Modelación matemática e inteligencia artifical para el análisis de crecimiento tumoral en modelos murinos tratados con quimioterapia.

Ponente(s): Uriel Solis Procopio, Dra. Laura Rocío González Ramírez, Dr. Oliver Fernando Cuate González

Este trabajo propone un enfoque híbrido para analizar el crecimiento tumoral, combinando un modelo matemático basado en ecuaciones diferenciales con técnicas de inteligencia artificial. Se estudia la interacción entre volumen tumoral y nutrientes en modelos murinos con tumores de cáncer de mama humano, tratados con distintos fármacos (Cisplatino, Ciclofosfamida, Docetaxel y Doxorrubicina). El modelo se ajusta usando el método de Runge-Kutta y optimización con algoritmos genéticos, buscando estimaciones globales de parámetros biológicamente interpretables. Además, se entrena una red neuronal para clasificar la respuesta tumoral por tratamiento. Los resultados preliminares indican que Docetaxel y Doxorrubicina generan efectos diferenciales en la dinámica del crecimiento, y que la combinación de modelación matemática e IA ayudan a mejora la comprensión de la evolución tumoral.