Krzywa Gompertza w opisie procesów nowotworowych: spojrzenie matematyka. Urszula Foryś



Podobne dokumenty
1. Przyszła długość życia x-latka

Matematyka A kolokwium: godz. 18:05 20:00, 24 maja 2017 r. rozwiązania. ) zachodzi równość: x (t) ( 1 + x(t) 2)

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

MODEL HAHNFELDTA I IN. ANGIOGENEZY NOWOTWOROWEJ Z UWZGL DNIENIEM LEKOOPORNO CI KOMÓREK NOWOTWOROWYCH

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe

27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a

Wstęp do równań różniczkowych, studia I stopnia. 1. Znaleźć (i narysować przykładowe) rozwiązania ogólne równania y = 2x.

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

Metoda rozdzielania zmiennych

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

MODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 4

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

Analiza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych

Porównanie różnych podejść typu ODE do modelowania sieci regu

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Optymalizacja ciągła

5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

TRANSPORT NIEELEKTROLITÓW PRZEZ BŁONY WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA PRZEPUSZCZALNOŚCI

Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:

Funkcja liniowa - podsumowanie

Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne.

Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y)

1. Ubezpieczenia życiowe

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 2

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

Drgania wymuszone - wahadło Pohla

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2

Zadania treningowe na kolokwium

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Definicje i przykłady

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Model Marczuka przebiegu infekcji.

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do rachunku błędów pomiarowych

Rozwiązywanie zależności rekurencyjnych metodą równania charakterystycznego

Całki nieoznaczone. 1 Własności. 2 Wzory podstawowe. Adam Gregosiewicz 27 maja a) Jeżeli F (x) = f(x), to f(x)dx = F (x) + C,

Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych klasa druga zakres rozszerzony

Układ RLC z diodą. Zadanie: Nazwisko i imię: Nr. albumu: Grzegorz Graczyk. Nazwisko i imię: Nr. albumu:

Formy kwadratowe. Rozdział 10

FUNKCJA KWADRATOWA. Zad 1 Przedstaw funkcję kwadratową w postaci ogólnej. Postać ogólna funkcji kwadratowej to: y = ax + bx + c;(

Laboratorium komputerowe z wybranych zagadnień mechaniki płynów

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe

Efekt motyla i dziwne atraktory

Przegląd termodynamiki II

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW

Wykład z modelowania matematycznego.

Geometria analityczna

Wstęp do równań różniczkowych

MATEMATYKA II. znaleźć f(g(x)) i g(f(x)).

5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu

Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013

PIERWSZEGO. METODA CZYNNIKA CAŁKUJĄCEGO. METODA ROZDZIELONYCH ZMIENNYCH.

POD- I NADOKREŚLONE UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Całkowanie numeryczne

Wykład 2 - model produkcji input-output (Model 1)

składa się z m + 1 uporządkowanych niemalejąco liczb nieujemnych. Pomiędzy p, n i m zachodzi następująca zależność:

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

PRÓBNA NOWA MATURA z WSiP. Matematyka dla klasy 2 Poziom podstawowy. Zasady oceniania zadań

Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Równanie przewodnictwa cieplnego (II)

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY III

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:

Procesy stochastyczne 2.

MODEL RACHUNKU OPERATORÓW DLA RÓŻ NICY WSTECZNEJ PRZY PODSTAWACH

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE

6. Teoria Podaży Koszty stałe i zmienne

Fakty wstępne Problem brachistochrony Literatura. Rachunek wariacyjny. Bartosz Wróblewski

Układy równań i równania wyższych rzędów

Matematyka Ekonomiczna

O procesie Wienera. O procesie Wienera. Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Proces Wienera. Ruch Browna. Ułamkowe ruchy Browna

ĆWICZENIE 1. Farmakokinetyka podania dożylnego i pozanaczyniowego leku w modelu jednokompartmentowym

Pochodna funkcji: zastosowania przyrodnicze wykłady 7 i 8

Model odpowiedzi i schemat oceniania do arkusza I

Rozkład materiału nauczania

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY VII SZKOŁY PODSTAWOWEJ

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE - LISTA I

Transkrypt:

1/26 Krzywa Gompertza w opisie procesów nowotworowych: spojrzenie matematyka Urszula Foryś urszula@mimuw.edu.pl Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Zakład Biomatematyki i Teorii Gier WMIM UW

2/26 Krzywa Gompertza zaproponowana przez Benjamina Gompertza do opisu statystyk aktuarialnych. Benjamin Gompertz (1779 1865): samouk matematyk i aktuariusz, przyjęty w poczet członków angielskiego Towarzystwa Królewskiego, obecnie znany dzięki publikacji z 1825 roku, w której zaproponował model demograficzny w oparciu o swoje prawo śmiertelności.

