A 3D multi-agent-based model for lumen morphogenesis: the role of the biophysical properties of the extracellular matrix

The correct function of many organs depends on proper lumen morphogenesis, which requires the orchestration of both biological and mechanical aspects. However, how these factors coordinate is not yet fully understood. Here, we focus on the development of a mechanistic model for computationally simulating lumen morphogenesis. In particular, we consider the hydrostatic pressure generated by the cells'' fluid secretion as the driving force and the density of the extracellular matrix as regulators of the process. For this purpose, we develop a 3D agent-based-model for lumen morphogenesis that includes cells'' fluid secretion and the density of the extracellular matrix. Moreover, this computer-based model considers the variation in the biological behavior of cells in response to the mechanical forces that they sense. Then, we study the formation of the lumen under different-mechanical scenarios and conclude that an increase in the matrix density reduces the lumen volume and hinders lumen morphogenesis. Finally, we show that the model successfully predicts normal lumen morphogenesis when the matrix density is physiological and aberrant multilumen formation when the matrix density is excessive

Cell Migration within 3D Microenvironments: an Integrative Perspective from the Membrane to the Nucleus

La migración celular es fundamental para la vida y el desarrollo. Desafortunadamente, la movilidad celular también está asociada con algunas de las principales causas de morbilidad y mortalidad, incluidos los trastornos inmunitarios, esqueléticos y cardiovasculares, así como la metástasis del cáncer. Las células dependen en su capacidad para percibir y responder a estímulos externos en muchos procesos fisiológicos y patológicos (p. ej., desarrollo embrionario, angiogénesis, reparación de tejidos y progresión tumoral). El objetivo global de esta tesis doctoral fue investigar la respuesta migratoria de células individuales a señales bioquímicas y biofísicas. En particular, el enfoque de esta investigación se centró en los mecanismos que permiten a las células percibir e internalizar señales bioquímicas y biofísicas y la influencia de estos estímulos en la respuesta migratoria de las células individuales.El primer estudio tuvo como objetivo establecer una metodología para facilitar la integración de estudios teóricos con datos experimentales. Al minimizar la intervención del usuario, el sistema propuesto basado en técnicas de optimización Bayesiana gestionó de manera eficiente la calibración de los modelos in silico, que de otro modo sería tediosa y propensa a errores. Posteriormente, se construyó un modelo in silico para investigar cómo los estímulos bioquímicos y biofísicos influyen en el movimiento celular en tres dimensiones. Este modelo computacional integró algunos de los principales actores que permiten a las células percibir y responder a señales externas, que pueden actuar a diferentes escalas e interactuar entre sí. Los resultados mostraron, por un lado, que las células cambian su comportamiento migratorio en función de la pendiente de los gradientes químicos y la concentración absoluta de factores químicos (por ejemplo, factores de crecimiento) a su alrededor. Por otro lado, estos resultados revelaron que la respuesta migratoria de las células a la rigidez y densidad de la matriz depende de su fenotipo. En general, la tesis destaca la dependencia de la migración celular tridimensional al fenotipo de las células (es decir, el tamaño de su núcleo, la deformabilidad del mismo) y las propiedades del microambiente circundante (por ejemplo, el perfil químico, la rigidez de la matriz, el confinamiento).Cell migration is fundamental for life and development. Unfortunately, cell motility is also associated with some of the leading causes of morbidity and mortality, including immune, skeletal, and cardiovascular disorders as well as cancer metastasis. Cells rely on their ability to perceive and respond to external stimuli in many physiological and pathological processes (e.g., embryonic development, angiogenesis, tissue repair, and tumor progression). The global objective of this doctoral thesis was to investigate the migratory response of individual cells to biochemical and biophysical cues. In particular, the focus of this research was on the mechanisms enabling cells to perceive and internalize biochemical and biophysical cues and the influence of these stimuli on the migratory response of individual cells. The first study aimed at establishing a methodology to facilitate the integration of theoretical studies with experimental data. By minimizing user intervention, the proposed framework based on Bayesian optimization techniques efficiently handled the otherwise tedious and error-prone calibration of in silico models. Afterward, an in silico model was built to investigate how biochemical and biophysical stimuli influence three-dimensional cell motion. This computational model integrated some of the main actors enabling cells to probe and respond to external cues, which may act at different scales and interact with each other. The results showed, on the one hand, that cells change their migratory behavior based on the slope of chemical gradients and the absolute concentration of chemical factors (e.g., growth factors) around them. On the other hand, these results revealed that cells’ migratory response to matrix stiffness and density depends on their phenotype. Overall, this thesis highlights the dependence of three-dimensional cell migration on both cells’ phenotype (i.e., nucleus size, deformability) and the properties of the surrounding microenvironment (e.g., chemical profile, matrix rigidity, confinement).<br /

