Stochastic multi-scale modelling of tumour growth
El cáncer es una de las principales causas de muerte en el mundo. A pesar de todos los recursos invertidos en la investigación para el desarrollo de nuevas terapias, los tratamientos más usados en la lucha contra el cáncer siguen siendo terapias inespecíficas (cirugía, radioterapia y quimioterapia)...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/457590 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10803/457590 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Estocàstic Estocástico Stochastic Multiescala Multi-scale Càncer Cáncer Cancer Ciències Experimentals 577 |
| Sumario: | El cáncer es una de las principales causas de muerte en el mundo. A pesar de todos los recursos invertidos en la investigación para el desarrollo de nuevas terapias, los tratamientos más usados en la lucha contra el cáncer siguen siendo terapias inespecíficas (cirugía, radioterapia y quimioterapia) que afectan tanto a las células cancerígenas como a las sanas. En contraposición a estas terapias inespecíficas, se ha utilizado un enfoque alternativo en la medicina, que se conoce como magic bullet, para guiar el desarrollo de nuevas terapias. El concepto consiste en encontrar un fármaco con un objetivo específico (gen, proteína, etc.) implicado en una etapa particular del desarrollo de la enfermedad que mate sólo a las células no saludables y deje las células normales ilesas. Aunque no es un enfoque nuevo, su impacto en enfermedades complejas de momento ha sido discreto. La falta de efectividad del enfoque magic bullet plantea dos preguntas: ¿Por qué falla este enfoque en el caso del cáncer? y ¿qué podemos hacer para mejorar su eficacia?. El comportamiento y las características de los sistemas biológicos están influenciados por una compleja red de interacciones entre genes y productos genéticos que regulan la expresión génica. Las estructuras dinámicas no lineales y de gran dimensión han sufrido cambios evolutivos por selección natural. A medida que avanza el tiempo, la resiliencia del fenotipo frente a las alteraciones genéticas aumenta permitiendo la canalización (genética), es decir, la capacidad para ser más robustos. Particularmente, los tumores malignos aprovechan estas propiedades y estructuras para aumentar su potencial proliferativo y resistir terapias. Las capas de complejidad involucradas dentro del sistema inducen dificultades para predecir el efecto de una perturbación aplicada en el sistema. Con el fin de abordar con éxito estos problemas, una se ha llevado a cabo una gran cantidad de investigación en el análisis y el desarrollo de modelos de escalas múltiples. Estos modelos incorporan diferentes sub-modelos que corresponden a diferentes niveles biológicos, de manera que el comportamiento global del tejido puede ser analizado como una propiedad emergente de los elementos acoplados. Se sabe que los modelos de escalas múltiples presentan una series de problemas. El objetivo principal de esta tesis es la formulación y el análisis de un modelo estocástico de escalas múltiples de la dinámica de poblaciones celulares para arrojar luz sobre: • Los efectos del acoplamiento entre fluctuaciones intrínsecas a nivel intracelular y poblacional. Nuestro objetivo es establecer cómo las diferentes fuentes de ruido afectan las propiedades globales de los tumores en crecimiento, como la velocidad de invasión. • Determinar los límites de coarse-grained de estos modelos para que los parámetros de los modelos de escalas múltiples puedan agruparse en un número menor de parámetros. Esto facilitaría la tarea de estimación de parámetros. • Formular métodos híbridos que nos permitan simular sistemas más grandes sin perder ninguna de las características esenciales del sistema de escalas múltiples. Con este fin, establecemos una manera sistemática de considerar el ruido en estos modelos. |
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