МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РОСТУ ПУХЛИНИ МОЛОЧНОЇ ЗАЛОЗИ ТА ОПТИМАЛЬНЕ КЕРУВАННЯ ЛІКУВАННЯМ З УРАХУВАННЯМ ВПЛИВУ ГЛЮКОЗИ ТА ЕСТРОГЕНУ

Михайло Васильович Щербатий, Андрій Ярославович Новоставський


DOI: http://dx.doi.org/10.30970/vam.2026.36.14083

Анотація


У роботі розглянуто математичну модель росту пухлини молочної залози з урахуванням впливу глюкози та естрогену на взаємодію нормальних, пухлинних та імунних клітин. Модель представлена у вигляді задачі Коші для системи звичайних диференціальних рівнянь і описує динаміку концентрації естрогену та процеси трансформації нормальних клітин у злоякісні під впливом метаболічних факторів.
Доведено невід’ємність і обмеженість розв’язків, що підтверджує біологічну коректність моделі. Отримано аналітичні вирази для точок рівноваги та проведено їхнє дослідження на стійкість шляхом лінеаризації системи в околі точок рівноваги та аналізу власних чисел матриці Якобі. Для заданих значень параметрів визначено типи рівноважних станів та їх властивості.
Чисельні експерименти показали, що підвищення рівнів глюкози та естрогену стимулює ріст пухлинних клітин і пригнічує імунну відповідь. У зв’язку з цим сформульовано задачу оптимального керування, у якій керуючі впливи спрямовані на регулювання рівнів глюкози та естрогену шляхом їх інгібування та блокування відповідно, з метою мінімізації пухлинного навантаження з урахуванням вартості терапії. Функціонал якості враховує як кількість пухлинних клітин, так і витрати на терапевтичні впливи, що дозволяє встановити компроміс між ефективністю лікування та інтенсивністю втручання. Для розв’язання задачі застосовано принцип максимуму Понтрягіна. Отримані результати демонструють, що оптимальні стратегії керування, засновані на інгібуванні глюкози та блокуванні естрогену, забезпечують ефективне зниження пухлинної популяції при збереженні нормальних та імунних клітин.

Повний текст:

PDF PDF

Посилання


bibitem{ref5}
International Agency for Research on Cancer.
Ukraine fact sheet. Global Cancer Observatory: Cancer Today [Електронний ресурс]. -- 2024. --
Режим доступу: href{https://gco.iarc.fr/media/globocan/factsheets/populations/804-ukraine-fact-sheet.pdf}

bibitem{ref6}
Kuznetsov V.,A., Makalkin I.,A., Taylor M.,A., Perelson A.,S.
Nonlinear dynamics of immunogenic tumors: parameter estimation and global bifurcation analysis // Bulletin of Mathematical Biology. -- 1994. -- Vol.,56, No.,2. -- P.,295--321 [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.1007/BF02460644. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.1007/BF02460644}

bibitem{ref7}
Bellomo N., Li N.,K., Maini P.,K.
On the foundations of cancer modelling: selected topics, speculations, and perspectives // Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. -- 2008. -- Vol.,18, No.,4. -- P.,593--646 [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.1142/S0218202508002796. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.1142/S0218202508002796}

bibitem{ref8}
Villasana M., Radunskaya A.
A delay differential equation model for tumor growth // Journal of Mathematical Biology. -- 2003. -- Vol.,47. -- P.,270--294 [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.1007/s00285-003-0211-0. --
Режим доступу: href{https://link.springer.com/article/10.1007/s00285-003-0211-0}

bibitem{ref9}
Das,A., Dehingia,K., Ray,N., Sarmah,H.,K.
Stability analysis of a targeted chemotherapy-cancer model // Mathematical Modelling and Control. -- 2023. -- Vol.,3, No.,2. -- P.,116--126 [Електронний ресурс]. -- DOI: 10.3934/mmc.2023011.
Режим доступу: href{https://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/mmc.2023011}

bibitem{ref10}
Sch{"a}ttler H., Ledzewicz U.
Optimal Control for Mathematical Models of Cancer Therapies // Springer. -- 2015. -- [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.1007/978-1-4939-2972-6. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.1007/978-1-4939-2972-6}

