Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Обзор данных ракового регистра 9
Глава 1. Математические модели 11
1.1. Математическая модель опухоли 11
1.2. Имитационная модель 15
1.3. Математическая модель химиотерапии 17
1.4. Математическая модель хирургии 21
1.5. Математическая модель иммунотерапии 23
Глава 2. Экономическая оценка стоимости лечения 25
2.1. Расчет стоимости обследования 25
2.2. Расчет стоимости химиотерапии 27
2.3. Расчет стоимости пребывания в палате и наблюдения врача 29
2.4. Средний уровень заработных плат в регионах России 32
2.5. Регионы России с наибольшей распространенностью рака 33
Выводы 3 5
Заключение 36
Список литературы 3
Онкологические заболевания являются одними из самых трудноизлечимых. Имеют высокую смертность и низкий уровень дожития после лечения [1, 2]. Терапевтические методы лечения не являются эффективными в силу быстрой мутации опухолевых клеток, а хирургические - в силу практической невозможности удалить все клетки опухоли. Из небольшого количества мутированных клеток со временем вырастает опухоль угрожающих жизни размеров. В связи с этим одним из методов анализа развития заболевания с теоретической проработкой возможных вариантов лечения является математическое моделирование [3].
Рак легкого является злокачественной опухолью, возникающей из тканей, составляющих бронхи и легкие. Данный вид рака — это серьёзная медицинская и социальная проблема. В настоящее время это самый частый вид рака у человека, вызывающий наибольшее количество смертей от онкологических заболеваний.
В России рак лёгкого занимает 1 место среди онкологических заболеваний, и его доля в данной патологии составляет 12%. Мужчины болеют раком лёгкого значительно чаще, каждая четвертая злокачественная опухоль у мужчин является раком лёгкого, у женщин же — только каждая двенадцатая [4].
К основным причинам любого рака относят канцерогены (например, табачного дыма), ионизирующее излучение и вирусную инфекцию. Их воздействие вызывает кумулятивные изменения ДНК в выстилающей ткани бронхов лёгкого (бронхиальном эпителии). Чем больше тканей повреждено, тем выше риск развития рака [5].
Существует две основные формы рака легкого: мелкоклеточный рак легкого (МРЛ) и немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ). Подходы к лечению этих двух типов рака различаются.
Органы организма состоят из клеток разного типа. Клетки рождаются из материнских клеток путем ее деления. В нормальных клетках заложен механизм самоликвидации после определенного количества циклов деления. Погибшие клетки из здорового органа удаляются мгновенно, не оставляя никаких следов. Если по каким-то причинам в каком-нибудь органе клеток становится меньше требуемого для нормального функционирования органа количества, или больше, то недостаток клеток восполняется, а избыток удаляется [6]. Надзор за нормальной работой организма ведет иммунная система. Если проявляются какие-то нарушения в работе отдельных органов или появляются в организме «чужие» вещества, иммунная система включает механизмы ликвидации нарушений [7].
В организме может возникнуть клетка, у которой нарушен механизм самоликвидации [7]. У ее дочерних клеток этот механизм тоже будет нарушен. Эти клетки (делящиеся клетки) из организма не выносятся, они начинают заполнять часть функционального пространства организма. По достижении определенного размера (для каждой опухоли он свой) клетки опухоли начинают вызывать серьезные нарушения в организме. В клинической практике введены четыре стадии заболевания [8, 9]. Первая стадия считается наиболее легкой, четвертая - наиболее тяжелой и опасной. В России основными методами лечения являются - хирургический, лучевой, комбинированный [8]. Химиотерапия разной степени дозировки и продолжительности применяется при лечении заболевания всех стадий [10, 11].
Постановка задачи
• Разработка математической модели роста злокачественного новообразования с учетом иммунного ответа;
• Проработка вариантов планирования лечения;
• Оценка границы допустимой минимальной экономической нагрузки на цикл лечения.
