Model Dinamika Pertumbuhan Sel Tumor Terhadap Efek Kemoterapi

Abstract

Pemodelan pertumbuhan sel tumor merupakan hal yang penting untuk dianalisis dalam memahami dinamikanya demi upaya penyembuhan pasien penderitanya. Pemodelan matematika dari persamaan-persamaan diferensial biasa dan simulasi komputer diperlukan untuk memberikan pemahaman yang lebih realistis. Persamaan tersebut diselesaikan menggunakan metode Euler dengan bantuan perangkat lunak Octave. Solusi dari persamaan tersebut dapat menggambarkan dinamika pertumbuhan dari sel normal, sel tumor, sel imun, sel proliferasi, dan sel diam. Adapun dilakukan juga analisis parameter, kalibrasi nilai parameter penggabungan pemodelan matematika, dan variasi lokasi injeksi obat kemoterapi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kemoterapi secara berkala dapat menekan jumlah sel tumor, terutama di daerah dengan tingkat proliferasi tinggi. Analisis variasi parameter menunjukkan bahwa tingkat sumber sel imun (s) merupakan faktor paling berpengaruh terhadap pertumbuhan tumor. Model perkembangan kanker ini diharapkan dapat dikembangkan kembali dengan dengan mempertimbangkan faktor tambahan, seperti resistensi sel tumor terhadap kemoterapi dan efek samping obat pada jaringan sehat.

Modeling tumor cell growth is crucial for understanding its dynamics in efforts to treat affected patients. Mathematical modeling using ordinary differential equations (ODEs) and computer simulations is necessary to provide a more realistic understanding. The equations are solved using the Euler method with the aid of Octave software. The solutions describe the dynamics of normal cells, tumor cells, immune cells, proliferating cells, and quiescent (inactive) cells. The study also involves parameter analysis, parameter value calibration through mathematical modeling integration, and variations in the injection site of chemotherapy drugs. Simulation results show that periodic chemotherapy can suppress tumor cell numbers, especially in areas with high proliferation rates. Parameter variation analysis indicates that the immune cell source rate (s) is the most influential factor in tumor growth. This cancer development model is expected to be further developed by incorporating additional factors such as tumor cell resistance to chemotherapy and the side effects of drugs on healthy tissues.