[論文レビュー] Programming filamentous network mechanics by compression

Bart E. Vos, Luka C. Liebrand+7 more|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2016

Cellular Mechanics and Interactions参考文献 3被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、繊維状バイオポリマー網状構造のフィブリンネットワークが、繰り返し圧縮されることで、繊維間の接着結合の負荷誘発形成に起因して、不可逆的かつプログラマブルな剛性化を示すことを示した。このメカニズムは、ネットワークの剛性と組み込みプレストレスの間の普遍的なべき乗則的関係を予測する最小限の計算モデルによって説明され、繊維材料の力学的特性を組成に依存せずに正確にチューニング可能である。

ABSTRACT

Fibrous networks are ideal functional materials since they provide mechanical rigidity at low weight. Such structures are omnipresent in natural biomaterials from cells to tissues, as well as in man-made materials from polymeric composites to paper and textiles. Here, we demonstrate that fibrous networks of the blood clotting protein fibrin undergo a strong and irreversible increase in their mechanical rigidity in response to compression. This rigidification can be precisely predetermined from the level of applied compressive strain, providing a means to program the network rigidity without having to change its composition. To identify the mechanism underlying this programmable rigidification, we measure single fiber-fiber interactions using optical tweezers. We further develop a minimal computational model of adhesive fiber networks that shows that load-induced bond formation can explain the adaptation of the fibrin networks to compressive loading. The model predicts that the network stiffness after compressive programming obeys a universal power-law dependence on the prestress built in by new bond formation, which we confirm experimentally. The generality of this functional stiffening mechanism together with our ability to quantitatively predict it provides a new powerful approach to program the stiffness of fibrous materials and dynamically adapt them to different loading conditions.

研究の動機と目的

• フィブリンのような繊維状バイオポリマー網状構造が、組成を変更せずに圧縮サイクルを受けることで、不可逆的剛性化を示すかどうかを調査すること。
• 特に、負荷下での接着結合形成が果たす役割を含め、この剛性化の背後にある物理的メカニズムを特定すること。
• 圧縮下における接着繊維ネットワークの機械的応答を説明・予測できる最小限の計算モデルを構築すること。
• 接着結合形成に起因する内部プレストレスに基づく、定量的で普遍的な剛性プログラミングのスケーリング則を確立すること。
• 繊維ネットワークの力学的特性が、組成を変更せずに動的かつ正確にプログラミング可能であることを実証すること。

提案手法

• フィブリンネットワークをリオメーターのプレート間で重合させ、水の流れを許容するための平衡化時間を設けた段階的でゆっくりとした圧縮ひずみサイクル（10%の増分）を加えた。
• 各ひずみステップにおいて、微小振幅のねじり振動によるせん断弾性率を測定し、ネットワーク反応を追跡するために垂直力もモニタリングした。
• 個々のフィブリン繊維間の力と結合形成を直接測定するために、光学トランジスタを用いて単一繊維相互作用を調査した。
• 圧縮時に、あるリモデリング距離内に位置する繊維間で接合部が形成される2次元不規則な三角格子モデルを構築した。
• このモデルは繊維の剛性、結合エネルギー、ひずみ依存性の接合形成を組み込み、ネットワークの剛性と垂直力の圧縮ひずみ関数として計算した。
• 実験的およびシミュレートされたデータを正規化・スケーリングし、せん断弾性率と組み込み垂直応力の間の普遍的べき乗則的挙動を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 組成を変更せずに、サイクル圧縮がフィブリンネットワークに不可逆的剛性化を誘発できるか？
• RQ2 圧縮負荷下で観察された剛性化の背後にある物理的メカニズムは何か？
• RQ3 繊維間の負荷誘発的結合形成が、観察された機械的適応を説明できるか？
• RQ4 圧縮ネットワークの最終的剛性とそれが発達する内部プレストレスの間に、普遍的なスケーリング則が存在するか？
• RQ5 最小限の計算モデルが、実験的剛性化応答を定量的に再現でき、圧縮ひずみ依存性を予測できるか？

主な発見

• フィブリンネットワークは、サイクル圧縮後に強く不可逆的剛性化を示し、80%の圧縮ひずみ後にせん断弾性率が最大3.5倍に増加した。
• 剛性化は不可逆的であり、圧縮解除後も持続するため、ネットワークの機械的プログラミングが恒久的に行われたことを示している。
• 光学トランジスタ実験により、圧縮中に個々のフィブリン繊維間で負荷誘発的接着結合が形成されていることが直接観察された。
• 最小限の計算モデルは、実験的剛性化応答をうまく再現し、負荷下での結合リモデリングが適応を駆動していることを確認した。
• 圧縮されたネットワークのせん断弾性率は、組み込み垂直応力に対して普遍的なべき乗則的スケーリングに従い、勾配は約2/3であり、システムの詳細に依存しない。
• べき乗則的スケーリングにより、適用された圧縮ひずみのレベルに基づいて、ネットワークの剛性を正確に定量的に予測可能である。