Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Dinámica de Crecimiento Tumoral Bajo Tratamiento de Quimioterapia, Un Análisis Matemático con Concentración Periódica de Medicamentos.

Resumen

En general, el crecimiento tumoral en el cuerpo humano a menudo se controla mediante un tratamiento quimioterapeutico. Esta investigación tiene como objetivo interpretar matemáticamente la dinámica entre las células tumorales y las células normales considerando el tratamiento con quimioterapia suministrada periódicamente. Con este objetivo se presenta un modelo con dos compartimentos celulares y uno farmacológico. Además, se proporciona un análisis de estabilidad del modelo, a partir del cual se producen cuatro escenarios diferentes para la dinámica tumoral. Finalmente, se presentan varias simulaciones numéricas considerando diferentes intervalos para las sesiones de quimioterapia.

Palabras clave

Modelado Matemático, Sistemas no lineales, Análisis de Estabilidad, Crecimiento Tumoral, Quimioterapia, Concentración Periódica de Farmacos


Citas

  1. Health Panameric Organization. Cancer. Disponible en: https://n9.cl/0d7f5, 2021.
  2. CancerQues.Cancer Development. Disponible en: https://n9.cl/91pd7e, 2017.
  3. Peralta-Zaragoza, O, Bahena-Román, M, Díaz-Benítez, C. E. y Madrid-Marina, “Regulación del ciclo celular y desarrollo de cáncer: perspectivas terapéuticas”, Salud pública de México, 39, 451-462, 1997.
  4. Mufudza, C., Sorofa, W., and Chiyaka, E. T. “Assessing the effects of estrogen on the dynamics of breast cancer”, Computational and mathematical methods in medicine, 2012, 473572. https://doi.org/10.1155/2012/473572.
  5. American Cancer Society.“La quimioterapia actúa con el ciclo celular”. Disponible en: https://n9.cl/bjbhx, 2019.
  6. Asociación española contra el cáncer. “Qué es la quimioterapia? ”. Disponible en: https://n9.cl/c2e2pt, 2018.
  7. Rodrigues, D. S., Mancera, P. F., y Pinho, S. T. “Modelagem matemática em cáncer e quimioterapia: uma introducao”. Notas em Matemática Aplicada, e-ISSN, 2236-5915, 2011.
  8. Browder , C., Butterfield, B., Kraling, B., Shi, B., Marshall, S., O.Reilly and J. Folkman.“Antiangiogenic scheduling of chemotherapy improves efficacy against experimental drug-resistant cancer”, Cancer Research,60(7) , 2000.
  9. De Pillis, L. G., Fister, K. R., Gu, W., Head, T., Maples, K., Neal, T., Kozai, K. “Optimal control of mixed immunotherapy and chemotherapy of tumors”. it Journal of Biological systems, 16(01), 51-80. 2008. https://doi.org/10.1142/S0218339008002435.
  10. Abernathy, Z., Baxter, A., and Stevens, M. “Global dynamics of a breast cancer competition model”. Differential Equations and Dynamical Systems, 28(4), 791-805.https://doi.org/10.1007/s12591-017-0346-x 2020.
  11. Edelstein-Keshet, L . “Mathematical models in biology”. Society for Industrial and Applied Mathematics.https://doi.org/10.1137/1.9780898719147, 2005.
  12. Yang, H. M. “Mathematical modeling of solid cancer growth with angiogenesis”. Theoretical Biology and Medical Modelling, 9(1), 1-39. 2012.
  13. Pinho, D., Freedman, I., and Nani, F. “A chemotherapy model for the treatment of cancer with metastasis”. Mathematical and Computer Modelling, 36(7-8), 773-803. 2002.
  14. Unni, P., and Seshaiyer, P. “Mathematical modeling, analysis, and simulation of tumor dynamics with drug interventions”. Computational and mathematical methods in medicine. 2019.
  15. Guiraldello, R. T. “Modelo matemático de tratamento de câncer via quimioterapia em ciclos”. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho, Instituto de Biociências de Botucatu. Disponible en: http://hdl.handle.net/11449/132049. 2015.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos similares

<< < 1 2 3 4 > >> 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.