Multiscale modeling of angiogenic tumor growth, progression, and therapy


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A mathematical model of angiogenic tumor growth in tissue with account of bevacizumab therapy was developed. The model accounts for convective flows that occur in dense tissue under active division of tumor cells, as well as the migration and proliferation dichotomy of malignant cells, which depends on the concentrations of major metabolites, such as oxygen and glucose. Tumor cells wich are in a state of metabolic stress produce vascular endothelial growth factor, which stimulates angiogenesis. To establish the relationship between the capillary network density and oxygen supply, a separate model of stationary blood flow in the capillary network was developed and investigated. A numerical study of the tumor-growth model showed that antiangiogenic bevacizumab treatment of tumors of the diffuse type reduces the total number of their cells, but practically does not affect the rate of their invasion into normal tissues. At the same time, it was found that the growth of dense tumors may be non-monotonic in a rather wide range of parameters. It was shown that in this case bevacizumab therapy stabilizes and significantly inhibits tumor growth, while its local-in-time efficiency is sensitive to the time that it begins.

Об авторах

M. Kuznetsov

Lebedev Physical Institute

Email: kolobov@lpi.ru
Россия, Leninskiy pr. 53, Moscow, 119991

N. Gorodnova

Institute of Numerical Mathematics

Email: kolobov@lpi.ru
Россия, ul. Gubkina 8, Moscow, 119333

S. Simakov

Institute of Numerical Mathematics; Moscow Institute of Physics and Technology

Email: kolobov@lpi.ru
Россия, ul. Gubkina 8, Moscow, 119333; Institutskiy per. 9, Dolgoprudny, Moscow oblast, 141701

A. Kolobov

Lebedev Physical Institute; Institute of Numerical Mathematics

Автор, ответственный за переписку.
Email: kolobov@lpi.ru
Россия, Leninskiy pr. 53, Moscow, 119991; ul. Gubkina 8, Moscow, 119333

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».