vitjВрач и информационные технологииMedical Doctor and Information Technologies1811-01932413-5208Pirogov National Medical and Surgical Center10.25881/18110193_2022_3_4vitj-138Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL RESEARCHПодавление роста опухоли с использованием нелинейного управления и алгоритма самоорганизацииSuppression of tumor growth using nonlinear control and self-organization algorithmРасколоваМ. О.RaskolovaM. O.

к.т.н.

Москва

PhD

Moscow

mraskolova@mail.ruuАфанасьевВ. Н.AfanasievV. N.

д.т.н., профессор

Москва

DSc, Professor

Moscow

afanval@mail.ruНеусыпинК. А.NeusypinK. A.

д.т.н., профессор

Москва

DSc, Professor

Moscow

neysipin@mail.ruСелезневаМ. С.SeleznevaM. S.

к.т.н.

Москва

PhD

Moscow

m.s.selezneva@mail.ruМГУ им. М.В. ЛомоносоваРоссияLomonosov Moscow State UniversityRussian FederationНИУ ВШЭРоссияNational Research University Higher School of EconomicsRussian FederationМГТУ им. Н.Э. БауманаРоссияBMSTURussian Federation20220304202503413Copyright © Расколова М.О., Афанасьев В.Н., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., 20252025Расколова М.О., Афанасьев В.Н., Неусыпин К.А., Селезнева М.С.Raskolova M.O., Afanasiev V.N., Neusypin K.A., Selezneva M.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vit-j.ru/jour/article/view/138

Рассмотрена проблема построения управляющего воздействия в задаче медикаментозного подавления роста опухоли. Синтез управления осуществлен с помощью метода линеаризации нелинейной системы обратной связью по состоянию. В результате исследования получен закон управления, обеспечивающий системе локальную устойчивость, что в физическом смысле означает прекращение роста опухоли. Адекватность модели роста опухоли достигается с помощью ее построения алгоритмом самоорганизации с резервированием трендов. Линейные тренды применяются в законе управления, а нелинейные самоорганизующиеся модели использованы для проверки результата лечения. Результаты математического моделирования подтвердили эффективность полученных решений.

Here we describe building a control impact intended to medically suppress tumor growth. The synthesis of control has been carried out using the method of linearization of a nonlinear system with state feedback. As a result of the study, a control law was obtained that provides the system with local stability, which translates into cessation of tumor growth in physical sense. The adequacy of the tumor growth model is achieved by constructing it using a self-organization algorithm with trend reservation. Linear trends are applied in the control law, while non-linear self-organizing models are used to test the treatment outcome. The results of mathematical modeling confirmed the effectiveness of the solutions obtained.

лечение ракамодель роста опухолилинеаризация обратной связью по состояниюуправлениенелинейные моделилинейные трендыалгоритм самоорганизацииcancer treatmenttumor growth modelstate feedback linearizationcontrolnonlinear modelslinear trendsself-organization algorithmReferencesMagni P, Simeoni M, Poggesi L, Rocchetti M, De Nicolao G. A mathematical model to study effectsof drugs administration on tumor growth dynamica. Mathematical biosciences. 2006; 200(2): 127-151.Magni P, Simeoni M, Poggesi L, Rocchetti M, De Nicolao G. A mathematical model to study effectsof drugs administration on tumor growth dynamica. Mathematical biosciences. 2006; 200(2): 127-151.Bru A, Albertos S, Subiza JL, Garcia-Asenjo JL, Bru I. The universal dynamics of tumor growth. Biophysical journal. 2003; 85(5): 2948-2961.Bru A, Albertos S, Subiza JL, Garcia-Asenjo JL, Bru I. The universal dynamics of tumor growth. Biophysical journal. 2003; 85(5): 2948-2961.Weekes SL, Barker B, Bober S, Cisneros K, Cline J, Thompson A, Hlarky L, Hahnfeldt P, Enderfing H. A multicompartment mathematical model of cancer stem coll-driven tumor growth dynamics. Bulletin of mathematical biology. 2014; 76(7): 1762-1782.Weekes SL, Barker B, Bober S, Cisneros K, Cline J, Thompson A, Hlarky L, Hahnfeldt P, Enderfing H. A multicompartment mathematical model of cancer stem coll-driven tumor growth dynamics. Bulletin of mathematical biology. 2014; 76(7): 1762-1782.Ивахненко А.Г., Мюллер Й.Я. Самоорганизация прогнозирующих моделей. — Киев: Техника, 1985. — 385 с.Ivahnenko AG, Myuller JYA. Samoorganizaciya prognoziruyushchih modelej. Kiev: Tekhnika, 1985. 385 р. (In Russ.)Neusypin KA, Proletarsky AV, Shen Kai, et al. Aircraft self-organization algorithm with redundant trend. Journal of Nanjing University of Science and Technology. 2014; 5: 602–607.Neusypin KA, Proletarsky AV, Shen Kai, et al. Aircraft self-organization algorithm with redundant trend. Journal of Nanjing University of Science and Technology. 2014; 5: 602–607.Афанасьев В.Н. Управление нелинейными неопределенными динамическими объектами. — М.: Либроком, 2015.Afanas’ev VN. Upravlenie nelinejnymi neopredelennymi dinamicheskimi ob»ektami. M.: Librokom, 2015. (In Russ.)Неусыпин К.А. Разработка модифицированных алгоритмов самоорганизации для коррекции навигационной информации // Автоматизация и современные технологии. — М.: Машиностроение. — 2009. — №1. — С.37-39.Neusypin KA. Razrabotka modificirovannyh algoritmov samoorganizacii dlya korrekcii navigacionnoj informacii. Avtomatizaciya i sovremennye tekhnologii. M.: Mashinostroenie, 2009; 1: 37-39. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.