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Título: Uma estratégia de terapia do câncer através da teoria de sistemas chaveados
Autor(es): Gallo, Alisson da Silva
Orientador(es): Valentino, Michele Cristina
Palavras-chave: Teoria dos sistemas
Tumores
Métodos de simulação
System theory
Tumors
Simulation methods
Data do documento: 26-Out-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Citação: Gallo, Alisson da Silva. Uma estratégia de terapia do câncer através da teoria de sistemas chaveados. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020.
Resumo: Atualmente, muitas pesquisas mostram que o número de pacientes com o cancer cresce diária. mente. Essa doença possui uma dinâmica que evolui e se adapta as condições ambientais e métodos de tratamentos. Desta forma, tratamentos agressivos desta doença são destinados a matar todas as células cancerígenas, mas também podem fazer com que as células resistentes ao tratamento se multipliquem de maneira irrestrita, causando a regressão da doença. Ainda para uma classe de pessoas, como por exemplo os idosos, não é recomendado tratamentos agressivos, uma vez que estes podem diminuir a qualidade de suas vidas e também pelo fato de serem mais vulneráveis a regressão da doença. Por estes motivos, neste trabalho, modelamos a dinâmica de crescimento tumoral com trocas de tratamentos agressivos e menos agressivos como um sistema chaveado e então exploramos os resultados de estabilidade e estabilização dessa classe de sistemas para obter uma lei de chaveamento dependendo do estado, a qual diz quando o tratamento deve ser trocado, capaz de controlar o câncer. A efetividade da estratégia foi comprovada com simulações numéricas realizadas no software MATLAB.
Abstract: Currently, many surveys show that the number of patients with cancer is growing daily. This disease has a dynamic that evolves and adapts to environmental conditions and treatment methods. Thus, aggressive treatments can be used in order to kill all cancer cells, but it can also cause the resistance of the cells which causes the regression of the disease. Moreover, elderly patients can have their quality of life decreased and also they are more vulnerable to the regression of the disease. For these reasons, we describe the dynamics of tumor growth with exchanges of aggressive and less aggressive treatments as a switching system and then we explore the stability and stabilization results of this class of systems to obtain a switching law depending on the state capable of controlling cancer, which defines when the treatment must be changed. The strategy's effectiveness was proven with numerical simulations performed in the software MATLAB.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28423
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