Tumorigenicidad, proliferación y difusión en el osteosarcoma
El osteosarcoma es el cáncer óseo primario más común. Según estudios médicos y biológicos, tiene una alta complejidad genética, por lo que diferenciar los mecanismos de aparición y evolución de esta enfermedad es un proceso difícil. Nuestro principal objetivo es describir cómo es el comportamiento d...
- Autores:
-
Vargas Pino, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/45748
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/45748
- Palabra clave:
- Osteosarcoma
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Osteosarcoma
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El osteosarcoma es el cáncer óseo primario más común. Según estudios médicos y biológicos, tiene una alta complejidad genética, por lo que diferenciar los mecanismos de aparición y evolución de esta enfermedad es un proceso difícil. Nuestro principal objetivo es describir cómo es el comportamiento de difusión de las líneas celulares de osteosarcoma en tiempos tempranos, es decir, tiempos cercanos al instante de la inoculación y cuando los volúmenes son aún pequeños en comparación con el mayor volumen experimental alcanzado por las líneas celulares estudiadas. Para lograrlo, usamos tres modelos matemáticos diferentes: primero, usamos una ley potencial para describir el crecimiento del tumor en ratones inmunosuprimidos; con ello mostramos que el crecimiento tumoral tiene un comportamiento sublineal sin fenómeno de hinchamiento. En segundo lugar, se utilizó el modelo logístico para obtener una buena aproximación a las tasas de proliferación en confluencia celular en experimentos in vitro. Finalmente, con el modelo de difusión demostramos una fuerte relación entre el crecimiento tumoral y la quimiotaxis en tiempos tempranos. Los datos experimentales se extraen de Lauvrak [1]. |
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[1] Lauvrak, S., Munthe, E., Kresse, S., Stratford, E., Namløs, H., Meza- Zepeda, L., O, M.: Functional characterisation of osteosarcoma cell lines and identification of mrnas and mirnas associated with aggressive cancer phenotypes. British journal of cancer 109(8), 2228–36 (2013). https:// doi.org/10.1038/bjc.2013.549 [2] Gobin, B., Battaglia, S., Lanel, R., Chesneau, J., Amiaud, J., R ́edini, F., Ory, B., Heymann, D.: Nvp-bez235, a dual pi3k/mtor inhibitor, inhibits osteosarcoma cell proliferation and tumor development in vivo with an improved survival rate. Cancer Letters 344(2), 291–298 (2014). https: //doi.org/10.1016/j.canlet.2013.11.017 [3] Bielack, S.S., Kempf-Bielack, B., Delling, G., Exner, G.U., Flege, S., Helmke, K., Kotz, R., Salzer-Kuntschik, M., Werner, M., Winkelmann, W., Zoubek, A., Ju ̈rgens, H., Winkler, K.: Prognostic factors in high-grade osteosarcoma of the extremities or trunk: an analysis of 1,702 patients treated on neoadjuvant cooperative osteosarcoma study group protocols. Journal of clinical oncology : o cial journal of the American Society of Clinical Oncology 20(3), 776–90 (2002). https://doi.org/10.1200/JCO. 2002.20.3.776 [4] Schott, Shah, C., Tayi, A., Cordero, S., Alejandro, E.: Genomic complex- ity of osteosarcoma and its implication for preclinical and clinical targeted therapies, 1–19 (2020). https://doi.org/10.1007/978-3-030-43085-6 1 [5] P ́erez-Garc ́ıa, V.M., Calvo, G.F., Bosque, J.J., Le ́on-Triana, O., Jim ́enez, J., Perez-Beteta, J., Belmonte-Beitia, J., Valiente, M., Zhu, L., Garc ́ıa- G ́omez, P., S ́anchez-G ́omez, P., Hern ́andez-San Miguel, E., Hortigu ̈ela, R., Azimzade, Y., Molina-Garc ́ıa, D., Martinez, A., Rojas, A.A., de Mendivil, A.O., Vallette, F., Schucht, P., Murek, M., P ́erez-Cano, M., Albillo, D., Honguero Mart ́ınez, A.F., Jim ́enez London ̃o, G.A., Arana, E., Garc ́ıa Vicente, A.M.: Universal scaling laws rule explosive growth in human cancers. Nature physics 16, 1232–1237 (2020). https://doi.org/10. 