3/26 Prawo to powstało podczas prac nad serią tabel śmiertelności dla Towarzystwa Królewskiego i opiera się na założeniu a priori, że natężenie wymierania zależy wykładniczo od wieku. Zgodnie z tym zmianę liczebności populacji opisujemy wzorem gdzie: N(t) = N(0) e c(eat 1), N(t) liczba osób w czasie t, c i a parametry modelu. Wzór ten był stosowany przez firmy ubezpieczeniowe do obliczania kosztów ubezpieczenia na życie.

4/26 Ilustracja zależności krzywej Gompertza od parametrów c i a, N(0) = 10 4. Niebieska krzywa: c = 1, a = 1. Czerwona krzywa: c(= 1/4) mniejsze c, wolniejsza zbieżność do 0. Zielona krzywa: a(= 1/4) mniejsze a spowalnia zbieżność znacznie bardziej.

5/26 Skąd wzięła się krzywa Gompertza w opisie dynamiki nowotworów? Anna Laird (Laird, 1964, 1965), porównując krzywą Gompertza z danymi doświadczalnymi wywnioskowała, że bardzo dobrze przybliża wzrost nowotworu w początkowej fazie. W tym kontekście krzywa ma odzwierciedlać wzrost trzeba zmienić znak parametru a. Stąd model ma postać ( r0 ) x(t) = x 0 exp b (1 e bt ), gdzie: x(t) oznacza objętość guza nowotworowego w chwili t, x 0 jest początkową objętością guza, r 0 > 0 odzwierciedla maksymalny współczynnik wzrostu nowotworu, b > 0 to stopień odchylenia krzywej Gompertza od krzywej wykładniczej,

6/26 przy czym parametry x 0, r i b spełniają ( r0 ) x(t) x 0 exp b przy t +. Dla modeli populacyjnych granica ta nazywana jest pojemnością siedliska/środowiska (ozn. K). W przypadku nowotworów K odzwierciedla maksymalny rozmiar guza możliwy do osiągnięcia przez nowotwór nieunaczyniony. Stąd ( r0 ) exp = K. (1) b x 0 Różniczkując funkcję x, wyznaczając e bt w zależności od x i oznaczając r = r 0 ln K x 0 dostajemy różniczkową postać modelu: ẋ = rx ln x K.

7/26 Mimo że model ten został powstał wiele lat temu, nie traci na aktualności, gdyż pozwala w zadowalający sposób opisać dane eksperymentalne prostym wzorem. Co więcej, krzywa Gompertza jest JEDYNYM MODELEM MATEMATYCZNYM, który został zaakceptowany przez środowisko medyczne i funkcjonuje do dziś. W dynamice populacji często stosuje się równanie logistyczne ( ẋ = rx 1 x ), K prostsze matematycznie, ale zarzuca się mu brak interpretacji biologicznej. Dlaczego krzywa Gompertza wydaje się lepsza od krzywej logistycznej w opisie wzrostu nowotworu? Argument: znacznie szybszy wzrost krzywej Gompertza w porównaniu do krzywej logistycznej w początkowej fazie, dzięki czemu krzywa Gompertza powinna lepiej pasować do danych związanych z dynamiką nowotworów.

8/26 Czy argument ten jest istotny z matematycznego (i nie tylko) punktu widzenia? Można tu postawić ten sam zarzut w stosunku do krzywej Gompertza, co do krzywej logistycznej nie ma żadnego innego uzasadnienia do stosowania tej właśnie krzywej. Co więcej, dla wzrostu symetrycznego guza nowotworowego (ogólnie symetrycznej kolonii komórkowej MCS) Greenspan wyprowadził z równania dyfuzji-konsumpcji model ( ( x ) 2/3 ) ẋ = rx 1, K gdzie wykładnik 2/3 wiąże się ze stosunkiem powierzchni do objętości guza nowotworowego. Model Greenspana budujemy w oparciu o następujące założenia dotyczące procesu wzrostu guza.

9/26 Zakładamy radialną symetrię struktury guza. Zmiana objętości guza następuje pod wpływem dwóch procesów: proliferacji i apoptozy: proliferacja to proces naturalnego namnażania się komórek, apoptoza to proces programowej śmierci komórkowej. Proliferacja jest możliwa dzięki dostarczaniu do komórek składników odżywczych: tlenu i glukozy. Składniki te dostają się do komórek dzięki procesowi dyfuzji. Im bliżej środka guza, tym mniej składników pokarmowych jest dostępnych i tym wolniejszy jest proces proliferacji. Apoptoza ma jednakowe tempo w całej objętości guza. Przeprowadzając abstrakcyjne rozumowanie dla wzrostu MCS w R n opisujemy:

