SELEÇÃO de Modelos e Estimação de Parâmetros No Tratamento Quimioterápico de Tumores Via Inferência Bayesiana
Nome: ADRIANA MACHADO MALAFAIA DA MATA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 21/07/2017
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| WELLINGTON BETENCURTE DA SILVA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| DIEGO CARDOSO ESTUMANO | Examinador Externo |
| JOSÉ MIR JUSTINO DA COSTA | Coorientador |
| JULIO CESAR SAMPAIO DUTRA | Coorientador |
| LUCIA CATABRIGA | Examinador Interno |
| WELLINGTON BETENCURTE DA SILVA | Orientador |
Resumo: O câncer é uma doença decorrente do crescimento desordenado de células. Comumente, a quimioterapia antineoplásica é utilizada no tratamento dos cânceres mais comuns. Nesse contexto, as pesquisas têm se voltado para modelos matemáticos que descrevem o crescimento de células tumorais com a ação de um fármaco quimioterápico. Diante de uma variedade de modelos existentes na literatura para tal fim, um método para selecionar o modelo mais adequado faz-se necessário. Esta dissertação estuda modelos matemáticos de tratamento de tumores e aplica Approximate Bayesian Computation (ABC) para seleção do modelo que melhor representa os dados observados. O algoritmo ABC utilizado foi determinístico, priorizando a seleção do modelo. Ao modelo selecionado, foi aplicado o filtro de partículas SIR que permitiu
aprimorar as estimativas de parâmetros. Foram estudados modelos de crescimento tumoral via equações diferenciais ordinárias e os parâmetros foram assumidos como constantes. Os modelos foram estruturados a partir de farmacocinética Bicompartimental, que permite o estudo
de drogas antineoplásicas administradas por via oral. Além disso, foram utilizadas formulações de crescimento de tumores conhecidas adicionando-se o fator de influência de uma dose única de droga quimioterápica.