1038/s41567-020-0978-6 [6] Dang, C.V., Semenza, G.L.: Oncogenic alterations of metabolism. Trends in Biochemical Sciences 24(2), 68–72 (1999). https://doi.org/10.1016/S0968-0004(98)01344-9 [7] Altenberg, B., Greulich, K.O.: Genes of glycolysis are ubiquitously over- expressed in 24 cancer classes. Genomics 84(6), 1014–1020 (2004). https: //doi.org/10.1016/j.ygeno.2004.08.010 [8] Jones, D.S., Plank, M., Sleema, B.D.: Di↵erential equations and mathe- matical biology (2nd ed). Chapman and Hall/CRC. (2009). https://doi. org/10.1201/9781420083583 [9] Banavar, J.R., Cooke, T.J., Rinaldo, A., Maritan, A.: Form, function, and evolution of living organisms. Proceedings of the National Academy of Sciences 111(9), 3332–3337 (2014) https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.1401336111. https: //doi.org/10.1073/pnas.1401336111 [10] Gillet, J.-P., Varma, S., Gottesman, M.M.: The Clinical Relevance of Can- cer Cell Lines. JNCI: Journal of the National Cancer Institute 105(7), 452–458 (2013) https://academic.oup.com/jnci/article-pdf/105/7/452/ 7676553/djt007.pdf. https://doi.org/10.1093/jnci/djt007 [11] of Authenticated Cell Cultures, E.C.: Passage Numbers Explained. https://www.phe-culturecollections.org.uk/media/114565/ m219 passage-numbers-explained.pdf Accessed 2021-09-25 [12] Roussos ET, P.A. Condeelis JS: Chemotaxis in cancer. Nature reviews, 573–587 (2011). https://doi.org/10.1038/nrc3078 [13] Liotta, L.A., Saidel, G.M., Kleinerman, J.: Di↵usion model of tumor vas- cularization and growth. Bulletin of Mathematical Biology 39(1), 117–128 (1977). https://doi.org/10.1016/S0092-8240(77)80040-2 [14] Gerlee, P., Anderson, A.R.A.: Di↵usion-limited tumour growth: Simu- lations and analysis. Mathematical Biosciences and Engineering 7(2), 385–400 (2010). https://doi.org/10.3934/mbe.2010.7.385 |
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Para lograrlo, usamos tres modelos matemáticos diferentes: primero, usamos una ley potencial para describir el crecimiento del tumor en ratones inmunosuprimidos; con ello mostramos que el crecimiento tumoral tiene un comportamiento sublineal sin fenómeno de hinchamiento. En segundo lugar, se utilizó el modelo logístico para obtener una buena aproximación a las tasas de proliferación en confluencia celular en experimentos in vitro. Finalmente, con el modelo de difusión demostramos una fuerte relación entre el crecimiento tumoral y la quimiotaxis en tiempos tempranos. Los datos experimentales se extraen de Lauvrak [1].1. Introduction 2. Materials and methods 2.1. Materials 2.2. Tumor growth. Power laws. 2.3. Proliferation 2.4. Diffusion at early times 3. Conclusions ReferencesOsteosarcoma is the most common primary bone cancer. According to medical and biological studies, it has a high genetic complexity, thus, to differentiate the mechanisms of appearance and evolution of this disease is a difficult process. Our major goal is to describe how is the diffusive behavior of osteosarcoma cell lines at early times, that is, times close to the instant of inoculation and when the volumes are still small compared to the largest experimental volume reached by the cell lines studied. To achieve it, we used three different math models: first, we used a potential law to describe the tumor growth in immunosuppressed mice; with it we depict that the tumor growth has a sublinear behavior without blow-up phenomenon. Second, the logistic model was used to obtain a good aproximation to the rates of proliferation in cell confluency in in-vitro experiments. Finally, with the diffusion model we demostrate a strong relation between tumor growth and chemotaxis at early times. Experimental data are extracted from Lauvrak et. al.