Estimativa de estado e de parâmetros em modelagem do tratamento de tumor prostático via radioterapia e hormonioterapia
O presente trabalho apresenta uma adaptação de um modelo matemático da literatura formulado para tratamento do câncer de próstata através de radioterapiada de forma a incorporar a ação conjunta de radioterapia e hormonioterapia. O modelo adaptado é formado por um sistema de quatro equações difere...
| Autor principal: | Oliveira, Roberto de Souza |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/5310685919005415 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2022
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9163 |
| Resumo: |
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O presente trabalho apresenta uma adaptação de um modelo matemático da literatura
formulado para tratamento do câncer de próstata através de radioterapiada de forma a
incorporar a ação conjunta de radioterapia e hormonioterapia. O modelo adaptado é
formado por um sistema de quatro equações diferenciais acopladas e leva em consideração as interações entre células normais (N), imunológicas (I) , tumorais (T) e ação do
agente hormonioterápico (Q). A modelagem do crescimento das populações consideradas, feitas de forma simulada considera um tumor prostático de alto risco (5+5=10)
na escala Gleason. Devido a carência de dados reais para validação do modelo não foi
considerado o Prostate Specific Antigen (PSA) e sim o número de células das populações celulares envolvidas. Nas simulações feitas para avaliar o efeito combinado de
radioterapia e hormonioterapia usamos o software Matlab R2019b e para a solução do
problema direto usamos a subrotina ode15s. Foram realizadas simulações a partir dos
protocolos de tratamento padrão da oncologia que evidenciam que os parâmetros que
regulam o crescimento de tumor são importante para compreensão do fenômeno estudado. Como este trabalho está no escopo de Problemas Inversos, a análise inversa foi
feita através de um filtro Bayesiano. Este filtro trabalha com a estimativa combinada de
variáveis de estado e parâmetros do modelo e foi proposto (LIU; WEST, 2001). Para
avaliar a qualidade do ajuste de variáveis de estado e parâmetros usamos o erro quadrático médio (EQM). Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, uma vez que
o modelo é capaz de capturar a dinâmica das populações envolvidas no crescimento
do tumor. Além disso, as estimativas obtidas quando comparadas aos dados simulados
apresentam uma boa concordância. |