Modelagem híbrida para abordar a complexidade do câncer

Prévia do material em texto

1/2
Modelagem híbrida para abordar a complexidade do câncer
Estado da arte da modelagem híbrida matemática do desenvolvimento e tratamento do câncer.
O câncer é uma coleção complexa de doenças onde não há dois tumores iguais, não há dois desenvolvidos de
maneira semelhante e não respondem à terapia de forma idêntica.
A iniciação e progressão do câncer é um processo de várias etapas que depende de interações complicadas
entre o tumor, células estromais e o microambiente circundante. Portanto, o câncer é um sistema complexo
composto por vários componentes que interagem e em constante mudança. Para entender, analisar e prever
seu comportamento, são necessários modelos matemáticos avançados que possam lidar com vários tipos de
informações e combinar diversos métodos teóricos em múltiplas escalas temporais e espaciais, ou seja,
modelos híbridos.
A palavra “híbrido” indica que essas estruturas de modelagem combinam pelo menos duas abordagens
matemáticas diferentes. Classicamente, os modelos discretos que descrevem células individuais, cada um
com características potencialmente diferentes, e os modelos contínuos que descrevem concentrações de
nutrientes, resíduos e drogas, foram acoplados. No entanto, na última década, os avanços em vários novos
ramos matemáticos, como aprendizado de máquina, visão computacional, dinâmica de fluidos, controle ótimo
e design ideal, permitiram a incorporação de novos métodos na modelagem do câncer.
2/2
A estrutura de modelagem híbrida do câncer combina três classes de modelos matemáticos: dados, baseados
em física e otimização para o desenvolvimento de um sistema de tomada de decisão clinicamente relevante e
quantitativo para medicina personalizada.
Em uma revisão de Biologia e Medicina de Sistemas WIREs pelo Dr. Ibrahim Chamseddine e o Dr. Katarzyna
Rejniak, de última geração de modelagem híbrida matemática de desenvolvimento e tratamento do câncer são
apresentadas e três categorias principais de modelagem são identificadas: modelos baseados em física,
orientados por dados e otimização.
“Quadros de modelagem híbrida” são definidas como técnicas que combinam modelos de qualquer duas
dessas categorias. O artigo discute vários exemplos de modelagem para cada um dos tratamentos comuns
anti-câncer, incluindo quimioterapia, terapia direcionada, nanoterapia, terapia hormonal, imunoterapia, terapia
de radiação e terapia combinada, e futuras direções de pesquisa são propostas para permitir a modelagem de
tratamentos personalizados.
Este estudo é dirigido tanto aos modeladores matemáticos, como um guia para os métodos existentes na
modelagem do câncer, quanto aos experimentalistas, como um levantamento de terapias anti-câncer que
foram modeladas in silico.
A integração de modelagem e abordagens experimentais pode permitir o teste de uma ampla gama de
estratégias de tratamento e a previsão de novos protocolos terapêuticos mais personalizados.
ASN WeeklyTradução
Inscreva-se para receber nossa newsletter semanal e receba as últimas notícias científicas diretamente na sua
caixa de entrada.
ASN WeeklyTradução
Inscreva-se no nosso boletim informativo semanal e receba as últimas notícias científicas.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/wsbm.1461