肿瘤表现出微妙的结构特性，影响其发展和治疗反应。尤其是肿瘤内营养物质和废物的分布与肿瘤的大小、细胞组成、代谢和血管形成有着复杂的关系，并深刻地影响着肿瘤的性质和行为。这种关系因患者的代谢紊乱而变得更加复杂，例如糖尿病会导致患者的血糖和胰岛素产生较大波动。此外，如果肿瘤发生在服用抗糖尿病药物的患者身上，这可能导致情况变得更为复杂。因此，到目前为止，糖尿病与肿瘤发展之间的关系还没有得到充分的界定。使用计算模型有助于简化这种分析，并明确关键变量之间难以建立的关系。
近期发表在Biofabrication杂志上题为“BiofabricationofSpheroidsFusion-BasedTumorModels:ComputationalSimulationofGlucoseEffects”的文章，来自IUPUI的NicanorI.Moldovan团队使用CC3D建模来解决可用葡萄糖对较大三维结构中细胞球体组装动力学过程的影响。这种方法扩展了Swat等人开发的用于捕获CC3D中肿瘤球体行为的计算模型，该模型使用Glazier-Graner-Hogeweg（GGH）基于代理的建模原理。该方法通过蒙特卡罗模拟方法解决了细胞行为和发育问题。基础的模型通过几个独立的参数来描述单个肿瘤球体的行为，包括营养（葡萄糖）可用性。NicanorI.Moldovan团队的模型则是对这个模型进行改进，使它可适用于描述肿瘤和“正常”细胞球体以及它们的融合。尽管正常细胞球体和它们的融合以前已经用GGH方法建模，但是葡萄糖在这个过程中的作用，特别是涉及融合肿瘤球体的作用，还没有被考虑。
首先研究人员针对正常葡萄糖浓度下细胞球体的融合进行了计算模拟。两个正常细胞球体接触的位置导致它们最终聚集成一个更大、更圆、更稳定的球体，融合期间和融合后较高的局部细胞密度稳定地局部降低了葡萄糖浓度。正常细胞球体与肿瘤细胞球体相互作用时，两者并不容易混合。通过追踪融合球体中的细胞类型（图1（c）），研究人员发现当正常细胞与肿瘤球体接触时，正常细胞开始逐渐死亡并从构建物中移除，因此，“正常坏死细胞”的数量没有增加（图1（c），中间）。同时，由于坏死肿瘤细胞的积聚，融合球体中的肿瘤细胞在一个振荡不稳定阶段后数量呈准线性增加。这些坏死细胞与其他肿瘤细胞随机混合，形成一个形状不好的小叶结构，其不位于核心，核心仍被正常细胞占据（图1（a），中间）。两个同质肿瘤细胞相互融合时，肿瘤球体的大小继续扩大（图1（a），底部）。随后，细胞球体质量中心之间的距离（DCM）开始增大并伴随着较大的波动，由于这一动力学过程结合了细胞增殖与细胞死亡（主要表现在肿瘤核心）的正平衡与内在结构不稳定性以及一定的随机性，导致一段时间后这些球体结合发生逆转，出现分裂（图1（a），底部）。
图1正常葡萄糖浓度下细胞球体的融合，A、两个正常（上排）异质融合的阶段两个肿瘤球体（中排）和两个肿瘤球体（下排），在指定的蒙特卡罗步（mcs）。B、球体融合过程中培养基中葡萄糖水平的变化（如A所示）；背景颜色表示葡萄糖浓度相对于初始值的相对变化（色标设置为0.50）。C、融合复合体中细胞亚群的动力学（左：正常球体；中：异质对；右：同质肿瘤球体）（颜色代码如A所示）。D、通过球体质心之间的距离监测其融合（插入中规定的新色码；每种情况下的三次运行结果）
然后研究人员针对低血糖条件下细胞球体的融合进行性了计算模拟。在葡萄糖含量为10%的情况下，即使是正常的球体也发生了尺寸减小（图（a），上图），这也是由于融合引起的葡萄糖突然减少（图（b）在50MSC处），导致其细胞量稳定在一个较少值上（图（c），左侧）。而低糖环境对正常细胞和肿瘤细胞的组合中的肿瘤球体是灾难性的（图（a），中间和图（c），中间）。但同时，低糖环境对同质肿瘤结构没有破坏性，因为同质肿瘤结构具有更高的结构稳定性，从而在较低的细胞数下抵抗冲击，这使得它能够反弹并“存活”（图（a）下方和图（c）右侧）。DCM的动力学分析显示细胞密度也有较大的随机波动，表明系统的不稳定性比之前的情况更为严重（图（d））。
图在0.1倍葡萄糖浓度下细胞球体的融合，在0.1x葡萄糖浓度下细胞球体的融合。A、两个正常（上排）、异质（中排）和两个肿瘤球体（下排）融合的快照。B、相应葡萄糖场的变化。C、融合复合体中细胞亚群的动力学（左：正常球体；中：异质对；右：肿瘤球体）（颜色代码如A所示）。D、通过质量中心之间的距离来监测球体的融合。
接着研究人员针对高血糖条件下细胞球体的融合进行性了计算模拟。结果表明十倍正常血糖状态（图3）不会改变正常球体融合的模式。然而，高血糖使先前观察到的肿瘤球体的一些特征更加清晰：（i）正常球体与肿瘤球体的接触导致前者最终被吞没（图3（a），中间）；（ii）肿瘤球体接触后首先呈现融合/扩张趋势，但与之相反，这一对细胞球体最终呈小叶状分布，表明之前所见的结构不稳定（图3（a），底部）。
