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:

Nomeordem crescente Papel
Wellington Betencurte da Silva Orientador

Banca:

Nomeordem crescente Papel
Wellington Betencurte da Silva Orientador
Lucia Catabriga Examinador Interno
JULIO CESAR SAMPAIO DUTRA Coorientador
JOSÉ MIR JUSTINO DA COSTA Coorientador
Diego Cardoso Estumano Examinador Externo

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.

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