You are not logged in | Log in
Facebook
LinkedIn

Struktury sterowania i wrażliwość wybranych modeli układów biomedycznych

Speaker(s)
Artur Wyciślok
Affiliation
Politechnika Śląska
Language of the talk
Polish
Date
Nov. 19, 2025, 2:15 p.m.
Room
room 5070
Seminar
Seminar of Biomathematics and Game Theory Group

Praca stanowi połączenie między doświadczeniem inżynierskim w dziedzinie sterowania a dążeniami do zrozumienia mechanizmów zachodzących w organizmach żywych. Nacisk położony został na modele układów związanych z medycyną - rozwojem chorób oraz ich leczeniem - w różnych skalach. Zróżnicowanie skali badanych zjawisk polegało na wyborze przykładów zachodzących w ramach całego organizmu (poziom fizjologiczny), populacji komórkowych (poziom populacyjny) oraz pojedynczej komórki (poziom wewnątrzkomórkowy). 

Analiza wrażliwości przeprowadzana dla modeli ścieżek sygnałowych w różnych kontekstach, w tym w poszukiwaniu potencjalnych celów leków, jest bardzo czasochłonna z uwagi na znaczną liczbę parametrów modelu. W pracy zaproponowano rozwiązanie pozwalające na ograniczenie tej liczby przez wykorzystanie wiedzy inżynierskiej o własnościach układów sterowania ze sprzężeniem w przód.
Przeanalizowano również inne struktury sterowania obecne w układach biologicznych. W przypadku wybranego modelu fizjologicznego badania dotyczyły układu regulacji poziomu glukozy we krwi, realizującego, w podstawowej wersji, klasyczne sterowanie ze sprzężeniem zwrotnym. W sposób szczególny uwzględniono redukcję wpływu wysiłku fizycznego poprzez zmiany struktury układu sterowania oraz wartości zadanej. 
Z kolei w przypadku modeli terapii nowotworowych można mówić o sterowaniu w torze otwartym. Jak wiadomo, tego typu struktura jest bardzo podatna m. in. na zakłócenia, które mogą wpływać na układ oraz zmiany parametrów obiektu sterowania. Skupiono się w związku z tym na problemie generowania zestawów parametrów, które reprezentują pojedynczych pacjentów z heterogenicznej populacji tak, by wyniki eksperymentów numerycznych, w których szacowany jest czas przeżycia pacjentów lub czas do metastazy, pokrywały się z danymi klinicznymi.