bibitem{ref11}
Mathur D., Barnett E., Scher H. I., Xavier J. B.
Optimizing the future: how mathematical models inform treatment schedules for cancer // Trends Cancer. -- 2022, Vol. 8, No. 6, pp. 506--516. -- [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.1016/j.trecan.2022.02.005. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.1016/j.trecan.2022.02.005}


bibitem{ref12}
Alblowy,A.,H., Maan,N., Alharbi,S.,A.
Role of Glucose Risk Factors on Human Breast Cancer: A Nonlinear Dynamical Model Evaluation // Mathematics. -- 2022. -- Vol.,10, No.,19. -- 3640 [Електронний ресурс]. -- DOI: 10.3390/math10193640.
Режим доступу: href{https://www.mdpi.com/2227-7390/10/19/3640}

bibitem{ref13}
Aamer Z., Jawad S., Batiha B., Ali A. H., Ghanim F., Lupaş A. A.
Evaluation of the Dynamics of Psychological Panic Factor, Glucose Risk and Estrogen Effects on Breast Cancer Model // Computation. -- 2024, Vol. 12, 160. -- [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.3390/computation12080160. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.3390/computation12080160}

bibitem{ref14}
Mufudza C., Sorofa W., Chiyaka E.,T.
Assessing the Effects of Estrogen on the Dynamics of Breast Cancer // Computational and Mathematical Methods in Medicine. -- 2012. -- Vol.,2012. -- Article ID 473572 [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.1155/2012/473572. --
Режим доступу: href{https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2012/473572}

bibitem{ref15}
Alnahdi A. S., Idrees M.
Fractional-Order Mathematical Modeling of Breast Cancer: Comparing Adaptive Immune Responses and Estrogen Dynamics with Experimental Data // Int. J. Anal. Appl. -- 2024, Vol. 22, 199. -- [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.28924/2291-8639-22-2024-199. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.28924/2291-8639-22-2024-199}

bibitem{ref16}
Oke S. I., Matadi M. B., Xulu S. S.
Optimal Control Analysis of a Mathematical Model for Breast Cancer // Math. Comput. Appl. -- 2018, Vol. 23(2), 21. DOI: 10.3390/mca23020021. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.3390/mca23020021}

bibitem{ref17}
Akil H., Fatmi N. I., Hattaf K.
Mathematical Optimization of Breast Cancer Treatments: Analyzing Control Strategies for Hormone Therapy, Ketogenic Diet and Immunotherapy // J. Math. Comput. Sci. -- 2025, Vol. 15, 9. -- [Електронний ресурс]. --
DOI: 10.28919/jmcs/9420. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.28919/jmcs/9420}


bibitem{ref18}
Meiss J.,D.
Differential Dynamical Systems. -- Philadelphia: SIAM, 2007 [Електронний ресурс]. --
Режим доступу: href{https://epubs.siam.org/doi/book/10.1137/1.9780898718232}

bibitem{ref19}
Пічкур В.,В., Капустян О.,В., Собчук В.,В.
textit{Теорія динамічних систем}. --
Луцьк: Вежа-Друк, 2020 [Електронний ресурс]. --
Режим доступу: url{https://mechmat.knu.ua/wp-content/uploads/2023/01/teoriia_dynamichnykh_system_kapustianov_pichkurvv_sobchukvv.pdf}


bibitem{ref20}
Hairer E., N{o}rsett S.,P., Wanner G.
textit{Solving Ordinary Differential Equations I: Nonstiff Problems}. --
Berlin: Springer-Verlag, 1987 [Електронний ресурс]. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.1007/978-3-540-78862-1}

bibitem{ref21}
Іванків К.,С., Щербатий М.,В.
textit{Математичне моделювання біологічних та еколого-економічних процесів}. --
Львів: Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2005.


bibitem{ref22}
Pontryagin, L.S.
textit{Mathematical Theory of Optimal Processes}. -- Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 1987 [Електронний ресурс]. --
Режим доступу: href{https://doi.org/10.1201/9780203749319}





Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.