培养基中较高的葡萄糖浓度导致肿瘤细胞增殖增加（图3（c）），这导致较大的融合球体。但是这种尺寸的增加会导致结构核心葡萄糖消耗速度加快（图3（b）），其会暂时产生更多的细胞死亡，从而使得细胞球体缩小，达到重新平衡。这种振荡模式也发生在球体融合的早期阶段（直到大约MCS；图3（d））。值得注意的是，尽管葡萄糖的可利用性增加，但含有肿瘤球体的融合会导致总体葡萄糖浓度水平降低（与过程开始时相比，图3（b），中间和底部）。DCM分析也捕捉到了细胞球体组合的动力学过程（图3（d）），提供了三次实验的数据，三次重复实验的结果较正常葡萄糖浓度下的三次实验更为相似。
图3在10倍葡萄糖浓度下细胞球体的融合，A、两个正常（上排）、异质（中排）和两个肿瘤球体（下排）之间融合过程的图示。B、相应的葡萄糖场。C、融合复合体中细胞亚群的时间进程（左：正常球体；中：异质对；右：同质肿瘤球体）（颜色代码如A所示）。D、通过球体质心之间的距离来监测融合。
之后研究人员使用几何测量进行二元球体融合的分析。通过在正常血糖浓度下测量正常细胞球体或肿瘤细胞球体的同质细胞对的长度和宽度，研究人员发现，正常细胞球体的长度在接触后以准线性方式开始减少，在所计算的时间长度内达到约15%的减少（图4（a），下曲线），而正常细胞球体结构的宽度随时间相应增加（图4（b），下曲线）。在肿瘤病例中，其长度和宽度均随时间呈抛物线型增加（图4（a，b），上曲线）。
图4在正常血糖水平下通过几何测量进行二元球体融合分析，A、等效间隔4小时内双峰长度的时间过程（估计见正文）。B、同时双峰宽度的时间过程在相同的时间间隔内变化（两个图中的颜色代码：绿色，静音细胞球体；红色，肿瘤细胞球体）。数据表示平均值+/-标准差（n=3）。除前两个时间点外，正常曲线与肿瘤曲线差异有统计学意（p0.05）。
除此以外，研究人员还针对组织工程肿瘤模型中多个球体的融合后组织进行了计算模拟。使用8个正常细胞球体包裹一个肿瘤细胞的模型。结果表明，外部球体的组装（与生物打印方法“Kenzan”中的放置方式相似）产生了一个模拟正常组织的连续细胞“盒子”（图5）。我们发现，以基本速率或低于生理速率向系统提供葡萄糖，即使在“正常”葡萄糖生成速率下（图5（b），左），也会不断导致肿瘤消失（图5（a））。然而，在“高血糖”情况下，肿瘤有足够的营养物质从而变得稳定（图5（b）中心，右图）。
图5生物制造融合球体肿瘤微环境模型，A、在低于正常水平（0.1x；0.x；和0.5x）的葡萄糖培养基中测试模型的进化。B、复合肿瘤模型在正常（1x）和高（5x和10x）葡萄糖培养基中的行为。“钙粘蛋白”（cell-cellinteractionstrength）值对于正常细胞被设置为16，对于肿瘤细胞被设置为8。垂直标签表示葡萄糖值。
最后，研究人员针对肿瘤细胞扩散进行了分析，发现肿瘤细胞的扩散程度依赖于形成微环境的正常细胞聚集的“紧密性”。出乎意料的是，在高于正常浓度的葡萄糖浓度下，即使正常细胞（钙粘蛋白=9）之间的细胞间粘附性强于肿瘤细胞（钙粘蛋白=8）之间的细胞间粘附性，肿瘤细胞也能从最初的球体逃逸并在附近的正常组织内扩散（图7（a））。如细胞计数所示，这种效应也发生在钙粘蛋白值较高的情况下，但持续时间较短（图7（b））。
图6肿瘤细胞在肿瘤微环境中扩散的评估，A、包含正常细胞（绿色，钙粘蛋白=9）和肿瘤细胞（红色，钙粘蛋白=8）融合球体的肿瘤模型，显示肿瘤细胞在球体初始位置（白色圆圈）外的扩散迁移。B、初始肿瘤球体界限外的细胞离散度取决于葡萄糖的可用性（红色，67；绿色，130；其他数值以线的颜色表示）。
图7肿瘤细胞在不同钙粘蛋白值的微环境中的扩散情况，A、最终细胞分布（MCS=），取决于“钙粘蛋白”值和葡萄糖。B、肿瘤细胞迁移的定量，以参考圆外的迁移细胞分数表示（图5A中的白色虚线），取决于钙粘蛋白值和葡萄糖水平。每种葡萄糖浓度的三倍叠加（对于正常和低血糖值，显示结构缩小，肿瘤在不到0MCS内消失）。
综上所述，该研究通过计算机模拟，分析了葡萄糖利用率对二元和多细胞球体融合的影响。证明了肿瘤细胞对葡萄糖的有效性有很强的依赖性。在低血糖的情况下，由于营养缺乏，肿瘤可能会被彻底消灭。在较高的葡萄糖浓度下，尽管肿瘤细胞结构可能仍然收缩，但其与正常细胞的混合增强，且转移行为活跃。此外，单个肿瘤细胞对该微环境的侵袭也强烈依赖于可用葡萄糖。这些结果将为生物制造、组织工程以及糖尿病对癌症进展影响的研究提供帮助。
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