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肿瘤是危害人类健康的主要疾病之一.构建肿瘤生长动态模型,模拟肿瘤演化过程,对于肿瘤学的研究,对于肿瘤的观察和临床诊断与治疗具有积极意义.该课题基于系统科学的思想,结合计算机科学、生命科学和医学,对肿瘤生长和演化的复杂行为进行了建模与仿真研究.论文取得的主要研究成果如下:(1)该文提出了将微分方程模型转化为人工细胞自动机,以模拟肿瘤生长的方法.该方法将肿瘤系统原微分方程离散化,构造出具有独立增量的离散差分方程,并在此基础上,设计人工细胞自动机的随机演化规则,从而构造出肿瘤系统的概率模型.基于该方法,该文用一维细胞自动机实现了Gompertz肿瘤模型和Logistic肿瘤模型.理论分析证明:该方法设计的细胞自动机等价于一个可用随机差分方程描述的随机过程,该随机过程以原微分方程为期望函数,并且,其方差函数是可控的,表明细胞自动机和原微分方程在统计意义上是一致的.仿真实验验证了理论分析的结果,并且显示:该文所设计的一维细胞自动机演化动态与连续Gompertz模型和Logistic模型,以及与临床实验数据相互吻合.(2)该文构造了一种模拟多形性恶性胶质瘤(Glioblastoma Multiforme,简称GBM)生长动态的三维细胞自动机(CellularAutomaton Simulating Tumor Growth,简称CASTG).基于扩展Moore邻域,CASTG统一了肿瘤细胞中增殖细胞和非增殖细胞和坏死细胞的演化规则.CASTG的细胞及其邻域和演化规则完全遵循标准细胞自动机的设计原则,因而,易于在细胞自动机统一的理论框架下对其模拟肿瘤生长动态的能力或性能进行虚拟试验和分析.CASTG能可视化地再现GBM脑肿瘤的生长动态和生长过程.计算机仿真实验表明,CASTG模拟GBM肿瘤生长动态的结果与临床数据具有良好的一致性.(3)该文以三维细胞自动机肿瘤生长模型的研究工作为基础,用细胞自动机建立了一个可视化的三维肿瘤免疫系统模型(Cellular Automaton forTumor-Immunity System,简称CATIS),模拟免疫系统作用下的肿瘤生长过程.根据肿瘤免疫系统生物学知识和细胞自动机方法,该文为CATIS设计了能够体现免疫系统作用下肿瘤生长过程中不同细胞的随机演化规则.CATIS模型考虑了基本的免疫反应性质,描绘了GBM肿瘤和机体免疫系统之间的细胞相互作用.仿真实验结果表明,CATIS模型能反映肿瘤免疫系统的基本特性,并可视化地表现出肿瘤突破免疫屏障生长和免疫系统成功抑制肿瘤的两种实验情况.课题为北京市自然科学基金预探索项目,其取得的结果,对于肿瘤生长机理的认识和理解,对于肿瘤的预测、诊断和治疗具有积极意义和一定的参考价值.