Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Carvalho, Daniela Schimitz de
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| Orientador(a): |
Barra, Luis Paulo da Silva
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| Banca de defesa: |
Bastos, Flávia de Souza
,
Karam Filho, José
,
Cintra, Jane Rocha Duarte
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
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| Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4652
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Resumo: |
O câncer mamário acomete milhões de mulheres no mundo a cada ano, sendo considerado um problema de saúde pública mundial. Esta doença apresenta uma alta mortalidade e uma elevada incidência entre os tipos de câncer na população feminina. No Brasil, esta patologia também se estaca como a primeira nas taxas de incidência e mortalidade entre os cânceres no sexo feminino. O comportamento evolutivo do câncer em um indivíduo, sua origem, sua composição e expansão são características ainda não bem elucidadas. A eficiência dos diferentes tratamentos está relacionada com vários fatores referentes ao comportamento tumoral, e principalmente com o estadiamento clínico. Neste trabalho, descrevem-se as principais características biológicas e clínicas do câncer mamário e investigam-se alguns modelos matem áticos disponíveis na literatura que representam o seu crescimento. Particularmente, são abordados modelos empíricos clássicos que consideram a popula ção tumoral com constituição celular homogênea; e modelos mais recentes mecanicistas que incluem características da heterogeneidade celular e a hipótese das células tronco cancerígenas. Além disso, foram propostas e implementadas computacionalmente duas alternativas para a consideração da atuação de fármacos no crescimento tumoral. Simulações numéricas foram realizadas empregando estes modelos e os resultados obtidos discutidos. Através destas simulações foi possível entender as limitações dos modelos frente a complexidade do crescimento tumoral. |
