Modelado y control estocástico del crecimiento de células tumorales con quimioterapia usando MPC

Andrés Hernández-Rivera, Pablo Velarde, Ascensión Zafra,Jose María Maestre

XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza(2023)

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摘要
El estudio del crecimiento tumoral y su control representa uno de los desafíos sociales más relevantes en la actualidad. Se han invertido numerosos esfuerzos en la modelización de este proceso y en la predicción del comportamiento de las células tumorales frente a diferentes fármacos. En este trabajo, se presenta un esquema de control predictivo estocástico, basado en un modelo matemático no lineal, que integra el tratamiento de quimioterapia y el crecimiento tumoral. Además, se consideran los efectos secundarios que afectan al paciente al calcular una dosificación óptima de fármacos, teniendo en cuenta la evolución de parámetros específicos relacionados con el estado de salud del paciente, a pesar de la presencia de incertidumbre inherentes al proceso. Este enfoque busca mejorar la eficacia del tratamiento y minimizar los efectos adversos asociados, proporcionando una estrategia más precisa y personalizada para combatir el cáncer. Los resultados obtenidos mediante la simulación del tratamiento a lo largo de un año demuestran las ventajas de este esquema de control en la optimización del tratamiento de quimioterapia.
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