血栓是人体封闭受伤血管破裂的复杂过程中的最后一步。凝血涉及数百万血细胞、称为血小板的微观细胞碎片以及各种蛋白质之间的相互作用。首先，血小板冲向损伤部位，与纤维蛋白和胶原蛋白的内层结合，在破裂处形成一个粘性网。然后，红细胞被困在网中，形成血栓。在某些情况下，血栓会阻塞供应大脑或心脏的动脉和血管，从而阻碍血液流动，最终导致中风或心脏病发作。
创建关于血栓如何工作的准确、实时的计算机模拟，以及它们在医疗紧急情况中的作用，未来可能会显著改善医生预测破坏性血栓风险以及治疗中风和心脏病发作所造成损害的方式。例如，这些模型可以帮助医生在进行有风险的手术之前放置支架（一种放置在血管中以帮助保持血管开放的管子），或者提供一种测试药物对循环系统影响的新方法。然而，为了真正准确和有用，这种模拟必须考虑到数十亿微小的细胞机器，所有这些机器都在血液中移动——这是以前从未被全面建模过的。
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现在，布朗大学的利奥波德·格林伯格和一个国际研究团队利用世界上三台最快的超级计算机，创建了一个详细而复杂的动脉瘤血栓形成模型——动脉瘤是指血管壁在充满血液时鼓起的现象。格林伯格的团队使用了从一名动脉瘤患者身上获取的磁共振成像 (MRI) 数据来创建一个现实的模型，该模型显示了患者颈部和大脑中的主要动脉，并使用了超过 300,000 个计算机处理器来模拟动脉瘤的破裂、血液在系统中的流动以及血栓的形成。
由此产生的多尺度模拟使研究人员能够从动脉血流的宏观视角放大到破裂动脉瘤中血栓形成的微观视角。在大的尺度上，模拟显示了扩张和收缩的动脉壁对血液流动方向的影响，并解析了复杂的特征，如再循环区域和漩涡流。在微观尺度上，模拟显示了血小板聚集，并揭示了从血栓上分离并顺着血流漂走的微小血小板簇。
格林伯格的团队通过将大脑的循环系统分解为可管理的宏观和微观模型拼图来克服计算挑战。在频谱的较大端，该模型分为五个区域，分别代表大脑的主要动脉（大脑动脉、颈动脉、椎动脉和基底动脉）和动脉瘤。为了模拟破裂点的血小板聚集，研究人员将动脉瘤内部一个 3 立方毫米的区域分解为数千个三角形的补丁。每个补丁都是一个单独的计算机模拟，其中计算血小板和血细胞的速度和方向。然后，研究人员使用一系列统计算法来计算粒子在从一个区域移动到另一个区域时的速度，从而有效地将单独的宏观和微观模型连接成一个流动的多维模拟。
哈佛神经学家塔贝尔·莱斯利-马兹维表示，目前的光透射聚集法等建模技术，这种技术是测量通过活化血小板培养物所透射的光量来确定血栓严重程度的过程，可以让医生了解治疗的效果，但几乎无法洞悉事先什么可能会有效。他没有参与这项新研究。而且，目前，医生测试在动脉中放置支架的有效性的唯一方法就是这样做，然后看看会发生什么。准确的计算机模拟提供了一种测试抗凝药物的新方法，并且可以替代细胞培养。
莱斯利-马兹维说：“目前，医生必须对清除血栓可能有效的方法做出有根据的猜测，然后在事后检查他们的理论是否正确。这样做的一个缺点是，每个患者的情况都不同，对一个人有效的方法可能会对另一个人造成危及生命的后果。”
莱斯利-马兹维表示，格林伯格的研究证明了计算机模拟的可行性，这种模拟可以事先确定特定治疗方法是否会产生预期的效果。他还补充说，这项技术也可能在医疗领域，特别是对制药公司产生巨大的经济影响。“制药公司花费数十亿美元试图开发最终未能通过临床测试的产品，”他说。“多尺度算法可以根据情况进行调整，以显示哪些方法有效，哪些方法无效。它将使您能够预测您的投资。”