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EVENTO



MODELAGEM HÍBRIDA MULTIESCALA PARA O CRESCIMENTO TUMORAL COM QUIMIOTERAPIA

Tipo de evento:
Exame de Qualificação


O câncer constitui uma das principais causas de morte no mundo, e seus mecanismos de surgimento e crescimento não são perfeitamente compreendidos. As
múltiplas escalas espaciais e temporais desse conjunto de doenças dificultam ainda mais a sua compreensão. Nesse sentido, a modelagem matemática e computacional
é uma ferramenta útil que contribui para o entendimento da dinâmica do crescimento tumoral, assim como para a investigação da resposta do tumor a
diferentes protocolos de tratamento. Esta tese de Doutorado tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo híbrido matemático e computacional capaz de
caracterizar as múltiplas escalas presentes no crescimento tumoral. Decompomos o fenômeno de crescimento em três escalas: tecidual, celular e molecular. As
escalas tecidual e molecular são descritas por meio de modelos contínuos, e a escala celular é representada através de um modelo discreto (baseado em indivíduos).
Para investigar diferentes mecanismos de resposta a quimioterapias, incorporamos ao modelo híbrido multiescala a dispersão de drogas quimioterápicas
no microambiente tumoral e a dinâmica de sinalização associada ao controle do ciclo celular. De caráter inovador, esta tese de Doutorado pretende investigar
procedimentos para obtenção do protocolo terapêutico mais adequado para eliminar o tumor e reduzir a toxicidade num contexto multiescala. Numa primeira
etapa, estudamos um modelo contínuo composto por células tumorais sensíveis e resistentes à droga e obtivemos controles ótimos com administração por máxima
dose tolerada. Essa abordagem será traduzida para o modelo híbrido através da diferenciação das células tumorais conforme a resistência ao(s) fármaco(s).
Como o modelo desenvolvido é estocástico, e este estudo demandará grande esforço computacional (como para a calibração e simulação de cenários realistas in
vivo), uma parte da pesquisa será voltada ao desenvolvimento de estratégia otimizada da dinâmica celular, associada ao maior custo computacional na simulação
do modelo. A abordagem de modelagem proposta contribuirá para auxiliar no desenvolvimento de protocolos terapêuticos eficazes para o tratamento do
câncer.

BIBLIOGRAFIA:
METZCAR J, WANG Y, HEILAND R, MACKLIN P. A REVIEW OF CELL-BASED COMPUTATIONAL MODELING IN CANCER BIOLOGY. JCO CLIN CANCER INFORM. 2019;3:1-13. DOI:10.1200/CCI.18.00069
Chamseddine, IM, Rejniak, KA. Hybrid modeling frameworks of tumor development and treatment. WIREs Syst Biol Med. 2020; 12:e1461. https://doi.org/10.1002/wsbm.1461
Rocha HL, Almeida RC, Lima EABF, Resende ACM, Oden JT, Yankeelov TE. A HYBRID THREE-SCALE MODEL OF TUMOR GROWTH. Math Models Methods Appl Sci. 2018;28(1):61-93. doi:10.1142/
S0218202518500021


Para assistir acesse o link: https://us02web.zoom.us/j/85054468158?pwd=YW5yUFdkRmFyVnRtclBvbzEyY2lvdz09

Data Início: 20/10/2020
Hora: 14:00
Data Fim: 20/10/2020
Hora: 17:00

Local:  LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Webinar

Aluno:
Gustavo Taiji Naozuka - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Orientador:
Heber Lima da Rocha - -
Regina Célia Cerqueira de Almeida - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Participante Banca Examinadora:
Abimael Fernando Dourado Loula - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE/UFRJ
Ernesto Augusto Bueno da Fonseca Lima - Oden Institute for Computational Engineering and Sciences -
João Nisan Correia Guerreiro - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Paulo Fernando de Arruda Mancera - Universidade Estadual Paulista - UNESP/Botucatu
Sandra Mara Cardoso Malta - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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