Modelli computazionali per lo studio dell’interazione tra tumore e sistema immunitario Un’analisi comparativa a partire dal modello MAST

Questa tesi si propone di esaminare e confrontare vari modelli computazionali creati per simulare l'interazione tra tumore e sistema immunitario, con un focus particolare sul microambiente tumorale. Partendo dal modello MAST, che rappresenta le interazioni tra tumore e sistema immunitario attraverso processi di data-driven, verranno analizzati tre modelli recenti: WARLOCK, un modello stocastico per lo studio dell’evoluzione clonale intratumorale, GLV-OVT, un modello a equazioni differenziali supportato da intelligenza artificiale che predice e simula la dinamica delle viroterapie oncolitiche, e Bridging Scales, un modello multiscala tridimensionale che integra crescita tumorale, angiogenesi e risposta a trattamenti combinati. L'obiettivo è mettere in luce le somiglianze, le differenze e le potenzialità di ciascun modello, tenendo conto sia dell'architettura computazionale che dell'aderenza biologica. Il lavoro si struttura in una fase introduttiva che contestualizza il tema biologico, seguita da un'analisi metodologica della ricerca bibliografica effettuata, per poi concentrarsi sulla descrizione dei modelli selezionati e sulla valutazione comparativa dei loro punti di forza e delle loro limitazioni.