Multiskalenmodellierung der Progression von Glioblastomen: Ein Ansatz unter der Berücksichtigung molekularer und zellulärer Prozesse (Aktuelle ... in Medical Engineering) (German Edition)

Tina Anne Schütz entwickelt und diskutiert ein neues Multiskalenmodell zur Abbildung der frühen Wachstumsphase von Glioblastomen. Um mehrere Skalen abzubilden, koppelt die Autorin ein hybrides Modell auf der mikroskopischen Ebene mit dem Modell eines molekularen Interaktionsnetzwerkes. Durch den Vergleich mit In-vitro-Daten validiert sie das Modell und führt Simulationen durch, um so Rückschlüsse für die Biologie und Medizin zu ziehen. Insbesondere liefert das Modell Hinweise auf neue prognostische Marker für die Progression von Glioblastomen und auf neue Therapieansätze.​ Vorwort des Reihenherausgebers 6 Geleitwort 7 Danksagung 9 Kurzfassung 10 Inhaltsverzeichnis 12 1 Einleitung 14 1.1 Tumorwachstumsmodelle 17 1.2 Das Glioblastom-Multiskalenmodell dieser Arbeit 23 1.3 Gliederung der Arbeit und zugehörige Veröffentlichungen 25 2 Medizinische und biologische Modellgrundlagen 28 2.1 Maligne Tumore 28 2.1.1 Glioblastoma multiforme 32 2.2 Gene, Proteine und Zellsignale 36 2.2.1 Transkription und Translation 39 2.2.2 Regulierung zellulärer Funktionen und microRNAs 41 2.3 Steuerung des Zellphänotyps mittels microRNA-451 44 3 Modellierungsgrundlagen 48 3.1. Reaktionskinetik und gewöhnliche Differentialgleichungen 49 3.1.1 Reaktionen mit Modifikatoren 53 3.2 Rechnergestützte Modellierung 58 3.2.1 Agentenbasierte Modellierung 59 4 Multiskalenmodell 61 4.1 Molekulare Ebene 62 4.1.1 Das grundlegende Modell 62 4.1.2 Entdimensionalisierung 71 4.1.3 Modell-Vereinfachung und -Erweiterung 73 4.1.4 Das finale Modell 76 4.2 Mikroskopische Ebene 78 4.2.1 Definition der Agenten und ihrer Umgebung 80 4.2.2 Chemotaxis: Bewegung der Agenten in ihrer Umgebung 85 4.3 Kopplung der molekularen und mikroskopischen Ebenen 87 4.3.1 Bestimmung des neuen Zustandes eines Agenten 87 4.3.2 Der kombinierende Modell-Algorithmus 90 4.4 Stammzellen und Mutationen 91 5 Existenz- und Stabilitätsanalyse des Systems gewöhnlicher Differentialgleichungen 94 5.1 Mathematische Grundlagen 95 5.2 Anwendung der Theorie auf das DGL-System (4.45) - (4.53) 99 5.2.1 Existenz, Eindeutigkeit und Stetigkeit einer Lösung 99 5.2.2 Berechnung der Gleichgewichte und deren Stabilität 100 5.2.3 Berechnung der Lyapunov-Exponenten und Schlussfolgerungen zur Stabilität 103 5.3 Diskussion 104 6 Auswertung des Multiskalenmodells 107 6.1 Molekulares Interaktionsnetzwerk 108 6.1.1 Ergebnisse 108 6.1.2 Diskussion 111 6.2 Verhalten des Multiskalenmodells 113 6.2.1 Ergebnisse 114 6.2.2 Diskussion 121 6.3 Einfluss der Krebsstammzellhypothese 126 6.3.1 Ergebnisse 127 6.3.2 Diskussion 135 7 Sensitivitätsanalyse des Multiskalenmodells 139 7.1 Grundlagen von Sensitivitätsanalysen 139 7.2 Multiskalen-Sensitivitätsanalyse erster Ordnung 142 7.2.1 Vorgehen 142 7.2.2 Ergebnisse 143 7.2.3 Diskussion 150 7.3 Erweiterung der Sensitivitätsanalyse erster Ordnung 153 7.3.1 Vorgehen 153 7.3.2 Ergebnisse 154 7.3.3 Diskussion 160 8 Zusammenfassung und Ausblick 163 8.1 Zusammenfassung 163 8.2 Ausblick 165 A Details zur Stabilitätsanalyse 168 A.1 Berechnung der Gleichgewichtspunkte für die Analyse in Kapitel 5 168 A.2 Aufstellung der Jacobi-Matrix 171 B Verzeichnis häufig verwendeter Abkürzungen 174 C Verzeichnis häufig verwendeter Variablen 176 Literaturverzeichnis 178 PhD,Thesis; PhD Thesis; Tina Anne Schütz entwickelt und diskutiert ein neues Multiskalenmodell zur Abbildung der frühen Wachstumsphase von Glioblastomen. Um mehrere Skalen abzubilden, koppelt die Autorin ein hybrides Modell auf der mikroskopischen Ebene mit dem Modell eines molekularen Interaktionsnetzwerkes. Durch den Vergleich mit In-vitro-Daten validiert sie das Modell und führt Simulationen durch, um so Rückschlüsse für die Biologie und Medizin zu ziehen. Insbesondere liefert das Modell Hinweise auf neue prognostische Marker für die Progression von Glioblastomen und auf neue Therapieansätze. Der Inhalt Tumorwachstumsmodelle Reaktionskinetik und gewöhnliche Differentialgleichungen Agentenbasierte Modellierung Einfluss der Krebsstammzellhypothese Sensitivitätsanalyse des Multiskalenmodells Existenz- und Stabilitätsanalyse Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der angewandten Mathematik, der Informatik und Biologie mit den Schwerpunkten Systembiologie sowie mathematische und computergestützte Modellierung und Simulation Mitarbeiter von Forschungs- und Entwicklungsabteilungen im Bereich biomedizinische Modellierung Die Autorin Tina Anne Schütz promovierte bei Prof. Dr. Thorsten M. Buzug am Institut für Medizintechnik der Universität zu Lübeck. Der Herausgeber Die Reihe Aktuelle Forschung Medizintechnik {u2013} Latest Research in Medical Engineering wird herausgegeben von Thorsten M. Buzug Front Matter....Pages i-xiv Einleitung....Pages 1-14 Medizinische und biologische Modellgrundlagen....Pages 15-34 Modellierungsgrundlagen....Pages 35-47 Multiskalenmodell....Pages 49-81 Existenz- und Stabilitätsanalyse des Systems gewöhnlicher Differentialgleichungen....Pages 83-95 Auswertung des Multiskalenmodells....Pages 97-128 Sensitivitätsanalyse des Multiskalenmodells....Pages 129-152 Zusammenfassung und Ausblick....Pages 153-157 Back Matter....Pages 159-194 Tina Anne Schutz entwickelt und diskutiert ein neues Multiskalenmodell zur Abbildung der fruhen Wachstumsphase von Glioblastomen. Um mehrere Skalen abzubilden, koppelt die Autorin ein hybrides Modell auf der mikroskopischen Ebene mit dem Modell eines molekularen Interaktionsnetzwerkes.