[1].Pregradoapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Tumorigenicidad, proliferación y difusión en el osteosarcomaTumorigenicity, proliferation and diffusion in osteosarcomaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fOsteosarcomatumor growthpower lawlogistic modeldiffusionFisher-Kolmogorov equationOsteosarcomacrecimiento tumoralley de potenciamodelo logísticodifusiónecuación de Fisher-KolmogorovIngeniería BiomédicaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva Granada[1] Lauvrak, S., Munthe, E., Kresse, S., Stratford, E., Namløs, H., Meza- Zepeda, L., O, M.: Functional characterisation of osteosarcoma cell lines and identification of mrnas and mirnas associated with aggressive cancer phenotypes. British journal of cancer 109(8), 2228–36 (2013). https:// doi.org/10.1038/bjc.2013.549[2] Gobin, B., Battaglia, S., Lanel, R., Chesneau, J., Amiaud, J., R ́edini, F., Ory, B., Heymann, D.: Nvp-bez235, a dual pi3k/mtor inhibitor, inhibits osteosarcoma cell proliferation and tumor development in vivo with an improved survival rate. Cancer Letters 344(2), 291–298 (2014). https: //doi.org/10.1016/j.canlet.2013.11.017[3] Bielack, S.S., Kempf-Bielack, B., Delling, G., Exner, G.U., Flege, S., Helmke, K., Kotz, R., Salzer-Kuntschik, M., Werner, M., Winkelmann, W., Zoubek, A., Ju ̈rgens, H., Winkler, K.: Prognostic factors in high-grade osteosarcoma of the extremities or trunk: an analysis of 1,702 patients treated on neoadjuvant cooperative osteosarcoma study group protocols. 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Nature physics 16, 1232–1237 (2020). https://doi.org/10. 1038/s41567-020-0978-6[6] Dang, C.V., Semenza, G.L.: Oncogenic alterations of metabolism. Trends in Biochemical Sciences 24(2), 68–72 (1999). https://doi.org/10.1016/S0968-0004(98)01344-9[7] Altenberg, B., Greulich, K.O.: Genes of glycolysis are ubiquitously over- expressed in 24 cancer classes. Genomics 84(6), 1014–1020 (2004). https: //doi.org/10.1016/j.ygeno.2004.08.010[8] Jones, D.S., Plank, M., Sleema, B.D.: Di↵erential equations and mathe- matical biology (2nd ed). Chapman and Hall/CRC. (2009). https://doi. org/10.1201/9781420083583[9] Banavar, J.R., Cooke, T.J., Rinaldo, A., Maritan, A.: Form, function, and evolution of living organisms. Proceedings of the National Academy of Sciences 111(9), 3332–3337 (2014) https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.1401336111. https: //doi.org/10.1073/pnas.1401336111[10] Gillet, J.-P., Varma, S., Gottesman, M.M.: The Clinical Relevance of Can- cer Cell Lines. 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Mathematical Biosciences and Engineering 7(2), 385–400 (2010). https://doi.org/10.3934/mbe.2010.7.385Campus UMNGORIGINALVargasPinoJuanCamilo2022.pdfVargasPinoJuanCamilo2022.pdfArtículoapplication/pdf6046089http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/45748/3/VargasPinoJuanCamilo2022.pdfbc9db61655573b00938a21d426ff9b49MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83420http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/45748/4/license.txta609d7e369577f685ce98c66b903b91bMD54open access10654/45748oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/457482024-02-14 09:27:47.469open accessRepositorio Institucional 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