10/26 σ(t, r) stężenie składników pokarmowych w chwili t w miejscu odległym o r od środka guza, przy czym σ e jest stałym stężeniem na zewnątrz guza, R(t) zewnętrzny promień guza w chwili t. Funkcja σ spełnia równanie reakcji-dyfuzji we współrzędnych sferycznych w R n : ( ) n 1 σ r P, σ t D współczynnik dyfuzji, = D 1 r n 1 r P stała konsumpcji składników pokarmowych. Dyfuzja składników pokarmowych jest znacznie szybsza niż czas podwojenia objętości guza, więc stosujemy przybliżenie quasi-stacjonarne: ( ) 1 d n 1 σ r = a, a = const, (2) r n 1 dr r r

11/26 czyli dyfuzja i konsumpcja są w równowadze. Warunki początkowo-brzegowe: 1. σ(t, R(t)) = σ e, σ 2. r (t, 0) = 0 dla wszystkich t 0 (warunek symetrii), 3. R(0) = R 0 > 0. Przepisując równanie (2) w postaci d dr ( r ) = ar n 1 r n 1 σ i całkując dwukrotnie, najpierw korzystając z warunku 2, a potem z 1, wyznaczamy ( σ(t, r) = σ e a 2n R 2 (t) r 2). (3)

12/26 Stosowalność (3) jest ograniczona: gdy R rośnie, prawa strona staje się ujemna. Dodatkowo: stężenie składników pokarmowych wewnątrz guza musi być wystarczająco duże, by komórki mogły proliferować, skąd σ(t, 0) = σ e a 2n R2 (t) musi być odpowiednio duże. W modelu możemy jeszcze uwzględnić proces nekrozy, czyli śmierci głodowej wewnątrz guza powstaje trzon nekrotyczny, co modelujemy analogicznie, jak opisaliśmy powyżej dostajemy nieco bardziej skomplikowane wzory. Zakładamy dalej, że wszystkie komórki proliferują guz jest jednorodny. Opiszemy zmianę objętości przy tym założeniu, czyli R(t) < R = 2n a (σ e σ min ).

13/26 Wtedy 1 d n dt (Rn n 1 dr ) = R = S Q, (4) dt gdzie S (t) i Q(t) oznaczają proliferację i apoptozę. Zgodnie z założeniami S (t) = R(t) sσ(t, r)r n 1 dr, Q(t) = 0 0 R(t) scr n 1 dr, (5) (s współczynnik skalujący). Po wykonaniu obliczeń: Ṙ = srn n ( ) a σ e c n(n + 2) R2 dla R < R, (6)

14/26 a ponieważ R = V 1/n, to zmiana objętości guza w R n wynosi ( ) a V = αv σ e c n(n + 2) V2/n, α = const > 0, (7) przy czym σ e > c, aby mieć do czynienia ze wzrostem. Zauważmy, że n = 3 w nawiasie V 2/3, jak w oryginalnym modelu Greenspana, n = 2 w nawiasie V, czyli model logistyczny. Opisane modele Gompertza, logistyczny i Greenspana mają tę samą dynamikę (zachowanie jakościowe). Każdy z nich możemy zapisać w ogólnej postaci ẋ = x f (x), x 0,

15/26 dla pewnej funkcji f, przy czym są dwa stany stacjonarne: T = 0: brak komórek nowotworowych, czyli zdrowy organizm, P = K: maksymalna objętość nowotworu, która oznacza śmierć. Porównanie dynamiki modeli: Greenspana, logistycznego i Gompertza. Heurystyczne wyprowadzenie daje model najwolniej zbieżny.

16/26 Analitycznie model Gompertza wyróżnia się ze względu na zachowanie f (x) = ln x przy x 0 +, ale wydaje się to nie mieć znaczenia przy dopasowaniu modelu do konkretnych danych, gdyż szybkie tempo wzrostu guza dla małych x możemy zapewnić zwiększając współczynnik r: Po lewej te same parametry, r = 1, w środku r = 2 dla krzywej logistycznej. Interpretacja biologiczna: Stosując podejście Greespana wykazaliśmy (Bodnar, Foryś, 2007), że równanie lo-

17/26 gistyczne opisuje kolonię komórkową hodowaną na płytce Petriego (MCS w 2 ), co odpowiada równaniu Greenspana rozwoju MCS w 3. Wnioskujemy, że zastosowanie konkretnego równania zależy od opisywanej sytuacji. Równanie Greenspana należy do klasy uogólnionych równań logistycznych: ( ( x ) ν ) ẋ = rx 1, (8) K ν = 2 3 dla równania Greenspana. Przybliżając liniowo (8) dostajemy: ẋ = αx 1 exp(ν ln x k ) ν αx ln x K, gdzie α = rν, czyli równanie Gompertza to specyficzny przypadek uogólnionego równania logistycznego.