Реальный процесс роста опухоли протекает значительно сложнее, чем предполагается в модели. Учет большего количества факторов приведет к более сложной модели.
Разработанные модели лечения растущего новообразования на основе обыкновенных дифференциальных уравнений позволяют дать прогноз о распределении больных по стадиям заболевания и времени достижения соответствующих стадий. Модели лечения - химиотерапия и иммунная терапия дают близкие результаты по продолжительности лечения и по зависимости «доза-эффект». При этом на продолжительность лечения при заданном расходе препаратов программа лечения может существенное влияние и не оказывать. Для внешнего вмешательства наиболее рациональным является закрепление его результатов медикаментозным лечением.
1. Мерабишвили В.М. Онкологическая статистика (традиционные методы, новые информационные технологии): Руководство для врачей. Часть I. СПб: 2015. — 223 с.
2. Kolpak E. P., Frantsuzova I. S., K. V. Kuvshinova K. V. Neoplasm Morbidity among the Population of Russia // International journal of advanced biotechnology and research. 2017. V.8. № 3. pp. 2315-2322.
3. Murray J. D. Mathematical Biology. New York: Springer-Vergal Heidelberg, 2002. - 776 p.
4. В.А. Нидюлин Б.В. Эрдниева [elibrary.ru/download/17552773.pdf Об эпидемиологии рака лёгких] // Медицинский вестник Башкортостана: обзорная статья. — Башкирский государственный медицинский университет, 2009. — Т. 4, № 1. — С. 66-71.
5. Vaporciyan, AA; Nesbitt J. C., Lee JS et al. Cancer Medicine. — B C Decker, 2000. — С. 1227—1292. — ISBN 1-55009-113-1.
6. Цыганский Р. А. Физиология и патология животной клетки. СПб.: Издательство «Лань», 2009. - 336 с.
7. Моисеенко В.М. «Естественная история» роста рака молочной железы // Лекции по фундаментальной и клинической онкологии. СПб.: ООО «Издательство Н-Л», 2004. С. 198-212.
8. Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена филиал ФГБУ «НМИРЦ» Минздрава России, 2019. 236 с.
9. Siegel R. L. Cancer statistics 2020 / R. L. Siegel, K. D. Miller., A. Jemal // CA: A Cancer Journal Clinicians. 2020. V. 70. №1. - P. 1-30. https://doi.org/10.3322/caac.21590.
10. Chu E., DeVita V. T. Physicians cancer chemotherapy drug manual / E. Chu, V.T. DeVita V. T. 2007. Jones and Bartlett publishers. Boston, 2007. 455 p.
11. Переводчикова Н.И. Таргетный (моллекулярно-нацеленные) препараты // Руководство по химиотерапии опухолевых заболеваний. М.: Практическая медицина, 2013. 41-48 с.
12. Моисеенко В. М., Блинов Н. Н., Хансон К. П. Биотерапия при злокачественных новообразованиях // Рос. онкол. журн. 1997. № 5. С. 57¬59.
13. Лекции по фундаментальной и клинической онкологии / под ред. В. М. Моисеенко, А. Ф. Урманчеевой, К. П. Хансона. СПб.: ООО «Издательство Н- Л», 2004. 704 с.
14. Арауджо Р., МакЭлвейн Д. (2004) История изучения роста солидной. опухоли: вклад математического моделирования. Bull Math Biol 66: 1039¬1091.
15. Lowengrub J, Frieboes H, Jin F, Chuang Y-LL, Li X, Macklin P, Wise S,
Cristini V (2010) Нелинейное моделирование рака: устранение разрыва между клетками и опухолями. Нелинейность 23: R1 - R9.
16. Альтрок П.М., Лю Л.Л., Мичор Ф. (2015) Математика рака: интеграция количественных моделей. Nat Rev Cancer 15: 730-745.
17. Фридман А. (2004) Иерархия моделей рака и их математические задачи. Дискретный Contin Dyn Syst Ser B 4: 147-160.
