Computational modeling of cell population dynamics in the tumor microenvironment

This study introduces an advanced computational model designed to examine phenotypic heterogeneity in the tumor microenvironment, with a particular focus on the critical role of oxygen supply from a microvascular network in shaping tumor growth dynamics. By integrating a tumor cell evolution model with an oxygen transfer model, the research highlights oxygen’s direct impact on cellular proliferation, specialization, and spatial distribution within tumors, thereby offering a more realistic representation of biological conditions. Traditional methods struggled to solve this coupled system efficiently due to the complexity of variables and vascular network intricacies. To address this, a Model Order Reduction (ROM) technique was implemented specifically for the oxygen model, which significantly reduced computational demands while preserving high accuracy. The results align strongly with established medical theories, reinforcing the model’s validity and its potential for application in medical research. This work represents a step forward in developing efficient predictive models that deepen our understanding of tumor dynamics and inform personalized therapies. By incorporating individual vascular and tumor microenvironment characteristics, the model holds promise for advancing treatment planning and supporting more precise, patient-specific therapeutic approaches.

Questo studio introduce un modello computazionale avanzato progettato per esaminare l'eterogeneità fenotipica nel microambiente tumorale, con un'attenzione particolare al ruolo cruciale dell'apporto di ossigeno da una rete microvascolare nel determinare le dinamiche di crescita tumorale. Integrando un modello di evoluzione delle cellule tumorali con un modello di trasferimento dell'ossigeno, la ricerca evidenzia l'impatto diretto dell'ossigeno sulla proliferazione cellulare, sulla specializzazione e sulla distribuzione spaziale all'interno dei tumori, offrendo così una rappresentazione più realistica delle condizioni biologiche. I metodi tradizionali hanno incontrato difficoltà nel risolvere in modo efficiente questo sistema accoppiato, a causa della complessità delle variabili e delle intricatezze della rete vascolare. Per affrontare tale problema, è stata implementata una tecnica di Riduzione dell'Ordine del Modello (ROM) specificamente per il modello dell'ossigeno, che ha ridotto significativamente i costi computazionali preservando un'elevata accuratezza. I risultati ottenuti sono fortemente in linea con le teorie mediche consolidate, rafforzando la validità del modello e il suo potenziale applicativo nella ricerca medica. Questo lavoro rappresenta un passo avanti nello sviluppo di modelli predittivi efficienti, che approfondiscono la comprensione delle dinamiche tumorali e supportano terapie personalizzate. Incorporando le caratteristiche individuali della rete vascolare e del microambiente tumorale, il modello promette di migliorare la pianificazione dei trattamenti e di favorire approcci terapeutici più precisi e specifici per il paziente.