Modelagem matemática de tumores sólidos

• Processo: 04/13620-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2005
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2007
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Paulo Fernando de Arruda Mancera
• Beneficiário: Vanessa Rocha
• Instituição Sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Assunto(s): Neoplasias Modelos matemáticos Equações diferenciais parciais Previsão Modelos animais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Equacao De Gompertz | Equacoes Diferenciais Parciais | Tumores

Resumo

Há algumas gerações atrás, modelagem matemática em câncer era uma área muito pouco estudada e nebulosa, embora matemática tenha se mostrado muito importante em genética e biologia populacional. Entretanto, uma teoria matemática do câncer era pura imaginação. Atualmente modelos matemáticos estão em todas as áreas da pesquisa em câncer. Por exemplo, R. Fister estuda modelos de controle ótimo que fornece aos médicos os melhores momentos para tratamento com drogas; C. Panetta usa sistema de equações diferenciais para prever a resposta de um paciente para um dado regime de droga; J. D. Murray e K. R. Swanson desenvolveram estudos de um modelo de tumor cerebral que é simples, usa a anatomia tri-dimensional do cérebro e que ajuda na previsão, por parte dos médicos, da propagação de tumores; Z. Agur desenvolve um modelo estado-de-arte: um paciente virtual com câncer, sendo que o modelo leva em consideração todos os estágios do ciclo de vida da célula cancerígena; M. A. J. Chaplain estuda o crescimento de tumores sólidos, seu desenvolvimento, angiogênese e metástases. No desenvolvimento de todos os modelos há necessidade de se verificar se a biologia está correta. Atualmente, vários modelos matemáticos fazem previsões quantitativas e testáveis (em animais de laboratório), algo muito diferente dos antigos modelos (importantes modelos) que apresentavam conclusões qualitativas um pouco vagas em termos biológicos. (AU)