https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4652
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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danielaschimitzdecarvalho.pdf | 4.93 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Clase: | Dissertação |
Título : | Modelagem matemática do crescimento tumoral mamário |
Autor(es): | Carvalho, Daniela Schimitz de |
Orientador: | Barra, Luis Paulo da Silva |
Co-orientador: | Queiroz, Rafael Alves Bonfim de |
Co-orientador: | Guerra, Maximiliano Ribeiro |
Miembros Examinadores: | Bastos, Flávia de Souza |
Miembros Examinadores: | Karam Filho, José |
Miembros Examinadores: | Cintra, Jane Rocha Duarte |
Resumo: | O câncer mamário acomete milhões de mulheres no mundo a cada ano, sendo considerado um problema de saúde pública mundial. Esta doença apresenta uma alta mortalidade e uma elevada incidência entre os tipos de câncer na população feminina. No Brasil, esta patologia também se estaca como a primeira nas taxas de incidência e mortalidade entre os cânceres no sexo feminino. O comportamento evolutivo do câncer em um indivíduo, sua origem, sua composição e expansão são características ainda não bem elucidadas. A eficiência dos diferentes tratamentos está relacionada com vários fatores referentes ao comportamento tumoral, e principalmente com o estadiamento clínico. Neste trabalho, descrevem-se as principais características biológicas e clínicas do câncer mamário e investigam-se alguns modelos matem áticos disponíveis na literatura que representam o seu crescimento. Particularmente, são abordados modelos empíricos clássicos que consideram a popula ção tumoral com constituição celular homogênea; e modelos mais recentes mecanicistas que incluem características da heterogeneidade celular e a hipótese das células tronco cancerígenas. Além disso, foram propostas e implementadas computacionalmente duas alternativas para a consideração da atuação de fármacos no crescimento tumoral. Simulações numéricas foram realizadas empregando estes modelos e os resultados obtidos discutidos. Através destas simulações foi possível entender as limitações dos modelos frente a complexidade do crescimento tumoral. |
Resumen : | Breast cancer a ects millions of women worldwide each year and is considered a problem of world public health. The disease presents a high mortality and incidence rates among cancer types in the female population. In Brazil, this patology is also associated with the highest incidence and mortality rates among cancers in women. The evolutionary behavior of cancer cells are not well elucidated, such as their origin, composition and expansion characteristics. The e ciency of the distinct treatments is related to several factors involving the tumor behavior, and especially with the clinical staging. In this work, the biological and clinical characteristics of breast cancer were described and relevant mathematical models of tumor growth were investigated. Particularly, the empirical models that consider the tumor population with the homogeneous cells; and the latest mechanistic models including cellular heterogeneity characteristics and the hypothesis of cancer stem cells. Furthermore, two alternatives were proposed and computationally implemented in order to simulate the e ects of the drug in the tumor growth. Numerical simulations were achieved using these models and the results discussed. From these simulations, it was possible to understand the limitations of these models compared with the complexity of the tumor growth. |
Palabras clave : | Câncer mamário Quimioterapia Modelagem computacional Modelagem matemática Modelagem de evolução e reação Breast cancer Chemotherapy Computational modeling Mathematical model Evolution and reaction models |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Sigla de la Instituición: | UFJF |
Departamento: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional |
Clase de Acesso: | Acesso Aberto |
URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4652 |
Fecha de publicación : | 29-mar-2016 |
Aparece en las colecciones: | Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações) |
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