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Tipo do documento: Tese
Título: Determinação da administração ótima de medicamentos de imunoterapia e quimioterapia no tratamento de câncer
Autor: Torres, Maicon de Paiva 
Primeiro orientador: Libotte, Gustavo Barbosa
Primeiro membro da banca: Lobato, Fran Sérgio
Segundo membro da banca: Rocha, Luiz Alberto Oliveira
Terceiro membro da banca: Ambrósio, Paulo Eduardo
Quarto membro da banca: Saporetti, Camila Martins
Resumo: Este estudo aborda a combinação de imunoterapia e quimioterapia no tratamento oncológico, reconhecendo sua promissora eficácia, mas destacando os desafios das complexas interações entre essas modalidades terapêuticas. A proposta central é a utilização de modelos computacionais para simular respostas terapêuticas, visando um planejamento sistemático de estratégias individualizadas. O objetivo principal é determinar diretrizes para a administração ótima de medicamentos, utilizando um modelo de controle ótimo que considera as interações na dinâmica tumoral, incluindo células cancerígenas, sistema imunológico e agentes terapêuticos. O modelo de controle ótimo é transformado em um problema de otimização multi-objetivo com restrições de tratamento. Isso é realizado através da introdução de trade-offs ajustáveis, permitindo adaptações personalizadas na administração de medicamentos para alcançar um equilíbrio ideal entre os objetivos estabelecidos. Vários problemas de otimização são abordados, considerando dois ou três objetivos simultâneos, como minimizar a quantidade de células cancerígenas e a densidade de células efetoras no tempo final do tratamento. As diversas combinações apresentadas refletem a flexibilidade do modelo diante da otimização multi-objetivo, proporcionando uma gama de abordagens para atender às necessidades médicas específicas. A análise das frentes ótimas de Pareto em cenários in silico oferece um recurso adicional para os tomadores de decisão, possibilitando assistir a uma determinação mais eficaz da administração ideal dos agentes citotóxico e imunoterápico.
Abstract: This study addresses the combination of immunotherapy and chemotherapy in cancer treatment, recognizing its promising effectiveness but highlighting the challenges of complex interactions between these therapeutic modalities. The central proposal is the use of computational models to simulate therapeutic responses, aiming for a systematic planning of individualized strategies. The main objective is to determine guidelines for the optimal administration of drugs, using an optimal control model that considers interactions in tumor dynamics, including cancer cells, the immune system, and therapeutic agents. The optimal control model is transformed into a multi-objective optimization problem with treatment constraints. This is achieved by introducing adjustable trade-offs, allowing personalized adaptations in drug administration to achieve an optimal balance between established objectives. Various optimization problems are addressed, considering two and three simultaneous objectives, such as minimizing the number of cancer cells and the density of effector cells at the final treatment time. The diverse combinations presented reflect the model’s flexibility in the face of multi-objective optimization, providing a range of approaches to meet specific medical needs. The analysis of Pareto optimal fronts in in-silico investigation offers an additional resource for decision-makers, enabling a more effective determination of the optimal administration of cytotoxic and immunotherapeutic agents.
Palavras-chave: Modelagem biológica do câncer
Administração ótima de medicamentos
Imunoterapia
Quimioterapia
Otimização multi-objetivo
Cancer biological modeling
Optimal drug administration
Immunotherapy
Chemotherapy
Multi-objective optimization
Câncer - Tratamento
Otimização matemática
Área(s) do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Citação: TORRES, Maicon de Paiva. Determinação da administração ótima de medicamentos de imunoterapia e quimioterapia no tratamento de câncer. 2023. 162 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Instituto Politécnico, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/21649
Data de defesa: 18-Dez-2023
Aparece nas coleções:Doutorado em Modelagem Computacional



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