Modelado bidimensional para tratamientos electroquímicos de tumores

El cáncer representa una de las principales causas de muerte por enfermedad a nivel mundial. Frente a los tratamientos tradicionales (quimioterapia, cirugía, etc.), las Electroterapias se presentan como una alternativa más segura, eficiente y económica. En particular, en este trabajo se estudian la...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Schinca, Herman
Otros Autores: Turjanski, Pablo Guillermo
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2015
Materias:
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000465_Schinca
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000465_Schinca_oai
Aporte de:
Descripción
Sumario:El cáncer representa una de las principales causas de muerte por enfermedad a nivel mundial. Frente a los tratamientos tradicionales (quimioterapia, cirugía, etc.), las Electroterapias se presentan como una alternativa más segura, eficiente y económica. En particular, en este trabajo se estudian la Ablación Electrolítica (EA) y la Electroquimioterapia (ECT) en modelos bidimensionales. En la primera parte, se extiende a dos dimensiones un modelo unidimensional de EA preexistente permitiendo a su vez colocar en el tejido una cantidad arbitraria de electrodos. En la segunda parte, se introduce el concepto de electropermeabilización y se modifica el modelo anterior para capturar esta noción y analizar su impacto en la terapia. En la tercera parte, se presenta un modelo bidimensional con factor de permeabilización para ECT. Los resultados, además de ser contrastados con los obtenidos en trabajos previos en el área, son puestos a prueba con un modelo in vitro para la segunda parte y con un modelo in vivo para la tercera. Se espera que los resultados de esta tesis representen un aporte significativo a la mejora en el diseño de tratamientos para la EA y la ECT permitiendo, a través de la simulación numérica, ajustar los distintos parámetros de ambas terapias (configuración de los electrodos, corriente eléctrica aplicada, tamaño del tejido, tiempo de aplicación, etc.) en la fase preclínica.