阿迪尔·马尔迪诺格鲁(2009)在植入辅助磁性药物靶向的数学模型中包含相互作用。沃特福德理工学院博士论文。
摘要
药物输送技术是生物医学的一个重要领域。靶向给药旨在通过引导或捕获体内所需部位附近的活性物质来减少药物使用的不良副作用。这在癌症化疗中尤其有益，因为全身用药的副作用可能很严重。一种靶向给药的方法是使用磁性纳米粒子作为所需活性剂的载体成分。一旦注入体内，这些磁性载体的行为就会受到磁场的影响和控制。在植入物辅助的磁性药物靶向系统中，磁性植入物，通常是支架、金属丝或球形种子，可以用于靶向身体深处的部位，因为植入物充当产生的磁力的焦点。这很容易理解，因为力取决于磁场的梯度，而植入物附近的梯度很大。在设计这种系统时，需要考虑许多因素，包括物理因素，如植入物和载体的大小和性质，以及所需的场。此外，必须考虑这些系统在血管系统区域的适用范围，从低血流速度环境，如毛细血管床到高速动脉。此外，还需要这些系统的评估标准。数学建模和仿真在为体外和体内实验提供信息方面发挥了宝贵的作用，从而实现了实际的系统设计。具体而言，本工作考虑了Avil´es、Ebner和Ritter的植入辅助磁性药物靶向系统，并使用开源C++有限体积库OpenFOAM进行了二维数学建模。在处理的第一个系统中，将大的铁磁性颗粒作为种子植入毛细管床中，以帮助收集单畴纳米颗粒（半径20-100nm）。Langevin函数用于计算粒子的磁矩，该模型进一步适用于处理已知在这些系统中发生的粒子团聚。这种聚集可归因于粒子间的相互作用，这里，根据Mikkelsen等人在微流体系统中处理低磁场（0.05 T）下的两个粒子相互作用，对两个相互作用的纳米颗粒的磁偶极和流体动力学相互作用进行了建模。根据粒子的初始位置，得到的预测性能会显著增加或减少。其次，在大动脉血管内植入一个铁磁性螺旋线支架。包括多个（N<20）粒子的磁偶极和流体动力学相互作用。考虑不同的初始位置，并评估系统性能。将这些相互作用包括在内，得出的预测与Avil´es等人的实验结果更为一致。我们得出的结论是，非相互作用理论预测与相应的实验结果之间的差异可以（如Avilées等人所建议的那样）主要归因于粒子间的相互作用和随后的聚集。
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