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. Asmúltiplas escalas espaciais e temporais desse conjunto de doenças dificultam ainda mais a sua compreensão. Nesse sentido, a modelagem matemática e computacionalé uma ferramenta útil que contribui para o entendimento da dinâmica do crescimento tumoral, assim como para a investigação da resposta do tumor adiferentes protocolos de tratamento. Esta tese de Doutorado tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo híbrido matemático e computacional capaz decaracterizar as múltiplas escalas presentes no crescimento tumoral. Decompomos o fenômeno de crescimento em três escalas: tecidual, celular e molecular. Asescalas 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 quimioterápicasno microambiente tumoral e a dinâmica de sinalização associada ao controle do ciclo celular. De caráter inovador, esta tese de Doutorado pretende investigarprocedimentos para obtenção do protocolo terapêutico mais adequado para eliminar o tumor e reduzir a toxicidade num contexto multiescala. Numa primeiraetapa, estudamos um modelo contínuo composto por células tumorais sensíveis e resistentes à droga e obtivemos controles ótimos com administração por máximadose 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 invivo), uma parte da pesquisa será voltada ao desenvolvimento de estratégia otimizada da dinâmica celular, associada ao maior custo computacional na simulaçãodo modelo. A abordagem de modelagem proposta contribuirá para auxiliar no desenvolvimento de protocolos terapêuticos eficazes para o tratamento docâncer.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.18.00069Chamseddine, IM, Rejniak, KA. Hybrid modeling frameworks of tumor development and treatment. WIREs Syst Biol Med. 2020; 12:e1461. https://doi.org/10.1002/wsbm.1461Rocha 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/S0218202518500021Para 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
