Krebs, ein instabiler Regelkreis

Düchting, W.

doi:10.1007/bf00272697

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“…Weil die Krebsursache letztlich auf die molekular-biologische Ebene der Gene zurück-geführt wird, erhebt sich die Frage, welche Mechanismen bei der Regulation der DNA-Aktivität, beim Anund Abschalten der Gene, eine Rolle spielen. Da inzwischen über 100 Onko (Krebs-)-, Suppressor-und Repairgene bekannt sind und die bislang vorliegenden experimentellen Ergebnisse einen diffusen Charakter aufweisen, bietet sich die Systemtheorie an, welche bereits in früheren Arbeiten [2] und [3], in denen Krebserkrankungen als strukturinstabile Regelkreise interpretiert worden sind, als neuer Lösungsansatz vorgeschlagen worden ist.…”

Section: Einführungunclassified

Computermodelle zur Optimierung der Strahlentherapie

Düchting¹

1998

at - Automatisierungstechnik

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Forschungsaktivitäten seines Instituts liegen in den Bereichen der industriellen Automatisierungstechnik (prädiktive Regelungen), der intelligenten Sensorik (Navigationsprobleme, integrierte Qualitätskontrolle) und der biomedizinischen Technik (3D Bildverarbeitung, Modellierung von Zellwachstumsprozessen, Robotereinsatz im Operationssaal). Aus dem letzten Bereich stammt der vorliegende Beitrag. Adresse: Tel.: (0271) 7 40-44 37, Fax: (0271) 740-43 82, email: duechling@appl2.hrz.uni-siegen.de, http://www.rst.et-inf.uni-siegen.de. Das Ziel dieses Beitrages besteht darin zu zeigen, wie Methoden der Systemanalyse, Regelungstechnik und Modellbildung angewandt werden können, um normales und bösartiges Zellwachstum zu simulieren und um Tumorbehandlungen wie zum Beispiel die Radiotherapie zu optimieren. Hierzu werden zunächst -ausgehend von biologischen Beobachtungen und zellkinetischen Daten -mehrere Modelle entwickelt, welche sowohl das Wachstum von Tumorsphäroiden als auch die Regeneration von Normalgewebe beschreiben. Als Bestrahlungsmodell wird das sogenannte linear-quadratische Modell der Überlebenswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von der Strahlendosis gewählt. Damit lassen sich zahlreiche Simulationsläufe für unterschiedlich angenommene Behandlungspläne durchfüh-ren, die Strahlenwirkung getrennt für Tumor-und Normalgewebe studieren und somit letztlich computerunterstützt eine optimale patienten-spezifische Therapieempfehlung vor einer klinischen Behandlung geben. Computer models for optimizing radiation therapyThe aim of this contribution is to outline how methods of system analysis, control theory and modelling can be applied to simulate normal and malignant cell growth and to optimize cancer treatment as for instance radiation therapy. Based on biological observations and cell kinetic data, several types of models have been developed describing the growth of tumor spheroids and the cell renewal of normal tissue. The irradiation model is represented by the so-called linear-quadratic model describing the survival fraction as a function of the dose. Based thereon, numerous simulation runs for different treatment schemes can be performed. Thus, it is possible to study the radiation effect on tumor and normal tissue separately. Finally, this method 546 enables a computer-assisted recommendation for an optimal patient-specific treatment schedule prior to clinical therapy.

show abstract

Section: Einführungunclassified

Computermodelle zur Optimierung der Strahlentherapie

Düchting¹

1998

at - Automatisierungstechnik

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show abstract

“…Our own approach developing closed-loop control circuits for tumor growth started in 1968 (10). At that time the subject of consideration was focussed on stability conditions and on the interpretation of cancer as an unstable closed-loop control circuit.…”

Section: Previous Approachesmentioning

confidence: 99%

Recent progress in 3-D computer simulation of tumor growth and treatment

D�chting

1989

Acta Appl Math

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“…Modelling of cell level models begun with development of cellular automata (CA) models. Düchting [72] to accommodate for solute and enzyme kinetics. These models are referred to as hybrid models of tumor growth [77], which are governed by a combination of physical laws and algorithmic grid-update rules.…”

Section: Overview Of Cell Simulation Modelsmentioning

confidence: 99%

Multi-scale based software for effective analysis of anticancer drug efficacy in a computer simulated target environment

Muniraj¹

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Krebs, ein instabiler Regelkreis

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Computermodelle zur Optimierung der Strahlentherapie

Computermodelle zur Optimierung der Strahlentherapie

Recent progress in 3-D computer simulation of tumor growth and treatment

Multi-scale based software for effective analysis of anticancer drug efficacy in a computer simulated target environment

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