Análisis de la dinámica poblacional de células cancerosas, mediante un modelo de Radiosensibilidad



Título del documento: Análisis de la dinámica poblacional de células cancerosas, mediante un modelo de Radiosensibilidad
Revue: Revista Boliviana de Física
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000448454
ISSN: 1562-3823
Autores: 1
1
2
Instituciones: 1Universidad Mayor de San Andrés, Instituto de Biología Molecular y Biotecnología, Cota Cota, La Paz. Bolivia
2Universidad Mayor de San Andrés, Instituto de Investigaciones Físicas, Cota Cota, La Paz. Bolivia
Año:
Volumen: 35
Número: 35
Paginación: 5-14
País: Bolivia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español Este trabajo describe la dinamica poblacional de células cancerosas en interacción con celulas normales, así como con células efectoras que están relacionadas con la respuesta inmunologica. El modelo se basa en ecuaciones logísticas que describen el crecimiento de las poblaciones de celulas cancerosas y normales, en las ecuaciones de Lotka Volterra para especies en competencia, incluyendo los efectos de la radiacion en ambos tipos de células; finalmente, se utiliza la ecuacion de Michaelis-Menten que da cuenta de la interacción entre celulas cancerosas y efectoras. Los parámetros del modelo están en relación con las interacciones entre los diferentes tipos de celulas y en particular, sobre los efectos de inactivación de celulas cancerosas debido a la acción de las normales, además de la transformación de celulas normales causada por la presencia de las tumorales. En el presente trabajo tambien consideramos la radiosensibilidad de cada tipo de celulas. Realizamos un análisis de estabilidad lineal del modelo, determinando proyecciones en tres dimensiones de hiper volumenes de estabilidad en el espacio de parametros. El modelo exhibe una gran riqueza dinamice que va desde puntos fijos a comportamientos caoticos. Consideramos varias regiones del espacio de parametros buscando situaciones que conduzcan a la eliminación de células tumorales por efecto de la radiacion, sin modificar o disminuyendo ligeramente la población de células normales. Esta ultima situación podría constituir una aplicacion importante del trabajo, relacionado con un tratamiento eficaz de la radioterapia en pacientes con cancer
Resumen en inglés This work describes the population dynamics of cancerous cells when they interact with healthy cells, as well as, effector cells that defend the body in an immune response. The model is based on logistic equations that describe the growth cancerous and healthy cell population. The Lotka-Volterra equation for competitive species includes the radiation effects on both cells and the Michaelis-Menten equation considers the interaction between cancerous and effector cells. The parameters of the model are related to the interactions between the different types of cells. It is crucial to take into account the inactivation of the cancerous cells produced by the action of the other types of cells. On the other hand, it is also essential to consider the transformation of the healthy cells caused by the presence of tumor cells. We also discuss the radiosensitivity of each type of cell. We performed the linear stability analysis of our model, determining stability volumes in several projections of the hypervolume of the parameter space. The model exhibits a great dynamical richness going from fixed points to chaotic behaviors. We took into consideration several regions of the parameter space looking for parameter values leading to the situation in which the radiation tends to eliminate the tumor cells with no or slight modifications on the healthy cells populations. The latter could constitute an essential application for effective radiotherapy treatment
Disciplinas: Medicina,
Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Oncología,
Células cancerosas,
Dinámica poblacional,
Radioterapia,
Radiosensibilidad,
Modelos de simulación
Keyword: Applied mathematics,
Oncology,
Cancer cells,
Population dynamics,
Radiotherapy,
Radiosensitivity,
Simmulation models
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