Agent bassed mathematical modelling of brain tissues and tumors
Beyin dokusu ve mikroçevresinin ajan-bazlı matematiksel modellenmesi
- Tez No: 956521
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR PİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biyomühendislik, Onkoloji, Biology, Bioengineering, Oncology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Kanser, dünya çapında yaygınlığı artan, ekonomik ve sosyal sonuçları olan çevresel ve genetik faktörlerden kaynaklanan bir hastalık grubudur. En agresif beyin kanseri türlerinden biri olan glioblastoma (GBM), multimodal tedavilerdeki gelişmelere rağmen hala tedavi edilemez durumdadır. GBM tedavisine yönelik mevcut yaklaşım, farklı moleküler mekanizmaları hedef alan ilaçların kombinasyonu veya ilaç tedavisine ek olarak kemoterapi ve radyoterapinin kombinasyonudur. ve genellikle cerrahi rezeksiyonu takip eder. İlaç tedavileri tek başına ortalama 15 aylık bir sağkalım sağlar, bunun 3-5 aylık bölümü cerrahi rezeksiyon sayesindedir. Bir diğer umut vadeden yaklaşım ise bağışıklık hücrelerinin kanser hücrelerine saldırması veya ilaç taşıması için yeniden programlanmasına dayanan immünoterapidir. Tüm bu tedaviler son yıllarda kanserle mücadelede ön plana çıkmıştır, ancak ilaçların geliştirilmesi ve test edilmesi süreçleri çok maliyetli ve zaman alıcıdır. Hesaplamalı/matematiksel modeller, tümör hücreleri ve mikro çevreleri arasındaki karmaşık ilişkileri çözmemize yardımcı olabilir. Son yıllarda, ilaç geliştirme sürecinin maliyetini ve süresini azaltmak için ajan tabanlı matematiksel modelleme kullanılarak sanal doku ortamında ilaçların test edilmesine vurgu yapıldı ve bu amaca hizmet etmek için birkaç modelleme aracı önerildi. Bu araçlardan biri olan PhysiCell/BioFVM, üç boyutlu (3B) alanda hücre-hücre ve hücre-mikroçevre etkileşimlerini simüle ederek silico sanal dokular oluşturmak için ajan tabanlı, açık kaynaklı bir modelleme çerçevesi sağlar. Araştırmacıların büyük ajan gruplarının (hücrelerin) davranışlarını ve birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini, farklı çevre koşullarına (hipoksi, normoksi, hipoglisemi vb.), ilaçlara ve diğer tedavilere nasıl yanıt verdiklerini incelemelerine olanak tanır. PhysiCell'in dezavantajlarından biri, yalnızca adezyon, kohezyon ve hücre döngüsü modellerine ek olarak 'hücreler arası' etkileşimleri simüle etmesidir. Bu nedenle, PhysiCell'in hücre metabolizması söz konusu olduğunda 'hücre içi' aktiviteleri hesaba katmak için diğer yaklaşımları dahil etmesi gerekir. Bu tez çalışması kapsamında, bu çerçeve kullanılarak çeşitli kanser modelleri oluşturulmuş ve çerçevenin dezavantajlarını telafi etmek için ek özel modüller ve işlevler geliştirilmiş ve diğer küçük değişiklikler yapılmıştır. Hücre içi yaklaşımın yokluğunu telafi etmek için özel bir FBA modülü geliştirilmiştir. Beyin tümörü ve mikro çevresi, yeni bir FBA modülüyle birlikte hücre tipi özgü metabolik modeller çalıştıran PhysiCell/BioFVM ve PhysiCell Studio kullanılarak matematiksel olarak modellenmiştir. Her modelde, on binden fazla bireysel hücre ve elliden fazla substrat, sağlıklı ve tümörlü dokulardan toplanan mekansal ve omik verilerin yanı sıra literatür bilgilerine dayalı biyolojik ve fiziksel özellikleri de dahil olmak üzere silico dokuya uygulanmıştır. Ek olarak, her model, geliştirdiğimiz FBA modülüyle PhysiCell yazılımının bir dezavantajını kapatarak hücre tipi özgü metabolik modeller üzerinde çalışmaktadır. Bu şekilde tümör hücreleri ve ilişkili tümör mikroçevresi (TME) ile sağlıklı hücreler, PhysiCell'in ajan bazlı mimarisi ve geliştirilen FBA modülünde çalışan hücre tipine özgü metabolik modeler, farklı hücre tipleri arasındaki heterojenliği yansıtabilen tek hücre düzeyinde yazılımsal olarak yeniden oluşturulur. Kötü huylu kanser hücreleri içeren ölçekli 3B doku modellerimiz, beyin tümörlerinin gelişiminde önemli bir rol oynayabilen ilişkili gen ürünleri ve metabolitler gibi yeni ilaç hedeflerini test etmek veya keşfetmek için sanal bir laboratuvar görevi görebilir.
