Este documento presenta tres temas principales sobre el cáncer: 1) los parámetros que pueden extraerse de imágenes médicas del cáncer como la relajación T2, el coeficiente de difusión aparente y la anisotropía; 2) la parametrización y modelización del crecimiento tumoral en el cerebro; y 3) posibles terapias futuras como la radioterapia con protones, la terapia con campos eléctricos y las nanopartículas para entrega dirigida de fármacos.

1. Cáncer: Imágenes,
Modelos y Terapia
MIGUEL MARTÍN LANDROVE
CENTRO DE FÍSICA MOLECULAR Y MÉDICA, FACULTAD DE CIENCIAS
CENTRO DE VISUALIZACIÓN MÉDICA, INABIO
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA
CENTRO DE DIAGNÓSTICO DOCENTE LAS MERCEDES

2. • Parámetros extraíbles de las imágenes del cáncer
• Crecimiento tumoral, su parametrización y modelaje
• Terapias del futuro?

3. Parámetros extraíbles de las
imágenes del cáncer

4. A Quasi-Analytical Method for Relaxation Rate Distribution Determination of T2-Weighted MRI in Brain, M.
Martín-Landrove, G. Figueroa, M. Paluszny, W. Torres, en Proceedings of the 29th IEEE EMBS Annual
International Conference,ThD03.4, 1318 – 1321, 2007
Relajación (T2W-MRI)

5. T
N
ADC (mm
2
/s)
10-4 10-3 10-2
Probability
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
0.010
0.012
0.014
0.016
0.018
Anisotropy,
10-2 10-1 100 101
Probability
10-5
10-4
10-3
10-2
( )( )
1
22 2 2
2
,
/ 3
xy yz xz
ij ii jjD D
Tr D

  +  + 
 =  = −
 
 
Quasi-Analytical Determination of Nosologic Maps and Diffusion Tensor
Anisotropy Distribution Functions in Diffusion-Weighted MRI, M. Martín-
Landrove, M. Paluszny, G. Figueroa, G. Padilla, W. Torres, Memorias del X
Congreso Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería y Ciencias
Aplicadas, CIMENICS’2010 en Modelos Computacionales en Ingeniería:
Desarrollos Novedosos y Aplicaciones, R. Chacón, F. León, V. Duarte, O.
Verastegui (Editores), pp. PS 121 - 126, SVMNI, 2010
Difusión (DW-MRI)

6. 𝑆 𝑡 − 𝑆0
𝑆0
= 𝐴1 1 − 𝑒𝑥𝑝 −𝑘 𝑒𝑙 𝑡 − 𝐴2 1 − 𝑒𝑥𝑝 −𝑘 𝑒𝑝 𝑡 , 𝑡 ≤ 𝜏
𝑆 𝑡 − 𝑆0
𝑆0
= 𝐵1 𝑒𝑥𝑝 −𝑘 𝑒𝑙 𝑡 − 𝐵2 𝑒𝑥𝑝 −𝑘 𝑒𝑝 𝑡 , 𝑡 > 𝜏
Imágenes con Contraste
Dinámico (DCE-MRI)

7. Crecimiento tumoral. Su
parametrización y modelaje.

8. 3-D in vivo brain tumor geometry study by scaling analysis, F. Torres
Hoyos, M. Martín-Landrove, Physica A 391, 1195-1206 (2012).

9. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016

10. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016
0
500
1000
1500
0
10
20
30
40
50
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Phi
Slice
Radius(mm)
0
5
10
15
20
25
30
35

11. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016

12. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016

13. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016

14. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016

15. Tumor growth in the brain: Complexity and Fractality, M. Martín-Landrove, A. Brú, A. Rueda-Toicen, F. Torres-
Hoyos, en The Fractal Geometry of the Brain, Di Ieva, A., ed., Springer Series in Computational Neuroscience,
2016

16. A Simple Approach to Account for Cell Latency and Necrosis in a Brain Tumor Growth Model, J.
Rojas, R. Plata, M. Martín-Landrove, Proceedings of CIMENICS’2014, MM 13 – 18 (2014).
2 3 4
5 6 7
Time (days)
500 1000 1500 2000 2500
Numberofvoxels
100
101
102
103
104
105
106
107
CLASS 1
CLASS 2
CLASS 3
CLASS 4
𝜕𝑐
𝜕𝑡
= 𝛻 ∙ 𝐷 Ԧ𝑟 𝛻𝑐 + 𝜌𝑐 1 −
𝑐
𝑐 𝑚
Modelos

17. Análisis de Sobrevivencia para Gliomas con
tratamiento radioterapéutico
A Simple Approach to Account for Cell Latency and Necrosis in a Brain Tumor Growth Model, J.
Rojas, R. Plata, M. Martín-Landrove, Proceedings of CIMENICS’2014, MM 13 – 18 (2014).
𝜕𝑐
𝜕𝑡
= 𝛻 ∙ 𝐷 Ԧ𝑟 𝛻𝑐 + 𝜌𝑐 1 −
𝑐
𝑐 𝑚
+ 𝑆 = 𝑒−𝛼𝐷−𝛽𝐷2
Modelos

18. Terapias del futuro?

19. Protón Radioterapia

20. Protón Radioterapia

21. Distribución de dosis
Protón Radioterapia

22. Distribución de radioisótopos
emisores de positrón
PET
Protón Radioterapia

23. Nanopartículas para entrega de
fármacos (Quimioterapia dirigida)

24. Hipertermia Magnética

25. Alternating electric fields (TTFields) inhibit metastatic spread
of solid tumors to the lungs, E. D. Kirson, M. Giladi, Z. Gurvich, A.
Itzhaki, D. Mordechovich, R. S. Schneiderman,Y.Wasserman, B.
Ryffel, D. Goldsher,Y. Palti, Clin Exp Metastasis (2009) 26:633–640
Terapia con Campos
Eléctricos

26. Terapia con Campos Eléctricos
Microtúbulos
Tubulina

27. Integrantes:
Miguel Martín LandroveCFMM, INABIO, CDD
Marco Paluszny,UNC, Medellín
WuilianTorres, FII
Giovanni Figueroa,CGA
Gabriel Padilla, UNC, Bogotá
Rafael Martín Landrove,CFMM,CEFITEC
Nuri Hurtado,CEFITEC
Joselen Peña, CEFITEC
Démian Pereira, LEND
FranciscoTorres Hoyos, UC, Montería
Antonio Brú, UCM, Madrid
Antonio Rueda, INABIO
GustavoCarrero,CDD
mglmrtn@yahoo.com
http://www.scoop.it/t/project-virtual-tumor-cancer-in-silico
http://www.mendeley.com/groups/4077481/project-virtual-tumor-cancer-in-silico/

28. Miembros:
Miguel Martín LandroveCFMM, INABIO, CDD
Marco Paluszny,UNC, Medellín
Rafael Martín Landrove,CFMM,CEFITEC
WuilianTorres, FII, CGA
Gabriel Padilla, UNC, Bogotá
Marianela Lentini, UNC, Medellín
FranciscoTorres Hoyos, UC, Montería
Nuri Hurtado,CEFITEC
José López,CEFITEC
Joselen Peña, CEFITEC
Omaira Rodríguez, INABIO
Démian Pereira, LEND
LeonardoCordero, HCC, HUC
Harold Pérez deVladar, PF
Bruno de Lema Larre, HCF
Antonio Rueda, CCG, INABIO
Giovanni Figueroa,CGA
Juan Carlos López, NpC
Physics & Mathematics in Biomedicine Consortium, P&MBioC
mglmrtn@yahoo.com
PMBioC@yahoo.com
http://mglmrtn.wix.com/pmbioc
Blog: pmbioc.wordpress.com