Тема: Математическое моделирование опухолевого роста

Точно сказать, когда и как именно зародилась медицина невозможно. Каждая древняя цивилизация шла своим путем развития, и каждая из них самостоятельно осваивала основы врачевания. Самый известный ученый в области развития медицины - Гиппократ. К сожалению, до нас дошло очень мало информации о нем, включая его научные труды, которые позже были объединены в “Гиппократов сборник”.
В России же в допетровское время лечебным делом занимались, в основном, монастыри. Также имели место быть целители и травники, которые могли обучиться только у более опытных знахарей. Однако, благодаря тому, что Петр I заложил фундамент системы здравоохранения, в XVIII веке были открыты первые госпитали, при которых открывались медицинские школы.
С появлением больниц стал возможным сбор статистических данных и их анализ, и соответственно, появилась возможность строить различные математические модели, прогнозирующие ход течения того или иного заболевания. В дипломной работе осуществляется статистический анализ и моделирование опухолевого роста, разрабатывается математическая модель, описывающая динамику роста раковых клеток и иммунный ответ на их возникновение.
Онкологические заболевания отличаются особой агрессивностью и высокой смертностью, поскольку злокачественные новообразования могут бесконтрольно разрастаться, проникать в окружающие ткани и распространять метастазы из исходного места в другие части тела с фатальными последствиями. Нельзя однозначно сказать, что конкретно влияет на рост той или иной опухоли, но существует несколько факторов, влияющих на это. Например, загрязнение окружающей среды и генетическая предрасположенность, неправильное питание и профессиональный контакт с канцерогенными химическими веществами. За последние несколько десятилетий, произошли значительные изменения в теоретическом, экспериментальном и клиническом подходах к пониманию динамики развития раковых клеток и их взаимодействия с иммунной системой. Это привело к развитию различных методов лечения онкологических заболеваний, таких как, виротерапия, иммунотерапия, химиотерапия, и других различных методик. В то же время, появились новые разработки аналитических и вычислительных моделей, помогающих получить представление о клинических наблюдениях.
Однако, несмотря на многочисленные исследования и продолжающиеся разработки в области лечения в этой сфере, существенный прогресс в уменьшении заболеваемости и значительном увеличении продолжительности жизни после окончания цикла лечения пока не достигнут. Уровни заболеваемости и смертности в большинстве стран, как показывает сравнение ключевых стандартизованных показателей, оставались неизменными за последние 50 лет.
На сегодняшний день демографическая политика Российской Федерации направлена на увеличение продолжительности жизни населения, сокращение уровня смертности, рост рождаемости, регулирование внутренней и внешней миграции, сохранение и укрепление здоровья населения и улучшение на этой основе демографической ситуации в стране. Всё это непосредственно связано с возможностью прогнозировать течение различных заболеваний, в том числе онкологических, в особенности заболеваний женской репродуктивной системы.
Здоровье будущего поколения страны напрямую зависит от состояния здоровья женщин, будущих матерей. Немаловажно, что беременность - это колоссальная нагрузка на женский организм, и, чтобы справится с ней, здоровье женщины должно быть достаточно крепким. Также заболевания женщины могут передаваться по наследству или негативно сказываться на здоровье ее ребенка, вызывать осложнения в период беременности и при родах. С другой стороны, нездоровье ребенка является показателем состояния матери. В свой черед, от благосостояния детей зависит здоровье уже их потомства.
Обобщая всё вышесказанное, невозможно отрицать важность методов математического моделирования в области медицины, в том числе и для онкологических заболеваний. На мой взгляд, благодаря прогнозированию можно добиться невероятных результатов в этой области, взять ход заболевания под больший контроль, чем доступен современной медицине сейчас. Немаловажно, что с помощью математического моделирования также можно спрогнозировать и результаты медицинского вмешательства, а значит выбрать потенциально лучший курс лечения.
В данной работе проведен статистический анализ распространенности, методов лечения онкологических заболеваний и общей заболеваемости женщин, также поднят вопрос об оснащенности онкологических учреждений. На основе полученных результатов и рассмотренных данных Популяционного ракового регистра осуществлено математическое моделирование опухолевого роста. [1]
В данной работе большинство графических результатов представлены в безразмерном виде. Часть результатов опубликована в статье «Математическое моделирование онкологического заболевания». [4]
Купить

1. Всего на учете в онкологических учреждениях состоит 2.4% от всего населения Российской Федерации.
2. Число больных к 2030 году может вырасти до 4%.
3. Из числа тех, кого в первый раз поставили на учет, 20% живет меньше года.
4. Из лиц, впервые обратившихся за помощью, 25% находятся на 4 (запущенной) стадии заболевания.
5. Когорта онкологических больных увеличивается на 4% в год.
6. Рост числа онкологических кабинетов значительно отстает от роста числа больных.
7. Во всех других странах Европы онкологическая ситуация почти не отличается от обстановки в нашей стране. [2]
8. Большинство пациентов через 1200 дней, то есть 3.2 года, находятся в четвертой стадии заболевания. Исходя из того, что четвертая стадия трудно излечима, время дожития большинства больных составляет 300 дней.
9. Разработанные математические модели позволяют определить контрольные точки принятия решений специалистами на стадии лечения.
10. Разработанные математические модели позволяют помочь специалистам разработать рациональную программу лечения.
11. Среднее время лечения составляет 3.7 года.
Купить