Mechanochemical modeling of wound healing: Multiphysics finite element simulations

Introducción Cicatrizaciónn de heridas La cicatrización de heridas es uno de los problemas de salud que afecta a más pacientes en el mundo. Ya se trate de heridas traumáticas o quirúrgicas la correcta cicatrización de las mismas es fundamental para la recuperación de la funcionalidad y apariencia del tejido. La cicatrización comienza horas después de producirse la herida y puede durar meses o incluso años. El proceso de cicatrización se divide habitualmente en tres etapas superpuestas en el tiempo: infamación, epitelización y remodelación (Singer and Clark, 1999). En cada una de estas etapas tienen lugar distintos procesos interrelacionados los cuales están gobernados por diferentes especies celulares y factores químicos. 1. Inflamación: en esta etapa aparecen nuevas especies celulares como los macrófagos y los neutró¿los, encargadas de eliminar el tejido dañado y bacterias, evitando la infección. Simultáneamente comienza la coagulación de la sangre y se forma una matriz provisional de ¿brina (Gurtner et al., 2008). En esta etapa se liberan distintos factores de crecimiento que desencadenan el comienzo de la siguiente etapa (Gray et al., 1995). La etapa de inflamación dura alrededor de 48 horas. 2. Epitelización: esta etapa se caracteriza por la proliferación y migración de varias especies celulares (¿broblastos, mio¿broblastos y células endoteliales, entre otras) hacia el lugar donde se ha producido la herida. El coágulo formado inicialmente se sustituye por tejido granular y posteriormente se sintetiza una nueva matriz extracelular, compuesta en su mayor parte de colágeno, que proporciona mayor soporte mecánico. Durante esta etapa comienza la revascularización de la zona dañada (angiogénesis), mediante la cual se restablece el aporte de oxígeno y nutrientes al tejido (Gurtner et al., 2008). Además en esta etapa se produce la contracción de la herida a causa de las tensiones ejercidas por las células (¿broblastos y mio¿broblastos) en el tejido. Su duración es de entre 2 y 10 días. 3. Remodelación: en esta etapa el colágeno empieza a formar fibras en un principio de manera dispersa, las cuales se van orientando paralelas a las líneas de tensión de la piel y aumentan su resistencia. El tejido final adquiere propiedades cercanas a las de la piel sana, pero sin llegar a recuperar su funcionalidad inicial. La remodelación puede durar meses o incluso años. El proceso de cicatrización está gobernado por fenómenos bioquímicos, pero también está influido por las propiedades mecánicas del tejido y las cargas mecánicas a las que este se encuentra sometido (Aarabi et al., 2007). Esto se debe a que el comportamiento de las células no solo se ve afectado por la presencia de factores químicos en el tejido, sino que también sienten el ambiente mecánico que les rodea y regulan su actividad en función de él (Mitrossilis et al., 2009, 2010). La comunicación con el ambiente mecánico se realiza por medio de los mecanismos mecanosensor y mecanotransductor (Moreo et al., 2008; Ingber, 2006). Otro de los factores determinantes en la cicatrización de heridas es la orientación de la herida en relación a las líneas de tensión de la piel o líneas de Langer (Langer, 1861). Se ha observado que heridas paralelas a estas líneas curan mejor que las heridas que las atraviesan (Motegi et al., 1984), creando cicatrices de menor tamañoo. En situaciones normales, las heridas pasan por las tres fases anteriormente explicadas durante su curación. Sin embargo, existen situaciones en las que la curación de la herida no es posible por medios naturales. Algunos ejemplos son el caso de las heridas causadas por la inmovilidad del paciente o heridas en pacientes con diversas patologías, como queloides o cicatrices hipertró¿cas (Gauglitz et al., 2011), donde la recuperación de las heridas es más complicada y es necesario aplicar diversas terapias para posibilitar la curación como tratamientos de vacío (VAC). En estos tratamientos se coloca un recubrimiento a la herida y se le aplica presiones negativas mediante una bomba de vacío, para acelerar el crecimiento de tejido y con ello la curación (Argenta and Morykwas, 1997; Scherer et al., 2002). La piel En esta tesis se ha estudiado el proceso de cicatrización de heridas en piel. La piel es el mayor órgano del cuerpo y cubre gran parte de su super¿cie externa (Gray et al., 1995). La piel constituye una barrera entre los órganos internos y las agresiones externas y presenta m¿ múltiples funciones, entre ellas el aislamiento inmunológico, térmico y ante la deshidratación (Fore-P¿iger, 2004). Además de su función