Özet (Çeviri)
Cancer is a group of diseases caused by environmental and genetic factors that are increasing in prevalence worldwide, with economic and social consequences. Glioblastoma (GBM), one of the most aggressive forms of brain cancer, remains incurable despite advances in multimodal treatments. The current approach to GBM treatment is the combination of drugs targeting different molecular mechanisms or the combination of chemotherapy and radiotherapy additional to the drug therapy. and usually follows surgical resection. Drug therapies alone provide an average survival of 15 months, while resection corresponds to its 3-5 months. One other promising approach is immunotherapy, which is based on reprogramming immune cells to attack cancer cells or to carry drugs. All these therapies have come to the forefront in the fight against cancer in recent years, but the development and testing processes of drugs are very costly and time consuming. Computational/mathematical models can help us to unravel complex relations among tumor cells and with their microenvironment. In recent years, there has been an emphasis on testing drugs in a virtual tissue environment using agent-based mathematical modelling to reduce the cost and duration of the drug development process, and few modelling tools were proposed to serve this purpose. One such tool, PhysiCell/BioFVM provides an agent-based, open-source modelling framework for constructing in-silico virtual tissues, simulating cell-cell and cell-microenvironment interactions, in three-dimensional (3D) space. It allows researchers to study the behavior of large groups of agents(cells) and how they interact with each other, respond to different environmental conditions (hypoxia, normoxia, hypoglycemia etc.), drugs, and other treatments. One of the drawbacks of PhysiCell is that it only simulates 'intercellular' interactions such as adhesion, cohesion and the in addition to the cell cycle models. Thus, PhysiCell needs to incorporate other approaches to account for 'intracellular' activities when it comes to cell metabolism. In the scope of this thesis study, various cancer models are constructed with using this framework and additional custom modules and functions developed to compensate the drawbacks of the framework and other minor changes were made. A custom FBA module was developed to compensate for absence of intracellular approach. The brain tumor and its microenvironment were mathematically modelled using PhysiCell/BioFVM and PhysiCell Studio running cell-type specific metabolic models in conjunction with a novel FBA module. In each model, more than ten thousand individual cells and more than fifty substrates were implemented in the in-silico tissue including their biological and physical properties based on literature information in addition to spatial and omics data collected from healthy and tumor tissues. Additionally, each model works on cell type-specific metabolic models by resolving a drawback of the PhysiCell framework with the FBA module we developed. In this way tumor cells, and their associated tumor microenvironment (TME) and healthy cells are reconstructed at the individual agent level, that can reflect heterogeneity among different cell types even between individual cells within PhysiCell's agent-based continuum structure and cell-type specific metabolic models running on developed FBA module. Our models of malignant cancer cells and surrounding tissue can serve as a virtual laboratory to test or discover novel drug targets such as associated gene products and metabolites which can play a significant role in development of brain tumors.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü
Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks
MURAT ERMİŞ
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL
- Cam sektöründe talep tahmin yöntemlerinin uygulanması ve değerlendirilmesi
Application and assessment of the demand forecasting methods in the glass sector
NESLİHAN DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Gasification and mathematical modelling of solid fuels in a downdraft gasifier
Katı yakıtların aşağı akışlı gazlaştırıcıda gazlaştırılması ve matematiksel modellenmesi
EBUBEKİR SIDDIK AYDIN
Doktora
İngilizce
2019
Kimya MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN SADIKOĞLU
- Bioactive peptide encapsulation by electrospinning technique: Characterization of electrospun fibers and mathematical modelling of release kinetics
Biyoaktif peptitlerin elektroeğirme tekniği ile enkapsülasyonu: Elektroeğrilmiş liflerin karakterizasyonu ve salım kinetiğinin matematiksel modellenmesi
ZAHİDE KIRBAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ ALTAY