Uma introdução aos métodos matemáticos nas ciências da vida

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teoria de controle ótimo aplicado à modelagem de câncer usando quimioterapia

Descrição

O emprego de modelos matemáticos começou basicamente no começo do século passado, mas ganhou impulso com a criação e disseminação dos computadores. A biologia sistêmica é um dos filhos dessa mudança.

Presentemente, a biologia pode ser organizada essencialmente em duas “áreas” distintas, mas idealmente complementar: dry biology (“biologia seca”) e wet biology (“biologia molhada”).

A wet biology é basicamente a biologia tradicional, ao passo que a dry biology são as novas formas de estudar sistemas biológicos valendo-se de computadores/modelos. Exemplos imperativos de dry biology são a ‘biologia sistêmica’ (também chamada de ‘biologia de sistemas’) e ‘biologia matemática’ (também conhecida como ‘biologia teórica’).

Dado as linhas de pesquisa da dry biology seria possível empregar sistemas virtuais, alimentados por equações, para diagnóstico e prognóstico de condições médicas?

Até que ponto podemos realmente ir na descrição matemática computacional de sistemas biológicos?

Nas últimas décadas, tem havido um aumento significativo no diagnóstico (precoce) de câncer em todo o mundo.

Segundo o INCA (Instituto Nacional de Câncer), os casos de câncer ficaram somente atrás de doenças cardiovasculares como motivo de óbitos em 2008.

Esse aumento de diagnósticos de câncer pode ser associado em parte ao desenvolvimento de novas tecnologias, como imagens em 3D da área de interesse.

Modelos matemáticos, em teoria, não poderia ajudar somente no estudo de pesquisas médicas existentes, mas também propor novos experimentos sem passar por seres vivos, ou seja, dando uma direção mais precisa para estudos, como já é feito em várias áreas com equipamentos de tecnológico, como exemplo, no próprio tratamento e diagnóstico de câncer ao se usar imagens 3D no tratamento de tumores.

Neste curso, vamos explorar a teoria de controle ótimo aplicado à dinâmica do câncer.

Para quem é este curso:

  • Estudantes de medicina interessados em modelos computacionais
  • Estudantes de biologia interessados em modelos computacionais
  • Estudantes de programação interessados em modelos computacionais em medicina
  • Estudantes de matemática interessados em modelos computacionais em medicina

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