protectora, la piel alberga numerosos sistemas necesarios para el buen funcionamiento del cuerpo humano. Entre otros se encuentran los sistemas nervioso, sanguíneo y linfático. La piel presenta un grosor de entre 1,5 mm y 4 mm variando en cada zona del cuerpo (Odland, 1991). Está formada por tres capas de distinto grosor y propiedades, de exterior a interior: epidermis, dermis e hipodermis. Las heridas en la piel normalmente atraviesan la epidermis y alcanzan la dermis, pudiéndola traspasar, llegando a la hipodermis en el caso de las heridas profundas. La piel presenta diferentes propiedades mecánicas en función de su localización, orientación y grosor. Gran parte de la estabilidad mecánica de la piel se debe a las fibras de colágeno presentes en la matriz extracelular (MEC) de la dermis, las cuales se encuentran embebidas en una sustancia fundamental formada por proteoglicanos y ¿bronectinas (Gray et al., 1995). Se trata de una red de fibras de colágeno tipo I entretejidas y con un grado de dispersión variable, las cuales tienden a alinearse con las líneas de tensión de la piel o líneas de Langer (Langer, 1861). Además de la matriz extracelular en la dermis se encuentran numerosas especies celulares con distintas funciones. Entre estas son de gran importancia las células endoteliales, ¿broblastos, macrófagos y neutró¿los. La caracterización de las propiedades mecánicas de la piel es un campo de gran importancia, y en los últimos años se han propuesto numerosos estudios y métodos para ello. En este aspecto, tanto los estudios in-vivo como los estudios in-vitro son de gran importancia. Boyer et al. (2007) estudian las propiedades de la piel caracterizada como un material viscoelástico por medio de un dispositivo de microindentación. Otros estudios caracterizan la piel como un material hiperelástico (Delalleau et al., 2008; Annaidh et al., 2012; Gahagnon et al., 2012). Mientras que los estudios in-vivo proporcionan información de la piel en su medio ambiente natural, los estudios in-vitro permiten realizar experimentos más controlados donde distintos aspectos pueden estudiarse de manera aislada. Por ejemplo, Graham et al. (2004) estudia el comportamiento de las fibras de colágeno al ser deformadas y Hinz et al. (2001) estudia el efecto de la tensión en el tejido granular y en la diferenciación de los mio¿broblastos. Trabajos previos En los últimos años varios autores han propuesto numerosos modelos matemáticos de cicatrización de heridas (Tranquillo and Murray, 1992; Olsen et al., 1995; Javierre et al., 2009; Geris et al., 2010; Murphy et al., 2011). Los primeros modelos incluían simulación de los fenómenos bioquímicos que tienen lugar durante la cicatrización (Tranquillo and Murray, 1992). Posteriormente, estos modelos han evolucionado combinando la in¿uencia de la mecánica junto con la bioquímica (Olsen et al., 1995; Javierre et al., 2009). Estos estudios, se han centrado principalmente en la segunda etapa del proceso de cicatrización y más concretamente en el fenómeno de contracción. En la contracción de heridas no solo intervienen los factores biológicos propios de los procesos ¿siológicos, sino que la mecánica juega un papel fundamental en el mismo. Estos modelos siempre han estudiado heridas super¿ciales, simulándolas por medio de modelos planos (Olsen et al., 1995; Javierre et al., 2009; Murphy et al., 2012), centrándose en su área super¿cial y sin tener en cuenta la profundidad de la herida. Además la mayoría de modelos han simpli¿cado la geometría de la herida, estudiando heridas circulares pudiendo suponer axisimetría por lo que el modelo se reduce a una dimensión (Murphy et al., 2011, 2012; Murray et al., 1998; Sherratt and Murray, 1991; Schugart et al., 2008; Olsen et al., 1996). Esta simpli¿cación limita el número de geometrías a las que pueden aplicarse. Por otra parte Javierre et al. (2009) estudia geometrías en dos dimensiones, más cercanas a la realidad. Otro de los fenómenos que tienen lugar durante la cicatrización de heridas y que más se ha estudiado y modelado es la angiogénesis o crecimiento vascular. Pettet et al. (1996a) desarrolló el primer modelo de angiogénesis en cicatrización de heridas, ampliándolo posteriormente para estudiar el efecto de un factor químico en la curación de heridas patológicas (Pettet et al., 1996b). Posteriormente, diversos autores han propuesto diferentes modelos de simulación de la angiogénesis en los que se estudia el efecto de distintos factores bioquímicos (Maggelakis, 2003; Javierre et al., 2008; Schreml et al., 2010a,b; Schugart et al., 2008; Flegg et al., 2009, 2010). Otros autores han incluido el efecto de factores mecánicos combinándolos con la