61º aniversario de FAMAF: Conferencia Enrique Gaviola
El miércoles 15 de noviembre de 2017 a las 15 hs se realizará en el Aula Magna de la Facultad la Conferencia Enrique Gaviola en conmemoración del 61º aniversario de la fundación del Instituto de Matemática, Astronomía y Física (IMAF), antecesor de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (FAMAF).
Como es tradición, cada año la Conferencia Enrique Gaviola es brindada por una sección diferente de la Facultad. En este caso le corresponderá a la Sección Matemática, que estará representada por la Dra. Cristina Turner quien expondrá el tema “Modelos Matemáticos para el Crecimiento de Tumores”. Se trata de una charla abierta que, además de permitirnos celebrar el aniversario de nuestra Facultad, nos permite conocer algunos de los temas de investigación que se desarrollan en la Institución.
En la charla se comentarán algunos de los modelos matemáticos de crecimiento de tumores, teniendo en cuenta la teoría de la acidificación de la interfase de células tumorales – células sanas. A su vez, se mostrará un modelo matemático basado en ecuaciones en derivadas parciales del tipo reacción- difusión y su solución aproximada obtenida mediante el Método de Elementos Finitos con Adaptabilidad. También se abordará la estimación de parámetros del modelo, entre ellos ¨la efectividad de la destrucción de la matriz celular sana debido al exceso de iones protones¨, mediante la formulación de un problema inverso adecuado a los datos experimentales que se pueden medir mediante técnicas de microscopía con fluoresencia. Estos parámetros son difíciles de obtener experimentalmente, por lo cual, obtener un algoritmo que los aproxime permite abordar diversos procedimientos terapéuticos. Por último, mostraremos simulaciones numéricas de los distintos problemas planteados. La Dra. Turner es Profesora Titular con dedicación exclusiva de la FAMAF e Investigadora Principal del CONICET. En los años recientes ha centrado sus investigaciones en la modelización matemática del crecimiento de tumores y la estimación de parámetros biológicos asociados a dichos modelos.