Comparison of open source tumor growth simulation software and multiscale tumor modelling

Abstract

Kanser, birçok farklı hücresel ve doku seviyesi organizasyonundan oluşan karmaşık bir hastalıktır. Bu değışkenler kanser ve tümör büyümesini tahmin etmeyizorlaştırır. Tümör büyüme simülasyonu, tümörlerin büyüme şeklini tahmin etmedehayati öneme sahiptir. Tümör modelleme, kanser biyolojisine ışık tutmak için kullanılır ve daha etkili kanser tedavileri geliştirmek için umut verici bir yöntem olarakkabul edilir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak, belirtilen simülasyon yöntemlerini kullanarak biyolojik ve metabolik girdiler ve bunların ilgili çıktıları sistematikolarak gözden geçirilmiştir. Her bir simülasyon kodu için biyolojik girdileri ayrıntılı olarak gösteren bir karşılaştırma tablosu oluşturulmuştur. Sistematik olarak gözden geçirmeden sonra ek olarak, bütünleşik hücre fonksiyonları ve mikro çevre özellikleri nedeniyle Physicell v1.6.1 programında, adenocarcinoma A549 hücrelerine aithücre parametreleri kullanılarak tümör büyümesi gözlemlenmiştir. Ayrıca, ortamdakibaşlangıç oksijen konsantrasyonunun, tümör büyümesine etkisi incelenmiştir. Tümörhücrelerinin oluşum hızı, başlangıçtaki oksijen konsantrasyonu artmasıyla, artmıştır.Bununla birlikte, nekrotik ve ona ait kalsiyum bazlı yapının oluşumu, hipoksik hücrelerde azalmaya bağlı olarak, artan oksijen miktarıyla azalmıştır. Simülasyon bulgularınaistinaden, araştırmacılar tümör yapısındaki hipoksik bölgeleri öngörerek, hastaya özeluyarlanmış kemoterapi planlarını belirleyebilirler

Cancer is a complex disease that is comprised of many different cellular andtissue level organizations. Tumor growth simulation is vital in predicting the way tumors grow. Tumor modelling is used to shed light on cancer biology and is considereda promising method for developing more effective cancer therapies. In this study, thebiological inputs and their respective outputs using the simulation approaches weresystematically reviewed. A comparison table was produced that shows in detail thebiological inputs for each simulation code. This is in contrast to the current agentbased model reviews that mostly focus on computer efficiency. Physicell was selectedamong the reviewed open-source software due to its integrated basic cell functions andmicroenvironment simulation capabilities. Tumor growth has been simulated in thePhysicell v1.6.1 tumor simulation software. The A549 cell specific parameters havebeen used during the simulation and the effects of the initial oxygen concentration inthe microenvironment were examined on outcome images. Growth rate of tumor cellsincreases with the increasing oxygen concentration in the microenvironment. Formation rate of necrotic core in the tumor structure reduces with the increasing oxygenconcentration due to small number of hypoxic cells in the tumor structure. Basedon our findings in the simulation, physicians can predict the hypoxic regions in tumor structure to plan a chemotherapy treatment dependent localized peripheral tissueconsidering the correlation between oxygen concentration and tumor growth rate.