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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.43.2010.tde-21102010-130821
Document
Author
Full name
Paula Sampaio Meirelles
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2010
Supervisor
Committee
Prado, Carmen Pimentel Cintra do (President)
Deppman, Airton
Martins, Marcelo Lobato
Title in Portuguese
Mecânica estatística de sistemas complexos: crescimento de tumores com diferenciação e mobilidade celular
Keywords in Portuguese
Fenômenos biológicos
Física computacional
Mecânica estatísitca
Abstract in Portuguese
O câncer (neoplasia) é uma das principais causas de mortalidade no mundo. Apesar dos grandes avanços no diagnóstico e nas formas de tratamento, ele ainda representa um enorme desafio para os pesquisadores de muitas áreas. Recentemente houve uma importante descoberta que poderá fornecer um paradigma completamente diferente no entendimento de como o câncer se inicia e cresce, com eventualmente profundas consequências nas formas de tratamento. Essa descoberta diz respeito a presença de células tronco adultas em tumores e seu possível papel no surgimento e crescimento destes. Propomos nesse trabalho um modelo matemático que considera a presença de células com propriedades de (a) auto renovação , (b) diferenciação e (c) mobilidade , características das células tronco. O modelo proposto é um autômato celular probabilístico com atualização assíncrona em uma rede. Cada elemento da rede pode estar vazio ou conter uma célula tumoral. Há dois tipos de células: as células rotuladas como do tipo 2 que são aquelas associadas com as células tronco tumorais e aquelas rotuladas como do tipo 1 que são as células diferenciadas, somente com capacidade de reprodução. A taxa de reprodução de cada célula é definida como uma função de sua vizinhança e tipo. Diferentes taxas de reprodução foram usadas nas simulações e as células do tipo 2 podem diferenciar-se ou mover-se. Os resultados das simulações mostram como a motilidade das células 2 e as taxas de reprodução de ambos os tipos de células influenciam os padrões morfológicos do tumor. Também investigamos uma possível transição de fase que pode estar relacionada a metástase. Essa transição de fase representa algo de grande interesse biológico, uma vez que a metástase é o mecanismo mais importante que leva o organismo a óbito. Compararemos nossos resultados com dados experimentais dos colaboradores Nascimento TL et al [1] da UNIFESP- Escola Paulista de Medicina.
Title in English
Statistical mechanics of complex systems: growth of tumors with differentiation and cell motility
Keywords in English
Biological phenomena
computational physics
Statistical mechanics
Abstract in English
Cancer (neoplasia) is one of the most dangerous diseases and one of the main cause of mortality around the world. Despite the great advances in diagnosis and treatment, it still represents a huge challenge to researchers of many areas. Recently there was a strinking discovery that may give rise to a complete different paradigm in the understanding of how cancer starts and grows, with eventually profound consequences in the forms of treatment. It is related to the ending of adult stem cells in tumors, and its possible role in the birth and growth of them. We propose in this work a mathematical model that takes into account the presence of cells with the properties of (a) self renewal, (b) differentiation and (c) mobility, characteristics of stem cells. The model developed is a probabilistic cellular automaton with asynchronous update set in a grid. Each element of the grid may be empty or contain a tumor cell. There are two types of cells: the cells labeled as type 2 are those associated with cancer stem cells and those labeled as type 1 are differentiated cells only capable of reproducing. The reproduction rate of each cell is defined as a function of its neighborhood and its type. Different rates of reproduction have been used in the simulations, and type 2 cells may differentiate and some motility. Our simulation results show how the motility of cells 2 and the reproduction rates of both types of cells influence the morphological patterns of tumor. We have also investigated a possible phase transition that may be related to metastasis. This phase transition represents something of great biological interest because metastasis is the most important mechanism that leads to death. We will compare our results with experimental data from collaborators Nascimento TL et al [1] in UNIFESP-Escola Paulista de Medicina.
 
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tese5.pdf (12.51 Mbytes)
Publishing Date
2010-10-22
 
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