Araştırma Makalesi

Kemoterapi İlaç Etkisi Dahil Tümör-Bağışıklık Sistemi İlişkisinin Kesirli Mertebeden Matematiksel Modellenmesi ve Kararlılık Analizi

Cilt: 8 Sayı: 2 30 Aralık 2024
PDF İndir
TR EN

Kemoterapi İlaç Etkisi Dahil Tümör-Bağışıklık Sistemi İlişkisinin Kesirli Mertebeden Matematiksel Modellenmesi ve Kararlılık Analizi

Öz

Kanser dünya çapında ikinci en sık ölüm nedenidir. Kemoterapi, özellikle kanserli tümörlerin büyümesinin ve boyutlarının kontrol edilmesinde etkili olan, tümör tedavisinde yaygın olarak kullanılan bir stratejidir. Kemoterapi mekanizmalarının karmaşıklığının daha derinlemesine anlaşılmasını sağlamak için kemoterapi varlığında tümör büyümesini gösteren kesirli dereceli bir matematiksel model oluşturduk. Bu her şeyi kapsayan paradigma, hem ilaç tedavisinin etkilerini hem de bağışıklık sisteminin tepkisini ele alır. Sistemin biyolojik önemini ortaya koymak için çözümlerin varlığına ve tekliğine bakarak çözümlerin pozitifliğini ve sınırlılığını ortaya koyduk. Yaklaşımımız, bu diferansiyel denklem modelinin dinamik özelliklerini karakterize etmek için denge noktalarının belirlenmesini ve bir dizi model parametresi dahilinde stabilite gereksinimlerinin araştırılmasını içerir. Ek olarak çeşitli parametre değerleriyle sayısal simülasyonlar yürüttük. Kesirli türevin hafıza etkisini göstermek için, ayrıca kesirli türevlerin çeşitli dereceleri için sistemin dinamik davranışını da simüle ettik. Başka bir deyişle, kemoterapötik tedavinin popülasyonlar üzerinde oldukça etkili olduğu ve hafıza etkisinin ϑ, 1'den düştüğünde ortaya çıktığı sonucuna vardık. Bu araştırmanın amacı, kanseri tedavi etmek ve teşhis koyarken uygun güvenlik önlemlerini alma konusunda hekimlere yardımcı olmaktır.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Erciyes Üniversitesi

Kaynakça

  1. [1] Galluzzi, L., Morselli, E., Kepp, O., Vitale, I., Rigoni, A., Vacchelli, E., Kroemer, G. (2010). Mitochondrial gateways to cancer, Molecular aspects of medicine, 31(1), 1-20. DOI:10.1016/j.mam.2009.08.002.
  2. [2] Hanahan, D., Weinberg, R. A. (2000). The hallmarks of cancer, cell, 100(1), 57-70. DOI: 10.1016/S0092-8674(00)81683-9.
  3. [3] Koudelakova, V., Kneblova, M., Trojanec, R., Drabek, J., Hajduch, M. (2013). Non-small cell lung cancer-genetic predictors, Biomedical Papers of the Medical Faculty of Palacky University in Olomouc, 157(2). DOI: 10.5507/bp.2013.034.
  4. [4] Salgia, R., Pharaon, R., Mambetsariev, I., Nam, A., Sattler, M. (2021). The improbable targeted therapy: KRAS as an emerging target in non-small cell lung cancer (NSCLC), Cell Reports Medicine, 2(1). DOI: 10.1016/j.xcrm.2020.100186.
  5. [5] Siegel, R. L., Miller, K. D., Jemal, A. (2018). Cancer statistics, 2018, CA: a cancer journal for clinicians, 68(1), 7-30. DOI: 10.3322/caac.21442.
  6. [6] El-Gohary, A. (2008). Chaos and optimal control of cancer self-remission and tumor system steady states, Chaos, Solitons & Fractals, 37(5), 1305-1316. DOI: 10.1016/j.chaos.2006.10.060.
  7. [7] El-Gohary, A., Alwasel, I. A. (2009). The chaos and optimal control of cancer model with complete unknown parameters, Chaos, Solitons & Fractals, 42(5), 2865-2874. DOI: 10.1016/j.chaos.2009.04.028.
  8. [8] Kirschner, D., Panetta, J. C. (1998). Modeling immunotherapy of the tumor–immune interaction, Journal of mathematical biology, 37, 235-252. DOI: 10.1007/s002850050127.

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Sayısal Analiz

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Aralık 2024

Gönderilme Tarihi

1 Kasım 2023

Kabul Tarihi

1 Kasım 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 8 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Kaya, E., Özköse, F., & Senel, M. T. (2024). Fractional-Order Mathematical Modeling and Stability Analysis of Tumor-Immune System Relation Including Chemotherapy Drug Effect. Aksaray University Journal of Science and Engineering, 8(2), 85-101. https://doi.org/10.29002/asujse.1384833
Aksaray J. Sci. Eng. | e-ISSN: 2587-1277 | Period: Biannually | Founded: 2017 | Publisher: Aksaray University | https://asujse.aksaray.edu.tr