Estudo de diferentes fracionamentos na dose da radioterapia para o modelo pdgf-driven glioblastomas / Study of different fractions in the dose of radiotherapy for the model pdgf-driven glioblastomas
Câncer é uma doença em que as células anormais se dividem incontrolavelmente e destroem o tecido do corpo. Existem vários tipos de câncer, classificados conforme sua localização inicial. Em particular, os gliomas são tumores cerebrais bastante agressivos, com rápido crescimento e invisibilidade retr...
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
| Repositorio: | Revista Veras |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/36017 |
| Acesso em linha: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/36017 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Modelagem Computacional Glioblastoma Otimização Radioterapia. |
| Resumo: | Câncer é uma doença em que as células anormais se dividem incontrolavelmente e destroem o tecido do corpo. Existem vários tipos de câncer, classificados conforme sua localização inicial. Em particular, os gliomas são tumores cerebrais bastante agressivos, com rápido crescimento e invisibilidade retratados na taxa de 92% de fatalidade. Devido a essa enorme taxa, modelos matemáticos são estudados para melhorar a eficácia do tratamento e aumentar a sobrevida do paciente. Este trabalho, tem como objetivo simular computacionalmente a evolução do crescimento do glioma em resposta à radioterapia, a partir de um modelo contínuo, baseado em cadeias de Markov. Com base neste modelo, contribuir no tratamento de gliomas fornecendo um cronograma de radioterapia mais eficaz, diminuindo a população de células cancerígenas e assim, aumentando a sobrevida do paciente. Sendo assim, foi encontrado um fracionamento de dose melhor que o encontrado pelos autores do modelo em estudo. |
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