Математическая модель предсказания развития опухолевого процесса при раке молочной железы

Диссертация посвящена математическому моделированию развития рака молочной железы (РМЖ), включая стадии и TNM классификацию. Учитывая взаимосвязь между первичной опухолью и метастазами, проблема исследования процесса РМЖ состоит из двух частей: во-первых, важно описать полную естественную историю РМЖ для понимания процесса как единое целое, во-вторых, необходимо предсказывать период клинического проявления метастазов. Для понимания процесса РМЖ на каждой стадии была представлена модель CoMBreC как новый инструмент для исследования. Модель CoMBreC состоит из трех частей: CoMPaS (стадии I-II), CoM-III (стадия III) и CoM-IV (стадия IV). Новая модель основана на экспоненциальной модели роста и дополнительных формулах. Впервые, были рассчитаны различные периоды роста первичной опухоли и вторичных метастазов у пациенток с\без метастазами в лимфатических узлах: 1) скрытый период роста первичной опухоли; 2) скрытый период роста метастазов; 3) видимый период роста метастазов. Расчеты с помощью CoMBreC соответствуют данным по выживаемости, учитывая стадию РМЖ. Полученные данные могут улучшить точность прогнозирования процесса, используя оригинальную математическую модель развития РМЖ, названную CoMBreC, и сопутствующее программное средство. Следовательно, исследование заключается в: 1) расчете ранних периодов диагностики до проявления вторичных отдаленных метастазов; 2) разработке адекватной и точной модели CoMBreC, отражающей связь между первичной опухолью и метастазами; 3) анализе области применимости CoMBreC. Модель CoMBreC внедрена в iOS приложение как новый предиктивный инструмент: 1) является фундаментом для разработки моделей по РМЖ; 2) не требует дорогостоящих диагностических тестов; 3) является первым предиктором выживаемости, который делает прогноз на основе персонализированных расчетов.