18. Астанин С. А., Колобов А. В., Лобанов А. И., Пименова Т. П., Полежаев А. А., Соляник Г. И. Влияние пространственной гетерогенности среды на рост и инвазию опухоли. Анализ методами математического моделирования // Медицина в зеркале информации / под ред. О. М. Белоцерковского, А. С. Холодова. М.: Наука, 2008. С. 188-223.
19. Кучумов А.Г. “Математическое моделирование и биомеханический подход к описанию развития, диагностики и лечения онкологических заболеваний” // Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»
20. Biochim Biophys Acta. 2015 Dec; 1856 (2): 189-210.
21. Говиндан Р., Пейдж Н., Моргенштерн Д., Рид В., Тирни Р., Влахиотис А., Шпицнагель Е. Л., Пичцирилло Дж. Изменение эпидемиологии мелкоклеточного рака легкого в США за последние 30 лет: анализ эпиднадзора, эпидемиологический, и база данных конечных результатов. J Clin Oncol. 2006; 24 (28): 4539-4544.
22. Calderoni A, Cerny T, Betticher DC. Gibt es einen Fortschritt in der Chemotherapie des kleinzelligen Bronchuskarzinoms? [Is there progress in the chemotherapy of small cell lung cancer?]. Schweiz Med Wochenschr. 1999 Sep 18;129(37):1313-20. German. PMID: 10515004.
23. Гончарова А.Б. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛЕЧЕНИЯ ОНКОЛОГИЧЕСКОГО ЗАБОЛЕВАНИЯ / А.Б. Гончарова, Е.В. Василевская, Е.П. Колпак и др.//Международный научно-исследовательский журнал. - 2022. - №3 (117) Часть 1. - С. 13-21. doi: 10.23670/IRJ.2022.117.3.002
24. Колпак Е. П. Математические модели одиночной популяции / Е. П. Колпак, Е. А., Ефремова. - Казань: Изд-во «Бук», 2017. - 122 с.
25. Parthasakha Das Sayan Mukherjee, Pritha Das An investigation on Michaelis
- Menten kinetics based complex dynamics of tumor - immune interaction // Chaos, Solitons and Fractals. 2019. V. 128. P. 297-305.
https://doi.org/10.1016zj.chaos.2019.08.006.
26. Ercan Balci, lhan Ozturk, Senol Kartal Dynamical behaviour of fractional order tumor model with Caputo and conformable fractional derivative // Chaos,
Solitons and Fractals. 2019. Vol. 123. P. 43-51.
https://doi.Org/10.1016/j.chaos.2019.03.032.
27. Варфоломеев С.Д., Луковенков А.В. Неустойчивость нулевого стационарного состояния - фундаментальная проблема ингибирования злокачественного клеточного роста // Журнал физической химии. 2018. Т.
92. № 7. с. 1176-1182. DOI: 10.7868/S0044453718070221.
28. Кижаев Е.В., Борисов В.И., Столбовой А.В., Черняховская Н.Е. Рак легкого. Клиника, диагностика, лечение. Издательский дом Бином, М., 2020. - 144 с.
29. Царев И.Л., Мелерзанов А.В. Обзор подходов к иммунотерапии в онкологии. Исследования и практика в медицине. - 2017. - 4(3): 51- 65.DOI:10.17709/2409-2231-2017-4-3-5.
30. Einhorn L. H. et al. Cisplatin plus etoposide consolidation following cyclophosphamide, doxorubicin, and vincristin in limited SCLC // J Clin Oncol. - 1988. - N 6. - P. 451-456.
31. Fukuoka M. et al. Randomised trial of cyclophosphamide, doxorubicin, and vincrisine versus cisplatin and etoposide versus alternation of these regimens in SCLC// J. Natl. Cancer. - 1991. - Vol. 83. - P. 855-861.
32. Рыкова А. Названы регионы России с высокой распространённостью рака. [Электронный ресурс]. URL: https://russian.rt.com/russia/news/641689- regiony-rossii-rak