formación vascular (Manoussaki, 2003; Xue et al., 2009). Experimentación Además del desarrollo de múltiples modelos computacionales para el estudio de la cicatrización de heridas, también se ha trabajado en la experimentación relativa a este proceso. En este aspecto pueden distinguirse dos tipos de estudios: in-vivo e in-vitro. El número de estudios in-vivo es muy reducido, debido a la difícil repetibilidad de los ensayos así como a las estrictas restricciones éticas a las que deben someterse estos ensayos. Además, los estudios existentes no se han realizado con pacientes humanos, sino con distintas especies animales como ratas (McGrath and Simon, 1983) o cerdos (Roy et al., 2009). Por este motivo se han propuesto numerosos estudios in-vitro que reproducen de manera controlada los procesos que tienen lugar durante la cicatrización de heridas (Liang et al., 2007). Objetivos y Metodología El objetivo principal de esta tesis es el estudio mediante simulación computacional del fenómeno de cicatrización de heridas en la piel. Para ello se desarrollará e implementará un modelo computacional que permita reproducir el proceso de contracción bajo diferentes condiciones y en el cual se puedan incluir otros procesos que tienen lugar simultáneamente a la contracción de heridas. El modelo desarrollado incluirá el efecto tanto de factores biológicos (células, factores de crecimiento y colágeno) como factores mecánicos (caracterización mecánica de la piel y contracción celular). Para resolver el problema se utilizará el método de los elementos ¿nitos (MEF). El modelo desarrollado constará de dos partes, una correspondiente al análisis bioquímico del proceso y otra relativa al análisis mecánico. En primer lugar, la evolución de las especies bioquímicas que se estudian en el modelo se evalúaa mediante un sistema de ecuaciones de reacción-difusiónn. Por otra parte, el comportamiento mecánico se modela teniendo en cuenta las relaciones mecánicas fundamentales para el modelo constitutivo del material elegido para caracterizar la piel. Estas dos partes se encuentran conectadas mediante un mecanismo mecanosensor y mecanotransductor, que regula el comportamiento de las células en función de variables mecánicas. El modelo permitirá el estudio de distintos tipos de heridas sujetas a distintas condiciones: Adaptación del modelo para el estudio de heridas planas y heridas profundas, en dos dimensiones. Las heridas planas se caracterizan por su área super¿cial, utilizando hipótesis de tensión plana. Las heridas profundas y largas pueden estudiarse a través de su sección transversal, utilizando hipótesis de deformación plana y en ellas se consideran afectadas varias capas de la piel. Utilización de distintos modelos constitutivos (viscoelástico, hiperelástico isótropo e hiperelástico anisótropo) para caracterizar el comportamiento mecánico de la piel. Incorporación de otros fenómenos que tienen lugar simultáneamente a la contracción de heridas, tales como la angiogénesis. Incorporación de nuevas leyes de comportamiento celular en función de evidencias físicas observadas en estudios experimentales en sustitución de las leyes fenomenológicas propuestas hasta el momento. Resolución de los problemas bioquímico y mecánico de manera totalmente acoplada o desacoplando ambas partes. Estudio de heridas con diferente forma y tamañoo. La capacidad del modelo de reproducir variedad de geometrías permite además la simulación de geometrías de heridas estudiadas en trabajos experimentales y la comparación entre ambos resultados. Conclusión En esta tesis se ha propuesto un modelo mecanobiológico de la curación de heridas, el cual se centra en los procesos de contracción y angiogénesis. El modelo se ha utilizado para el estudio de heridas en dos dimensiones utilizando hipótesis de tensión y deformación planas y heridas en tres dimensiones. Además, se ha incorporado en el modelo la influencia de la anisotropía de la piel, debida a la orientación de las fibras de colágeno en la misma. Bibliografía Aarabi, S., Bhatt, K. A., Shi, Y., Paterno, J., Chang, E. I., Loh, S. A., Holmes, J. W., Longaker, M. T., Yee, H., Gurtner, G. C., OCT 2007. Mechanical load initiates hypertrophic scar formation through decreased cellular apoptosis. Faseb Journal 21 (12), 3250¿3261. Annaidh, A. N., Bruyere, K., Destrade, M., Gilchrist, M. D., Maurini, C., Ottenio, M., Saccomandi, G., AUG 2012. Automated estimation of collagen ¿bre dispersion in the dermis and its contribution to the anisotropic behaviour of skin. 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Time-dependent in silico modelling of orthognathic surgery to support the design of biodegradable bone plates

