Kurzfassung
In der vorliegenden Arbeit wird ein neuer mathematischer Ansatz zur Modellierung des Einflusses des Immunsystems, genauer gesagt der Mikrogliazellen (MG) auf die Progression von malignen, primären Hirntumoren vorgestellt. Ein hybrider Ansatz wird zur Modellierung des zellulären Tumorwachstums und der Veränderung lokaler Nährstoffkonzentrationen sowie der Dichte der extrazellulären Matrix genutzt. Die ruhenden MG in Primärtumoren werden mit Hilfe von Tumorsignalen (TS), die durch eine partielle Differentialgleichung beschrieben werden, aktiviert und angelockt. Mit Hilfe eines zusätzlichen Terms für den Abbau der Matrix kann das anschließende Aussenden von degradierenden Enzymen der amöboiden Immunzellen modelliert werden. Dies hilft den Tumorzellen schneller und weiter zu migrieren. Wir stellen erstmalig die Modellierung der MG im Rahmen von Tumorwachstum vor. Der Vergleich mit in-vitro Daten zeigt vielversprechende qualitative Übereinstimmungen. Unser Modell stellt somit einen aussichtsreichen Ansatz zur Modellierung des Hirntumorwachstums auf zellulärer Ebene unter Berücksichtigung des angeborenen Immunsystems dar.
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Toma, A., Régnier-Vigouroux, A., Mang, A., Schütz, T.A., Becker, S., Buzug, T.M. (2012). In-silico Modellierung der Immunantwort auf Hirntumorwachstum. In: Tolxdorff, T., Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2012. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-28502-8_23
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