицина, клеточные технологии, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети

Турчин В. В. – старший научный сотрудник, лаборатория клеточных и тканевых биотехнологий ФГБУ «ИНВХ им. В.К. Гусака» Минздрава России, 283045, Донецк, пр-кт. Ленинский, 47. Область научных интересов: регенеративная биомедицина, клеточные технологии

Попандопуло А. Г. – д.мед.н, профессор, заведующий лабораторией клеточных и тканевых биотехнологий ФГБУ «ИНВХ им. В.К. Гусака» Минздрава России, 283045, Донецк, пр-кт. Ленинский, 47. Область научных интересов: регенеративная биомедицина, клеточные технологии, хирургия

Кавелина А. С. – к.мед.н, старший научный сотрудник, лаборатория клеточных и тканевых биотехнологий ФГБУ «ИНВХ им. В.К. Гусака» Минздрава России, 283045, Донецк, пр-кт. Ленинский, 47. Область научных интересов: регенеративная биомедицина, клеточные технологии

Акопян Г. В. – научный сотрудник, лаборатория клеточных и тканевых биотехнологий ФГБУ «ИНВХ им. В.К. Гусака» Минздрава России, 283045, Донецк, пр-кт. Ленинский, 47. Область научных интересов: регенеративная биомедицина, клеточные технологии

Легенький Ю. А. – старший научный сотрудник, ФГБОУ ВО «Донецкий государственный университет», 283001, Донецк, ул. Университетская, 24. Область научных интересов: физика магнитных полей, биофизика

Беспалова С. В. – д.ф.-м.н, профессор, ректор, ФГБОУ ВО «Донецкий государственный университет», 283001, Донецк, ул. Университетская, 24. Область научных интересов: физика магнитных полей, биофизика

УДК: 004.032.26+004.8+537.622+616-089
DOI: 10.24412/2413-7383-2025-3-38-190-197
Язык: Русский

Аннотация: Магнитно-направленная доставка мезенхимных стволовых клеток (МСК) перспективна для терапии глубоких тканей, таких как область перелома шейки бедра, но требует создания мощных внешних магнитных систем. В данной работе предложен подход к их автомати-зированному проектированию с помощью машинного обучения. На основе мультифизической модели был определен целевой силовой фактор поля B⋅∇B≥26,5 Т2/м. Методом байесовской оптимизации, интегрированной с конечно-элементным моделированием, найдена конфигурация системы, способная генерировать силовой фактор 21,35 Т2/м на целевой глубине 5 см. Исследование демонстрирует, что синергия машинного обучения и моделирования является мощным инструментом для автоматизации разработки сложных медицинских устройств.

Ключевые слова: мезенхимные стволовые клетки, магнитная доставка клеток, регенеративная медицина, машинное обучение, мультифизическое моделирование, конечно-элементное моделирование, магнитные поля, биомедицинские устройства, оптимизация

Список литературы

  1. Ridha M. Al -Jabri T. Stelzhammer T. et al. Osteosynthesis, Hemiarthropla sty, Total Hip Arthroplasty in Hip Fractures: All I Need to Know. Injury. 2024. Vol. 55. P. 111377. DOI: 10.1016/j.injury.2024.111377.
  2. Han D. Liu W. Gong J. et al. Challenges and Future Perspectives in Using Mesenchymal Stem Cells for Efficient Bone Fracture Healing. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 2025. Vol. 13. P. 1568914. DOI: 10.3389/fbioe.2025.1568914.
  3. Silva L.H.A. Cruz F.F. Morales M.M. et al. Magnetic Targeting as a Strategy to Enhance Therapeutic Effects of Mesenchymal Stromal Cells. Stem Cell Research & Therapy. 2017. Vol. 8. P. 58. DOI: 10.1186/s13287-017-0523-4.
  4. Guldris N. Argibay B. Gallo J. et al. Magnetite Nanoparticles for Stem Cell Labeling with High Efficiency and Long-Term in Vivo Tracking. Bioconjugate Chemistry. 2017. Vol. 28. P. 362–370. DOI: 10.1021/acs.bioconjchem.6b00522.
  5. Korsakova A.S. Kotsikau D.A. Haiduk Y.S. et al. Synthesis and Physicochemical Properties of MnxFe3–xO4 Solid Solutions. Journal of the Belarusian State University. Chemistry. 2020. Vol. 22. P. 466–472. DOI: 10.17308/kcmf.2020.22/3076.
  6. Zhong Z. Akkus O. Effects of Age and Shear Rate on the Rheological Properties of Human Yellow Bone Marrow. Biorheology. 2011. Vol. 48. P. 89–97. DOI: 10.3233/BIR-2011-0587.
  7. Gurkan U.A. Akkus O. The Mechanical Environment of Bone Marrow: A Review. Annals of Biomedical Engineering. 2008. Vol. 36. P. 1978–1991. DOI: 10.1007/s10439-008-9577-x.
  8. Liu T. Xiong B. Cui X. et al. Numerical Study of Interstitial Fluid Flow Behavior in Osteons under Dynamic Loading. BMC Musculoskeletal Disorders. 2025. Vol. 26. P. 187. DOI: 10.1186/s12891 -025-08425-1.
  9. Zakariapour M. Hamedi M.H. Fatouraee N. Characteristics of Interstitial Fluid Flow along with Blood Flow inside a Cylindrical Tumor: A Numerical Simulation. Acta Scientiarum. Technology. 2018. Vol. 40. P. 30792. DOI: 10.4025/actascitechnol.v40i1.30792.
  10. Sarwar A. Nemirovski A. Shapiro B. Optimal Halbach Permanent Magnet Designs for Maximally Pulling and Pushing Nanoparticles. Journal of Magnetism and Magnetic Materials. 2012. Vol. 324. P. 742–754. DOI: 10.1016/j.jmmm.2011.09.008.
  11. Guan W. Gao H. Liu Y. et al. Application of Magnetism in Tissue Regeneration: Recent Progress and Future Prospects. Regenerative Biomaterials. 2024. Vol. 11. P. rbae048. DOI: 10.1093/rb/rbae048.
  12. Hu H. Krishaa L. Fong E.L.S. Magnetic Force-Based Cell Manipulation for in Vitro Tissue Engineering. APL Bioengineering. 2023. Vol. 7. P. 031504. DOI: 10.1063/5.0138732.

Выпуск: 3(38)'2025
Раздел: МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Как цитировать: М. В. Солопов, В. В. Турчин, А. Г. Попандопуло, А. С. Кавелина, Г. В. Акопян, Ю. А. Легенький, С. В. Беспалова. ИНТЕГРАЦИЯ МУЛЬТИФИЗИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ МАГНИТНОЙ ДОСТАВКИ КЛЕТОК // Проблемы искусственного интеллекта. - 2025. - № 3 (38). - С. 190-197. - https://paijournal.guiaidn.ru/ru/2025/3(38)-17.html