Avanços no tratamento do Glioblastoma Multiforme via Tumor Treating Fields: desenvolvimento de um banco de dados otimizado de simulações usando o SimNIB

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: DIAS, Ranulfo da Silva lattes
Orientador(a): PAVAN, Alan Bendasoli lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Itajubá
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Física
Departamento: IFQ - Instituto de Física e Química
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4006
Resumo: O Glioblastoma Multiforme (GBM) é um câncer cerebral agressivo com baixa taxa de sobrevida. A estimulação cerebral não invasiva é uma abordagem promissora para o tratamento do GBM, mas ainda há muito a ser aprendido sobre sua eficácia e segurança. Baseada em pesquisas do início dos anos 2000 sobre a aplicação de campos eletromagnéticos no tratamento do GBM essa dissertação propõe o desenvolvimento de um banco de dados otimizado de simulações usando o SimNIBS. O SimNIBS foi projetado para simular a estimulação elétrica no cérebro e pode gerar simulações utilizando código na linguagem Python. A pesquisa explorou a eficácia da Estimulação Transcraniana Elétrica de Corrente Contínua (ETCC) e Corrente Alternada (ETCA), esta última focada para o tratamento do GBM. Os resultados destacam a influência da configuração dos eletrodos na distribuição da estimulação elétrica e a penetração do campo elétrico no tecido cerebral. Os dados obtidos indicam a necessidade de ajustes na corrente aplicada na ETCA e recomenda configurações específicas de eletrodos para otimizar o tratamento do GBM. Por fim, essa análise irá contribuir para uma melhor compreensão da neuromodulação no contexto do GBM. Os resultados sugerem que a ETCA pode ser uma opção eficaz para o tratamento do GBM, mas pesquisas adicionais são necessárias para validar os resultados e determinar a segurança a longo prazo da terapia.