Modelagem matemática e simulação computacional do crescimento tumoral sob a inserção da quimioterapia e imunoterapia

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Toro, Paulo Felipe
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Anticorpos monoclonais; Câncer; Otimização; Análise matemática; Sistemas de equações diferenciais ordinárias; Runge-Kutta; Soluções numéricas; Cancer; Mathematical analysis; Monoclonal antibodies; Numerical solutions; Optimization; Ordinary differential equation systems
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/217946

Câncer é um problema de saúde pública que afeta a população mundial, cuja incidência vem aumentando a cada ano. Uma das formas de tratamento comumente utilizada é a quimioterapia. Outro tipo de tratamento que tem ganhado espaço na ciência é a imunoterapia. Este trabalho busca entender a dinâmica do crescimento tumoral dada uma combinação destes tratamentos. O modelo proposto é composto por um sistema não-linear de Equações Diferenciais Ordinárias acopladas. Os pontos de equilíbrio do modelo foram obtidos e analisados via teoria de estabilidade local. O problema do tratamento ótimo associado ao problema direto foi estabelecido e resolvido por uma estratégia de otimização não-linear. Simulações computacionais da dinâmica tumoral foram realizadas, considerando diferentes cenários estabelecidos em relação aos tratamentos, variando-se os tipos, as doses aplicadas e as combinações possíveis entre si. Os resultados numéricos das simulações foram obtidos pelo método numérico de Runge-Kutta de quarta-ordem. A análise matemática e os resultados numéricos possibilitaram a compreensão dos cenários e aquele com a combinação dos tratamentos foi indicado como o mais promissor. Neste estudo, o problema do tratamento ideal foi também estabelecido e resolvido, possibilitando melhores resultados para o tratamento contínuo no tempo observado.