Population models in cell biology: exploring cancer adaptive therapy and hematopoietic stem cell dynamics

dc.creatorYuri Garcia Vilela
dc.date.accessioned2025-12-10T17:07:41Z
dc.date.issued2025-10-31
dc.description.abstractA modelagem matemática é uma poderosa ferramenta para descrever a dinâmica de diversos sistemas biológicos. Nesta tese são utilizados modelos populacionais para abordar dois temas da biologia celular: o planejamento de rotinas cíclicas na terapia adaptativa do câncer e a exploração de mecanismos que levam à dinâmica clonal de longo prazo das células-tronco hematopoiéticas (CTHs). No que se refere à terapia adaptativa, modelos baseados nas equações de Lotka–Volterra e na dinâmica do replicador são analisados, sendo formalmente definidas e derivadas condições para o planejamento de rotinas de tratamento cíclicas nesses modelos. Um algoritmo para sua construção é também apresentado. Em seguida, a estabilidade do ciclo é definida, e uma conjectura é formulada relacionando-a à estabilidade do tratamento médio. Finalmente, a análise é estendida a versões estocásticas de ambos os modelos, discutindo-se a conexão entre a estabilidade de ciclos determinísticos e a robustez de rotinas estocásticas. No segundo problema, a dinâmica das células-tronco hematopoiéticas é investigada sob duas hipóteses: se as CTHs constituem uma população de células em divisão contínua ou se um estado inativo (quiescente) também deve ser considerado. Esses dois conceitos são avaliados a partir da análise de diferentes aspectos de um conjunto de dados clonais recentemente publicado. O desempenho de cada modelo é comparado na reprodução dos padrões observados, e as implicações biológicas decorrentes dessa análise são discutidas.
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/1130
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso aberto
dc.rightsAttribution-ShareAlike 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
dc.subjectMatemática – Teses
dc.subjectModelagem matemática – Teses
dc.subjectBiologia – População - Matemática – Teses
dc.subjectModelos estocásticos -Teses
dc.subjectCélulas tronco hematopoiéticas – Teses
dc.subject.otherMathematical modeling
dc.subject.otherPopulation dynamics
dc.subject.otherAdaptive therapy
dc.subject.otherCancer treatment
dc.subject.otherHematopoietic stem cells
dc.subject.otherQuiescence
dc.subject.otherClonal dynamics
dc.subject.otherLotka-Volterra
dc.subject.otherReplicator dynamics
dc.subject.otherMoran process
dc.titlePopulation models in cell biology: exploring cancer adaptive therapy and hematopoietic stem cell dynamics
dc.title.alternativeModelos populacionais em biologia celular: explorando a terapia adaptativa do câncer e a dinâmica das células-tronco hematopoiéticas
dc.typeTese de doutorado
local.contributor.advisor-co1Artur César Fassoni
local.contributor.advisor-co1Ingmar Ruediger Glauche
local.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4862878181935714
local.contributor.advisor1Armando Gil Magalhães Neves
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5547231293179604
local.contributor.referee1Eliza Maria Ferreira
local.contributor.referee1Geraldo Lúcio Diniz
local.contributor.referee1Paulo Cupertino de Lima
local.contributor.referee1Renato Soares dos Santos
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7173465337985484
local.description.resumoMathematical modeling provides a powerful framework to describe and predict the dynamics of biological systems. This thesis applies population models to address two different problems in cell biology: designing cyclic routines in cancer adaptive therapy, and the mechanisms underlying long-term hematopoietic stem cell (HSC) clonal dynamics. Adaptive therapy schemes are analyzed using models based on Lotka–Volterra and Replicator dynamics, with formal definitions and conditions provided for the design of cyclic treatment routines. An algorithm for constructing such routines is also introduced. Cycle stability is defined, and a conjecture is posed regarding the relationship between cycle and average treatment stability. The analysis is then extended to stochastic versions of both models, where connections between the stability of deterministic cycles and the robustness of stochastic routines are examined. For the second problem, hematopoietic stem cell dynamics are analyzed under two competing hypotheses: whether HSCs constitute a population of continuously dividing cells, or whether a dormant (\textit{quiescent}) state should also be considered. These mechanistic assumptions are evaluated using recent clonal data, analyzing multiple features of the dataset. The performance of different models is compared to explain the observed patterns, and the biological implications derived from this analysis are discussed.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9845-8313
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Matemática
local.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
Tese - Population Models in Cell Biology
Tamanho:
11.08 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
2.07 KB
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descrição: