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🧬 生物学

Viscoelastic memory selects hierarchical folding in growing tissues

本研究建立了一个生长组织的粘弹性模型,旨在阐明时间依赖性的机械松弛如何支配层级折叠模式的选择,并提供了将粘弹性性质与多尺度形态结果联系起来的解析准则和相图,从而超越了传统的弹性近似。

原作者: Guang-Kui Xu, Huan Wang, Xi-Qiao Feng

发布于 2026-10-15
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原作者: Guang-Kui Xu, Huan Wang, Xi-Qiao Feng

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ⚕️ 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明

活体组织并非静态的砖块,而是动态的、不断生长的材料,它们在不断地自我重塑。随着细胞的增殖与扩张,它们经常会遇到物理极限,例如坚硬的颅骨壁或发育中器官的受限空间。当这种生长被挤压在狭窄的空间内时,组织无法简单地向外扩张,因此必须通过发生褶皱或弯曲来缓解压力。这种机械不稳定性是导致我们大脑出现皱纹、肠道内壁形成指状突起以及皮肤产生褶皱的原因。几十年来,试图理解这些形状的科学家一直依赖于将生物组织视为简单的橡皮筋或硬质塑料的模型。这些传统模型假设如果你挤压材料,它会立即做出反应并保持原状。然而,真实的活体组织更为复杂;它的行为更像是一种缓慢移动的流体,同时又具有一定的刚性,这种特性被称为粘弹性。这意味着它“记得”过去被拉伸的状态,并会随时间推移而松弛,而旧有的理论在很大程度上忽略了这一因素。

来自西安交通大学和清华大学的研究团队现在建立了一个新的理论框架,用以解释自然界中观察到的复杂的、多层褶皱是如何由这种随时间变化的记忆所塑造的。他们不再将组织视为简单的弹性固体,而是将其建模为生长在支撑基底之上的生长细胞层,其中两层都会随时间推移而松弛并改变其刚度。通过进行大量的计算机模拟并开发新的数学描述,他们发现组织的松弛时机是理解为什么有些组织形成简单的皱纹,而另一些则形成复杂的层次结构模式的关键。他们的研究表明,组织松弛的具体方式——即它对压力做出反应的速度以及趋于稳定所需的时间——决定了它会形成单层褶皱、大规模的全局弯曲,还是两者的复杂组合。

研究人员专注于一个常见的生物学设置:一层生长在较厚底层组织之上的上皮细胞薄膜,类似于肠道的内壁或大脑的表面。他们发现,当这些组织生长时,它们并不会直接跳到最终形状。相反,它们会经历一系列由顶层生长速度与底层松弛速度之间的失配所驱动的过程。在某些情况下,组织会形成细小且稳定的皱纹;在另一些情况下,组织会弯曲成巨大的弧形。但在特定的条件下,组织会表现出非凡的行为:它先形成微小的皱纹,然后在这些皱纹完全稳定之前,整个结构就弯曲成一个大的曲线,从而使微小的皱纹坐落在大的弯曲之上。这创造了一种“层次化”结构,即两种不同尺寸的褶皱同时存在,就像哺乳动物消化道中微小的绒毛和较大的褶皱一样。

研究表明,这种复杂的、多尺度的折叠并非随机的偶然事件,而是组织机械属性的可预测结果。研究人员确定了一个必须开启的特定“时间窗口”,这种层次化模式才能显现。如果组织松弛得太快或太慢,微小的皱纹要么会消失,要么大的弯曲会发生得过早,从而阻止两种模式的共存。他们还发现,各层的刚度和生长速度就像是控制这种时机的“旋钮”。当顶层比底层硬得多,或者顶层生长得快得多时,系统更有可能产生这种复杂的、多层级的褶皱。相反,如果各层的刚度过于接近,或者生长过于缓慢,组织则会趋于一种单一、简单的模式。

为了理清这些发现,研究团队创建了一个详细的图谱,即相图,可以根据组织的厚度、刚度和生长速率来预测其将采取何种形状。这张图表允许科学家根据一组物理条件,准确预知会产生什么样的折叠。他们的模拟证实,过去使用的经典模型实际上是这个更通用的新理论中的一个特殊且有限的特例。那些旧模型仅在组织在每一时刻都表现得完全一致的情况下才有效,而这在生物系统中很少见。通过引入组织的“记忆”——即它如何记住过去的应力并随时间松弛——新模型解释了为什么生物组织能够形成如此多样且复杂的架构。

这项工作在细胞的微观行为与生物体所见的宏观形状之间建立了至关重要的联系。它表明,生命中必不可少的复杂多尺度结构(如肠道的营养吸收表面)源于生长与松弛之间精确的机械舞蹈。研究人员提出,自然界很可能已经进化出了调节这些机械属性的能力,以确保组织能以最有效的方式进行折叠。通过理解支配这些折叠的规则,科学家可以更好地理解由于折叠异常导致的发育障碍,例如在某些大脑疾病或肿瘤生长中。此外,这些知识还可以帮助工程师设计更好的人工组织和仿生材料,以模仿人体所具有的韧性与复杂性。这项研究不仅描述了发生了什么,更解释了为什么会发生,将生物形态的奥秘转化为了清晰的机械原理。

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