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EVENTO



Sensitivity Analysis as a Tool for Tumor Growth Modeling

Tipo de evento:
Defesa de Dissertação de Mestrado


Mathematical and computational modeling of tumor growth have become valuable tools for learning
about and understanding various aspects of tumor onset and development. They can also help to
generate new hypotheses for experimental testing and to verify the efficiency or optimize clinical
therapies. From the computational point of view, a huge challenge is to deal with highly nonlinear and
multi-components mathematical models that aim to display multiple types of biological interactions
across different biological, temporal and physical scales. Computational and numerical difficulties usually
appear. Also, nonlinear interactions may give rise to interesting and unexpected dynamics which make it
difficult to anticipate a models outcome. Here we make a step towards developing a model-building
framework to improve the understanding of the model itself and the key issues to drive model
modifications and simplifications.
We develop a family of deterministic tumor growth models based on a mathematical model built in the
literature, which is a continuous model of seven coupled nonlinear partial differential equations that can
capture both avascular and vascular phases of the disease. Although simple, this model can provide
considerable insight about important mechanisms related to tumor progression, as angiogenesis, for
example, which is the fundamental strategy tumors acquire to keep and improve growth. Its main
assumptions and mathematical formulation are discussed in details, and we propose some modifications
to fix ambiguities in the original model. The extension to multidimensional problems is considered, for
which we develop reliable approximate finite element solution.
We propose in this work a simple framework to build a hierarchical family of tumor growth models by
selecting a subset of the most important parameters of our base model with respect to the evolution of
the tumor volume. The importance of each parameter is identified through two model-free sensitivity
analysis techniques, the construction of scatterplots and the elementary effects, due to their simplicity
and low computational costs.
This model framework encompasses the essential hypotheses and the limited set of important
parameters acquired from the sensitivity analysis. In this way, we are able to create a family of models
described by at least the same essential conditions and parameters but with different complexities
regarding the number of parameters used. Numerical experiments are conducted to provide a
comprehensive understanding of the hierarchical developed family of tumor growth models.
Finally, we emphasize that the modeling framework in this manner provides a powerful way for studying
a model itself or either its simplification or extension. The framework can also be tailored to form the
basis for future models, incorporating new processes and phenomena.

Data Início: 29/02/2016
Hora: 13:00
Data Fim: 29/02/2016
Hora: 15:00

Local:  LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A

Aluno:
Anna Claudia Mello Resende - -

Orientador:
Ernesto Augusto Bueno da Fonseca Lima - Oden Institute for Computational Engineering and Sciences -
Regina Célia Cerqueira de Almeida - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Participante Banca Examinadora:
Álvaro Coutinho - COPPE/UFRJ - COPPE/UFRJ
Michel Iskin da Silveira Costa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Paulo Fernando de Arruda Mancera - Universidade Estadual Paulista - UNESP/Botucatu
Regina Célia Cerqueira de Almeida - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Suplente Banca Examinadora:
Sandra Mara Cardoso Malta - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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