رویکردی ریاضی و داده محور برای شبیه سازی نفوذ دارو در بافت توموری

شیمی درمانی یکی از شیوه های اصلی درمان تومور محسوب می شود. محدودیت نفوذ دارو میان بافت های توموری موجب افت کارایی درمانی می شود. ناهمگنی ساختار بافت، فشار میان بافتی شدید، تراکم زیاد سلولی و توزیع نامنظم شبکه مویرگی عوامل اصلی کاهش غلظت دارو در نواحی عمقی تومور می باشد. مدل سازی ریاضی ابزاری موثر جهت تحلیل فرآیند نفوذ دارو میان محیط های زیستی گوناگون محسوب می شود. این پژوهش مروری جامع بر مطالعات مرتبط با مدل های ریاضی شبیه سازی نفوذ دارو ارائه می کند. مدل های واکنش- پخش، عامل محور و مکانیکی- بافتی جهت بررسی پویایی رشد تومور، رگ زایی و انتقال دارو به کار رفته است. همگرایی مدل های ریاضی با داده های آزمایشگاهی و الگوریتم های یادگیری ماشین موجب افزایش دقت پیش بینی شده است. یافته های نوین نشان دهنده توان بالقوه مدل های داده محور در بهینه سازی رژیم های دارویی و ارتقای اثربخشی درمان تومور می باشند. شبیه سازی ریاضی همراه با داده های تصویربرداری و الگوریتم های پیش بینی امکان تحلیل دقیق پخش دارو و رشد تومور را فراهم می کند. مدل های شخصی سازی شده، همگرایی بین داده های آزمایشگاهی و پیش بینی محاسباتی را تقویت کرده و مسیرهایی برای بهینه سازی درمان نشان می دهند. این رویکرد دیدگاهی جامع نسبت به چالشهای نفوذ دارو و پاسخ بافت توموری ارائه می کند.