Computational Modelling of Cancer Systems: From Individual to Collective Cell Behaviour
Debido a su complejidad, el cáncer sigue siendo una de las principales causas de muerte a nivel mundial. La creación de prácticas preventivas adecuadas y terapias innovadoras está limitada por la falta de comprensión de los mecanismos básicos que causan el cáncer. Como tal, se deben desarrollar méto...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Zaragoza |
| Repositorio: | Zaguán. Repositorio Digital de la Universidad de Zaragoza |
| OAI Identifier: | oai:zaguan.unizar.es:127606 |
| Acceso en línea: | http://zaguan.unizar.es/record/127606 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | biomecánica simulación biología celular software |
| Sumario: | Debido a su complejidad, el cáncer sigue siendo una de las principales causas de muerte a nivel mundial. La creación de prácticas preventivas adecuadas y terapias innovadoras está limitada por la falta de comprensión de los mecanismos básicos que causan el cáncer. Como tal, se deben desarrollar métodos nuevos y más efectivos que avancen nuestra comprensión del cáncer. En los últimos años, se ha visto un aumento en el uso de modelos computacionales para explicar procesos biológicos que son costosos y difíciles de explorar en entornos experimentales. Estos métodos permiten la traducción de mecanismos biológicos en ecuaciones y suposiciones matemáticas que pueden evaluarse utilizando herramientas informáticas para producir nuevas hipótesis. Además, las tecnologías computacionales se están volviendo más potentes debido a la disponibilidad de datos y la amplia capacidad de procesamiento.<br />El objetivo global de esta tesis es diseñar e implementar modelos computacionales de cáncer, comenzando con comportamientos simples y aislados y progresando hacia fenómenos más complejos. Se abordan tres campos de investigación específicos para lograr este objetivo general: (i) motilidad unicelular, (ii) crecimiento tumoral y (iii) formación de patrones. En el primer objetivo, se presenta un modelo computacional para simular la motilidad celular individual que considera las propiedades mecánicas y químicas del microambiente. Posteriormente, este trabajo fue ampliado para tener en cuenta las interacciones célula-célula y reproducir el crecimiento de estructuras tumorales multicelulares. Por último, todos los eventos biológicos mencionados anteriormente fueron considerados y se añadió la diferenciación celular como el bloque de construcción final de esta tesis para simular la formación de patrones espaciales.<br />Además, esta tesis analiza la relevancia de integrar datos experimentales y métodos computacionales para mejorar la precisión biológica y confirmar los resultados del modelo. En particular, muestra cómo se pueden usar técnicas de calibración y optimización para considerar datos empíricos en el diseño y validación de modelos. Los resultados experimentales cualitativos y cuantitativos, tanto de la literatura como de nuevos experimentos, se reproducen en este artículo para mostrar diferentes enfoques en la integración de datos.<br />En general, esta tesis proporciona un modelo de cómo se pueden utilizar los métodos computacionales para analizar y comprender problemas complejos en la biología del cáncer.<br />Demuestra explícitamente cómo los componentes del modelo pueden representar ciertos aspectos de la biología del cáncer, que pueden mejorarse y reproducirse utilizando datos experimentales. En consecuencia, los comportamientos complejos, como el crecimiento tumoral y la formación de patrones, resultan de la intrincada interacción entre los componentes del modelo.<br /> |
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