18/26 Mimo że z matematycznego punktu widzenia nie ma powodu, by aż tak wyróżniać równanie Gompertza, to stanowi ono podstawę opisu matematycznego kolejnego etapu rozwoju nowotworu, czyli angiogenezy. Czym jest angiogeneza? Angiogeneza to proces powstawania nowych naczyń krwionośnych na bazie już istniejących w celu zaopatrzenia tkanek w niezbędne składniki odżywcze. W okresie pozapłodowym występuje rzadko. Jej normalna fizjologiczna rola ograniczona jest do gojenia ran, cyklu miesiączkowego i ciąży. Angiogeneza ma szczególnie duże znaczenie w procesach nowotworowych. Patomechanizm tego procesu nie jest jeszcze do końca wyjaśniony.

19/26

20/26 Jeśli guz przekracza pewną wielkość (średnica ok. 1 2 mm), to składniki pokarmowe przestają docierać w odpowiedniej ilości do komórek we wnętrzu guza i tworzy się trzon nekrotyczny. Nowotwór zaczyna wydzielać substancje, które stymulują do wzrostu komórki śródbłonka naczyń z istniejących naczyń krwionośnych powstają nowe, które penetrują wnętrze nowotworu i nowotwór może dalej rosnąć. W 1971 roku Judah Folkman wysunął hipotezę, że rozwój nowotworu zostałby powstrzymany, gdyby uniemożliwić mu tworzenie własnej sieci naczyń krwionośnych. Stało się to podstawą zintensyfikowania badań nad angiogenezą, a odkrycie substancji hamujących ten proces nasiliło badania. W takiej sytuacji możemy przyjąć, że maksymalny rozmiar guza K rośnie wraz ze zwiększaniem się objętości naczyń krwionośnych zasilających guz, a rozrost sieci naczyniowej możemy wiązać z objętością guza, więc wyjściowe równanie Gom-

21/26 pertza przyjmuje postać d x(t) x(t) = rx(t) ln dt K(x(t)). (9) Równanie to należy uzupełnić o równanie dynamiki naczyń krwionośnych: d K(t) = g(k(t), x(t)), dt g wpływ zmiennych K i x na prędkość wzrostu naczyń. Model Hahnfeldta i in. Taka właśnie idea stoi za prototypowym modelem zaproponowanym przez Philipa Hahnfeldta i in. (1999). W modelu tym mamy dwie zmienne:

22/26 V objętość guza (tumour volume, cm 3 ), K wydolność naczyń (vessels carrying capacity, cm 3 ): maksymalna objętość guza, którego bieżąca struktura naczyń krwionośnych jest w stanie skutecznie odżywić. Równania modelu mają postać: V(t) = λ 1 V(t) ln V(t) K(t), K(t) = λ 2 K(t) + bv(t) dk(t)v 2/3 (t), (10) gdzie: λ 2 K(t) samorzutna degradacja naczyń, bv(t) stymulacja angiogenezy przez komórki nowotworowe, dk(t)v 2/3 (t) wewnętrzna inhibicja angiogenezy.

23/26 Podstawowe własności modelu: zbiór niezmienniczy Q = R 2 +; jednoznaczność rozwiązań; globalne istnienie rozwiązań; dla λ 2 < b (zwykle λ 2 = 0) istnieje dokładnie jeden dodatni punkt stacjonarny, który jest globalnie asymptotycznie stabilny w Q; dla b λ 2 (nie istnieje dodatni stan stacjonarny), każde rozwiązanie dla warunku początkowego ze zbioru Q zbiega przy t do punktu (0, 0). Globalną asymptotyczną stabilność w obu przypadkach możemy udowodnić analizując portret fazowy, przy czym dodatkowo dla stanu dodatniego musimy wykluczyć istnienie rozwiązań okresowych (np. stosując kryterium Dulaca-Bendixsona).

24/26 Portret fazowy dla λ 2 < b (parametry wyestymowane przez Hahnfeldta i in.)

25/26 Portret fazowy dla λ 2 > b (parametry prócz λ 2 wyestymowane przez Hahnfeldta i in.)

26/26 Często analizując wpływ leczenia (nie tylko w przypadku nowotworu) zakłada się najpierw stałe stężenie podawanego leku, tzn. zakłada się g(t) g 0, gdzie g 0 > 0 jest pewnym ustalonym parametrem. Łatwo zauważyć, że przy powyższym założeniu w układzie (10) z uwzględnionym leczeniem antyangiogenny zmienia się jedynie wartość parametru λ 2. Konkretnie jego wartość wzrasta o eg 0. Z powyższej analizy układu (10) wynika następujący wniosek. Wniosek 0.1. Przy stałym leczeniu g(t) = g 0 warunku poczatkowego ze zbioru Q zbiegaja do: dodatniego stanu stacjonarnego, gdy g 0 < b λ 2 = g th, punktu (0, 0), gdy g 0 g th. > 0 rozwiazania układu (10) dla