Orthognathic surgery is performed to realign the jaws of a patient through several osteotomies. The state-of- the-art bone plates used to maintain the bone fragments in place are made of titanium. The presence of these non-degradable plates can have unwanted side effects on the long term (e.g. higher infection risk) if they are not removed. Using a biodegradable material such as magnesium may be a possible solution to this problem. However, biodegradation leads to a decrease of mechanical strength, therefore a time-dependent computational approach can help to evaluate the performance of such plates. In the present work, a computational framework has been developed to include biodegradation and bone healing algorithms in a finite element model. It includes bone plates and the mandible, which are submitted to masticatory loads during the early healing period (two months following the surgery). Two different bone plate designs with different stiffnesses have been tested. The stiff design exhibited good mechanical stability, with maximum Von Mises stress being less than 40% of the yield strength throughout the simulation. The flexible design shows high stresses when the bone healing has not started in the fracture gaps, indicating possible failure of the plate. However, this design leads to a higher bone healing quality after two months, as more cartilage is formed due to higher strains exerted in fracture gaps. We therefore conclude that in silico modelling can support tuning of the design parameters to ensure mechanical stability and while promoting bone healing

Early Triassic-Anisian continental sediments from SE Iberian ranges: sedimentological and mineralogical features

Depto. de Mineralogía y PetrologíaFac. de Ciencias GeológicasTRUEpu

Finite Element modeling of cell behavior under different biophysical stimuli: from passive to active behavior.

La mecanobiología celular se encarga del estudio del comportamiento de las células cuando son sometidas a cargas mecánicas y de los mecanismos de mecanotransducción que éstas tienen. Se sabe que las células son capaces de adaptarse al ambiente mecánico en el que se encuentran, pudiendo aumentar o disminuir su rigidez en función de la rigidez del sustrato que las rodea. Además, son capaces de cambiar de un modo de migración a otro, buscando el modo más eficiente de migrar dependiendo de las propiedades mecánicas de la matrizen la que se encuentren. Sin embargo, esta capacidad de adaptación también permite que algunas células tumorales cambien sus propiedades mecánicas para invadir otros órganos de manera más sencilla. Para ello, las células utilizan diferentes mecanismos de mecanotransducción que les permiten tomar este tipo de decisiones en función de lo que estén sintiendo mecánicamente.Descifrar y entender los mecanismos de mecanotransducción no es una tarea sencilla, sin embargo, los modelos computacionales ayudan a entender mejor qué está sintiendo la célula para tomar algunas de estas decisiones. Para ello, distintos autores han propuesta diferentes tipos de modelos computacionales, desde modelos basados en agente a modelos continuos, pasando por modelos híbridos, que han ido resolviendo parte de los mecanismos de mecanotransducción, aunque todavía quedan muchos de ellos sin resolver.En esta Tesis, se estudia cómo las células son capaces de sentir diferentes ambientes mecánicos de manera pasiva y activa. Para ello, se presentan tres modelos computacionales distintos que se resuelven utilizando el Método de los Elementos Finitos (MEF). Debido a la gran capacidad de las células para adaptarse al entorno y estar en constante remodelación, los modelos constitutivos de material para describir cada caso de estudio son diferentes en función del comportamiento predominante. Estos modelos muestran la respuesta mecánica que las células podrían estar percibiendo en diferentes condiciones. El primero es una célula fluyendo de forma pasiva por el interior de un citómetro donde el cambio en el perl de velocidad, provocado por el cambio de sección del canal, induce una deformación en la célula. El segundo es una célula migrando de forma lobopodial dentro de una matriz extracelular tridimensional, donde sus propiedades mecánicas dependen o no del nivel de deformación que soporte la matriz. Finalmente, el último de los modelos es un cultivo celular sobre una matriz donde se simula la infección por bacteria de algunas células del cultivo.Todos los modelos en conjunto pretenden dar a conocer los diferentes mecanismos de mecanotransducción que las células pueden utilizar para percibir su entorno y que podrían desencadenar importantes mecanismos biológicos.<br /

