INFINA (EX INFIP)   05545
INSTITUTO DE FISICA INTERDISCIPLINARIA Y APLICADA
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Modelado matemático del crecimiento e infiltración microtumoral
Autor/es:
VISACOVSKY NICOLÁS; GANDÍA DANIEL; SUÁREZ CECILIA; SOBA ALEJANDRO; CALVO JUAN CARLOS; LUJAN EMMANUEL; GUERRA LILIANA
Lugar:
Huerta Grande. Córdoba
Reunión:
Congreso; 7ma Escuela Argentina de Matemática y Biología BIOMAT; 2016
Institución organizadora:
Facultad de Matemática, Astronomía y Física (FAMAF) de Córdoba
Resumen:
La mayoría de los modelos matemáticos actuales relacionados con microtumores consideran un crecimiento volumétrico del tumor y una invasión de tipo esférica. Sin embargo, en muchos casos, como en los gliomas, surge la necesidad de delimitar más adecuada y precisamente el área de infiltración real, que no es esférica, de una manera paciente-específica. En esta charla se presentará un modelo in silico que describe el crecimiento y patrón real de invasión de esferoides tumorales multicelulares (modelo in vitro de microtumor en estadío avascular) inmersos en matriz de colágeno I. El modelo tiene dos aplicaciones diferentes: la descripción caso-específica y la predicción probabilística de nuevos casos posibles que respondan al mismo patrón poblacional de origen. El modelo bidimensional está representado por una ecuación de reacción-difusión-convección que considera una proliferación celular logística, un crecimiento volumétrico del esferoide, un casquete con células en activa proliferación y una infiltración tumoral con un componente difusivo y uno convectivo radial. Los parámetros poblacionales del modelo se extraen del conjunto de datos experimentales, mientras que de cada caso experimental en particular se extrae por pre-procesamiento de imágenes una función que describe la forma de infiltración de ese esferoide. Cuando el modelo principal se alimenta de estas funciones caso-específicas surgen las simulaciones descriptivas. Por otro lado, a través de un modelo satélite del tipo EGARCH alimentado con todo el conjunto de datos experimentales, se generan por herramientas de data mining (análisis de series temporales) y por simulaciones de Monte Carlo nuevas funciones de forma aleatorias que responden al patrón general poblacional. Cuando el modelo principal se alimenta con estas funciones población-dependientes, surgen las simulaciones predictivas. Ambos tipos de simulaciones muestran una buena correlación con los datos experimentales. Esta aproximación que propone una interacción numérico-experimental constituye una herramienta de amplio potencial al momento de predecir con mayor precisión el comportamiento invasivo de un tumor en base a sus propias características y a las del microambiente que lo rodea.