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Modelagem Matemática da Imunoterapia para Tumores: Análise Computacional da Terapia Celular Adotiva com Interleucina-2

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  • معلومة اضافية
    • بيانات النشر:
      Instituto Nacional de Câncer (INCA), 2024.
    • الموضوع:
      2024
    • Collection:
      LCC:Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens
    • نبذة مختصرة :
      Introdução: O câncer é uma das principais causas de óbito no mundo, mas ainda há aspectos desconhecidos da sua dinâmica. Uma importante ferramenta para seu estudo é a modelagem matemática, que analisa e projeta o comportamento tumoral. Um modelo deve ser validado in silico para ser útil. Objetivo: Validar um modelo matemático para imunoterapia contra tumores, avaliar como a composição celular da terapia celular adotiva interfere na resposta e qual o esquema mais adequado para administração de interleucina-2 quanto à dose e ao tempo de uso. Método: Foi desenvolvido um modelo de equações diferenciais ordinárias. Os parâmetros foram obtidos da literatura, adaptados ou simulados. As soluções foram encontradas usando o software Octave 8.1.0 e comparadas com a literatura. Resultados: Os resultados, comparados com dados de ensaios clínicos e outras modelagens, mostram que o modelo é válido para reproduzir a dinâmica tumoral. Ademais, a infusão da terapia celular adotiva com predomínio de linfócitos T CD8+ parece ligeiramente mais vantajosa do que a infusão com predomínio de linfócitos T CD4+; doses altas, porém toleráveis, de interleucina-2 geram melhor resposta antitumoral; e a administração de interleucina-2 por mais tempo maximiza a resposta. Conclusão: O modelo é válido para estudo da dinâmica tumoral e pode auxiliar no desenvolvimento de novas pesquisas. Adicionalmente, a imunoterapia com predomínio de linfócitos T CD8+ em relação a linfócitos T CD4+ e com interleucina-2 em doses mais altas e por mais tempo, respeitando a tolerância, apresentou melhores resultados in silico.
    • File Description:
      electronic resource
    • ISSN:
      2176-9745
    • Relation:
      https://rbc.inca.gov.br/index.php/revista/article/view/4446; https://doaj.org/toc/2176-9745
    • الرقم المعرف:
      10.32635/2176-9745.RBC.2024v70n1.4446
    • الرقم المعرف:
      edsdoj.84c54e7782574a7eb020a4e734397789