Godinho Gonçalves, María Inés
García Aznar, José Manuel (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2023
Resumen: Debido a su complejidad, el cáncer sigue siendo una de las principales causas de muerte a nivel mundial. La creación de prácticas preventivas adecuadas y terapias innovadoras está limitada por la falta de comprensión de los mecanismos básicos que causan el cáncer. Como tal, se deben desarrollar métodos nuevos y más efectivos que avancen nuestra comprensión del cáncer. En los últimos años, se ha visto un aumento en el uso de modelos computacionales para explicar procesos biológicos que son costosos y difíciles de explorar en entornos experimentales. Estos métodos permiten la traducción de mecanismos biológicos en ecuaciones y suposiciones matemáticas que pueden evaluarse utilizando herramientas informáticas para producir nuevas hipótesis. Además, las tecnologías computacionales se están volviendo más potentes debido a la disponibilidad de datos y la amplia capacidad de procesamiento.
El objetivo global de esta tesis es diseñar e implementar modelos computacionales de cáncer, comenzando con comportamientos simples y aislados y progresando hacia fenómenos más complejos. Se abordan tres campos de investigación específicos para lograr este objetivo general: (i) motilidad unicelular, (ii) crecimiento tumoral y (iii) formación de patrones. En el primer objetivo, se presenta un modelo computacional para simular la motilidad celular individual que considera las propiedades mecánicas y químicas del microambiente. Posteriormente, este trabajo fue ampliado para tener en cuenta las interacciones célula-célula y reproducir el crecimiento de estructuras tumorales multicelulares. Por último, todos los eventos biológicos mencionados anteriormente fueron considerados y se añadió la diferenciación celular como el bloque de construcción final de esta tesis para simular la formación de patrones espaciales.
Además, esta tesis analiza la relevancia de integrar datos experimentales y métodos computacionales para mejorar la precisión biológica y confirmar los resultados del modelo. En particular, muestra cómo se pueden usar técnicas de calibración y optimización para considerar datos empíricos en el diseño y validación de modelos. Los resultados experimentales cualitativos y cuantitativos, tanto de la literatura como de nuevos experimentos, se reproducen en este artículo para mostrar diferentes enfoques en la integración de datos.
En general, esta tesis proporciona un modelo de cómo se pueden utilizar los métodos computacionales para analizar y comprender problemas complejos en la biología del cáncer.
Demuestra explícitamente cómo los componentes del modelo pueden representar ciertos aspectos de la biología del cáncer, que pueden mejorarse y reproducirse utilizando datos experimentales. En consecuencia, los comportamientos complejos, como el crecimiento tumoral y la formación de patrones, resultan de la intrincada interacción entre los componentes del modelo.
Resumen (otro idioma):
El objetivo global de esta tesis es diseñar e implementar modelos computacionales de cáncer, comenzando con comportamientos simples y aislados y progresando hacia fenómenos más complejos. Se abordan tres campos de investigación específicos para lograr este objetivo general: (i) motilidad unicelular, (ii) crecimiento tumoral y (iii) formación de patrones. En el primer objetivo, se presenta un modelo computacional para simular la motilidad celular individual que considera las propiedades mecánicas y químicas del microambiente. Posteriormente, este trabajo fue ampliado para tener en cuenta las interacciones célula-célula y reproducir el crecimiento de estructuras tumorales multicelulares. Por último, todos los eventos biológicos mencionados anteriormente fueron considerados y se añadió la diferenciación celular como el bloque de construcción final de esta tesis para simular la formación de patrones espaciales.
Además, esta tesis analiza la relevancia de integrar datos experimentales y métodos computacionales para mejorar la precisión biológica y confirmar los resultados del modelo. En particular, muestra cómo se pueden usar técnicas de calibración y optimización para considerar datos empíricos en el diseño y validación de modelos. Los resultados experimentales cualitativos y cuantitativos, tanto de la literatura como de nuevos experimentos, se reproducen en este artículo para mostrar diferentes enfoques en la integración de datos.
En general, esta tesis proporciona un modelo de cómo se pueden utilizar los métodos computacionales para analizar y comprender problemas complejos en la biología del cáncer.
Demuestra explícitamente cómo los componentes del modelo pueden representar ciertos aspectos de la biología del cáncer, que pueden mejorarse y reproducirse utilizando datos experimentales. En consecuencia, los comportamientos complejos, como el crecimiento tumoral y la formación de patrones, resultan de la intrincada interacción entre los componentes del modelo.
Resumen (otro idioma):
Pal. clave: biomecánica ; simulación ; biología celular ; software
Titulación: Programa de Doctorado en Ingeniería Biomédica
Plan(es): Plan 510
Área de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
Nota: Presentado: 05 05 2023
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2023
Enlace permanente:
Registro creado el 2023-09-20, última modificación el 2023-09-20
