Collagen constitutes one-third of the human proteome, providing mechanical stability, elasticity, and strength to organisms and is the prime construction material in biology. Collagen is also the dominating material in the extracellular matrix and its stiffness controls cell differentiation, growth, and pathology. However, the origin of the unique mechanical properties of collagenous tissues, and in particular its stiffness, extensibility, and nonlinear mechanical response at large deformation, remains unknown. By using X-ray diffraction data of a collagen fibril (Orgel, J. P. R. O. et al. Proc. Natl. Acad. Sci. 2006, 103, 9001) here we present an experimentally validated model of the nanomechanics of a collagen microfibril that incorporates the full biochemical details of the amino acid sequence of constituting molecules and the nanoscale molecular arrangement. We demonstrate by direct mechanical testing that hydrated (wet) collagen microfibrils feature a Young's modulus of ≈300 MPa at small, and ≈1.2 GPa at larger deformation in excess of 10% strain, which is in excellent agreement with experimental data. We find that dehydrated (dry) collagen microfibrils show a significantly increased Young's modulus of ≈1.8−2.25 GPa, which is in agreement with experimental measurements and owing to tighter molecular packing. Our results show that the unique mechanical properties of collagen microfibrils arise due to their hierarchical structure at the nanoscale, where key deformation mechanisms are straightening of twisted triple-helical molecules at small strains, followed by axial stretching and eventual molecular uncoiling. The establishment of a model of hierarchical deformation mechanisms explains the striking difference of the elastic modulus of collagen fibrils compared with single molecules, which is found in the range of 4.8 ± 2 GPa, or ≈10−20 times greater. We find that collagen molecules alone are not capable of providing the broad range of mechanical functionality required for physiological function of collagenous tissues. Rather, the existence of an array of deformation mechanisms, derived from the hierarchical makeup of the material, is critical to the material's ability to confer key mechanical properties, specifically large extensibility, strain hardening, and toughness, despite the limitation that collagenous materials are constructed from only few distinct amino acids. The atomistic model of collagen microfibril mechanics now enables the bottom-up elucidation of structure−property relationships in a broader class of collagen materials (e.g., tendon, bone, cornea), including studies of genetic disease where the incorporation of biochemical details is essential. The availability of a molecular-based model of collagen tissues may eventually result in novel nanomedicine approaches to develop treatments for a broad class of collagen diseases and the design of de novo biomaterials for regenerative medicine.

Spider dragline silk is one of the strongest, most extensible and toughest biological materials known, exceeding the properties of many engineered materials including steel. Silk features a hierarchical architecture where highly organized, densely H-bonded beta-sheet nanocrystals are arranged within a semiamorphous protein matrix consisting of 3(1)-helices and beta-turn protein structures. By using a bottom-up molecular-based approach, here we develop the first spider silk mesoscale model, bridging the scales from Angstroms to tens to potentially hundreds of nanometers. We demonstrate that the specific nanoscale combination of a crystalline phase and a semiamorphous matrix is crucial to achieve the unique properties of silks. Our results reveal that the superior mechanical properties of spider silk can be explained solely by structural effects, where the geometric confinement of beta-sheet nanocrystals, combined with highly extensible semiamorphous domains, is the key to reach great strength and great toughness, despite the dominance of mechanically inferior chemical interactions such as H-bonding. Our model directly shows that semiamorphous regions govern the silk behavior at small deformation, unraveling first when silk is being stretched and leading to the large extensibility of the material. Conversely, beta-sheet nanocrystals play a significant role in defining the mechanical behavior of silk at large-deformation. In particular, the ultimate tensile strength of silk is controlled by the strength of beta-sheet nanocrystals, which is directly related to their size, where small beta-sheet nanocrystals are crucial to reach outstanding levels of strength and toughness. Our results and mechanistic insight directly explain recent experimental results, where it was shown that a significant change in the strength and toughness of silk can be achieved solely by tuning the size of beta-sheet nanocrystals. Our findings help to unveil the material design strategy that enables silk to achieve superior material performance despite simple and inferior material constituents. This concept could lead to a new materials design paradigm, where enhanced functionality is not achieved using complex building blocks but rather through the utilization of simple repetitive constitutive elements arranged in hierarchical structures from nano to macro.

The beating heart-on-a-chip (i) generates 3D cardiac constructs with well-defined geometries from cell-laden hydrogel prepolymers, (ii) provides uniaxial cyclic mechanical stimulation, (iii) allows efficient delivery of drugs and chemicals.

Abstract Hemodynamics play a central role in the health and disease of the coronary and peripheral vascular systems. Vessel-lining endothelial cells are known mechanosensors, responding to disturbances in flow – with mechanosensitivity hypothesized to change in response to metabolic demands. The health of our smallest microvessels have been lauded as a prognostic marker for cardiovascular health. Yet, despite numerous animal models, studying these small vessels has proved difficult. Microfluidic technologies have allowed a number of 3D vascular models to be developed and used to investigate human vessels. Here, two such systems are employed for examining 1) interstitial flow effects on neo-vessel formation, and 2) the effects of flow-conditioning on vascular remodelling following sustained static culture. Interstitial flow is shown to enhance early vessel formation via significant remodeling of vessels and interconnected tight junctions of the endothelium. In formed vessels, continuous flow maintains a stable vascular diameter and causes significant remodeling, contrasting the continued anti-angiogenic decline of statically cultured vessels. This study is the first to couple complex 3D computational flow distributions and microvessel remodeling from microvessels grown on-chip (exposed to flow or no-flow conditions). Flow-conditioned vessels (WSS < 1Pa for 30 micron vessels) increase endothelial barrier function, result in significant changes in gene expression and reduce reactive oxygen species and anti-angiogenic cytokines. Taken together, these results demonstrate microvessel mechanosensitivity to flow-conditioning, which limits deleterious vessel regression in vitro , and could have implications for future modeling of reperfusion/no-flow conditions.

Abstract Purpose Structural Valve Deterioration (SVD) is the main limiting factor to the long-term durability of bioprosthetic valves, which are used for Transcatheter Aortic Valve Implantation (TAVI). The aim of this study is to perform a patient-specific computational analysis of post-TAVI blood dynamics to identify hemodynamic indices that correlate with a premature onset of SVD. Methods The study population comprises two subgroups: patients with and without SVD at long-term follow-up exams. Starting from pre-operative CT images, we created reliable post-TAVI scenarios by virtually inserting the bioprosthetic valve (stent and leaflets), and we performed numerical simulations imposing realistic inlet conditions based on patient-specific data. The numerical results were post-processed to build suitable synthetic scores based on normalized hemodynamic indices. Results We defined three synthetic scores, based on hemodynamic indices evaluated in different contexts: on the leaflets, in the ascending aorta, and in the whole domain. Our proposed synthetic scores are able to clearly isolate the SVD group. Notably, we found that leaflets’ OSI individually shows statistically significant differences between the two subgroups of patients. Conclusion The results of this computational study suggest that blood dynamics may play an important role in creating the conditions that lead to SVD. More-over, the proposed synthetic scores could provide further indications for clinicians in assessing and predicting TAVI valves’ long-term performance.

Aortic-valve-stenosis (AS) is a frequent degenerative valvular-disease and carries dismal outcome under-medical-treatment. Transvalvular pressure gradient reflects severity of the valve-disease but is highly dependent on flow-conditions and on other valvular/aortic characteristics. Alternatively, aortic-valve-area (AVA) represents a measure of aortic-valve lesion severity conceptually essential and practically widely-recognized but exhibits multiple-limitations.