Multiscale modeling of bone tissue Mechanobiology

Mechanical environment has a crucial role in our organism at the different levels, ranging from cells to tissues and our own organs. This regulatory role is especially relevant for bones, given their importance as load-transmitting elements that allow the movement of our body as well as the protection of vital organs from load impacts. Therefore bone, as living tissue, is continuously adapting its properties, shape and repairing itself, being the mechanical loads one of the main regulatory stimuli that modulate this adaptive behavior. Here we review some key results of bone mechanobiology from computational models, describing the effect that changes associated to the mechanical environment induce in bone response, implant design and scaffold-driven bone regeneration

An evaluation of surgical functional reconstruction of the foot using kinetic and kinematic systems: a case report

Most pedobarographic studies of microsurgical foot reconstruction have been retrospective. In the present study, we report the results from a prospective pedobarographic study of a patient after microsurgical reconstruction of her foot with a latissimus dorsi flap and a cutaneous paddle, with a 42-month follow-up period. We describe the foot reconstruction plan and the pedobarographic measurements and analyzed its functional outcome. The goal of the present study was to demonstrate that pedobarography could have a role in the treatment of foot reconstruction from a quantitative perspective. The pedobarographic measurements were recorded after the initial coverage surgery and 2 subsequent foot remodeling procedures. A total of 4 pedobarographic measurements and 2 gait analyses were recorded and compared for both the noninvolved foot and the injured foot. Furthermore, the progress of the reconstructed foot was critically evaluated using this method. Both static and dynamic patterns were compared at subsequent follow-up visits after the foot reconstruction. The values and progression of the foot shape, peak foot pressure (kPa), average foot pressure (kPa), total contact surface (cm2), loading time (%), and step time (ms) were recorded. Initially, the pressure distribution of the reconstructed foot showed higher peak values at nonanatomic locations, revealing a greater ulceration risk. Over time, we found an improvement in the shape and values of these factors in the involved foot. To homogenize the pressure distribution and correct the imbalance between the 2 feet, patient-specific insoles were designed and fabricated. In our patient, pedobarography provided an objective, repeatable, and recordable method for the evaluation of the reconstructed foot. Pedobarography can therefore provide valuable insights into the prevention of pressure ulcers and optimization of rehabilitation

A new 3d finite element-based approach for computing cell surface tractions assuming nonlinear conditions

Advances in methods for determining the forces exerted by cells while they migrate are essential for attempting to understand important pathological processes, such as cancer or angiogenesis, among others. Precise data from three-dimensional conditions are both difficult to obtain and manipulate. For this purpose, it is critical to develop workflows in which the experiments are closely linked to the subsequent computational postprocessing. The work presented here starts from a traction force microscopy (TFM) experiment carried out on microfluidic chips, and this experiment is automatically joined to an inverse problem solver that allows us to extract the traction forces exerted by the cell from the displacements of fluorescent beads embedded in the extracellular matrix (ECM). Therefore, both the reconstruction of the cell geometry and the recovery of the ECM displacements are used to generate the inputs for the resolution of the inverse problem. The inverse problem is solved iteratively by using the finite element method under the hypothesis of finite deformations and nonlinear material formulation. Finally, after mathematical postprocessing is performed, the traction forces on the surface of the cell in the undeformed configuration are obtained. Therefore, in this work, we demonstrate the robustness of our computational-based methodology by testing it under different conditions in an extreme theoretical load problem and then by applying it to a real case based on experimental results. In summary, we have developed a new procedure that adds value to existing methodologies for solving inverse problems in 3D, mainly by allowing for large deformations and not being restricted to any particular material formulation. In addition, it automatically bridges the gap between experimental images and mechanical computations

Simulación por elementos finitos de la deformación de un sólido inducida por el arrastre de un fluido en movimiento

El trabajo tiene como objetivo calcular la deformación que sufre un sólido que se encuentra embebido en un canal de sección variable por el que fluye un fluido a una velocidad determinada, utilizando el módulo de interacción fluido-estructura del programa de cálculo por elementos finitos ABAQUS