Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
MOVILIDAD Y DINÁMICA CELULAR: INTRODUCCIÓN A LA DINÁMICA DEL CRECIMIENTO TUMORAL
Código:
310221
Tipología:
OPTATIVA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2351 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA Y MATEMÁTICAS-FISYMAT
Curso académico:
2019-20
Centro:
602 - E.T.S. INGENIEROS INDUSTRIALES
Grupo(s):
20 
Curso:
1
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: VICTOR MANUEL PEREZ GARCIA - Grupo(s): 20 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Politécnico/1.09.5
MATEMÁTICAS
3805
victor.perezgarcia@uclm.es
To be determined

2. REQUISITOS PREVIOS

Conocimientos básicos de ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

La asignatura aborda problemas de movilidad celular y dinámica de poblaciones celulares, especificamente crecimiento tumoral desde una perspectiva matemática. El cancer es uno de los principales problemas de salud en las sociedades desarrolladas y existe la percepción de que los modelos matemáticos van a jugar un papel relevante en el diseño de estrategias terapeúticas más eficientes. La asignatura introduce este campo de conocimiento y proporciona ejemplos de aplicación de técnicas vistas en otras asignaturas del máster como son las relacionadas con ecuaciones en derivadas parciales, sistemas dinámicos y métodos numéricos.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
CB06 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB07 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB08 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB09 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE02 Desarrollar la capacidad de decidir las técnicas adecuadas para resolver un problema concreto con especial énfasis en aquellos problemas asociados a la Modelización en Ciencias e Ingeniería, Astrofísica, Física, y Matemáticas
CE06 Demostrar la capacidad necesaria para realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de resultados e ideas nuevas y complejas en el campo de la astrofísica, física, matemáticas y biomatemáticas
CE07 Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de matemáticas y métodos numéricos o computacionales a problemas de biología, física y astrofísica, así como elaborar y desarrollar modelos matemáticos en ciencias, biología e ingeniería.
CE08 Capacidad de modelar, interpretar y predecir a partir de observaciones experimentales y datos numéricos
CG02 Capacidad de generar y desarrollar de forma independiente propuestas innovadoras y competitivas en la investigación y en la actividad profesional en el ámbito científico de la Física y Matemáticas
CG03 Presentar públicamente los resultados de una investigación o un informe técnico, comunicar las conclusiones a un tribunal especializado, personas u organizaciones interesadas, y debatir con sus miembros cualquier aspecto relativo a los mismos
CG05 Adquirir la capacidad de desarrollar un trabajo de investigación científica de forma independiente y en toda su extensión. Ser capaz de buscar y asimilar bibliografía científica, formular las hipótesis, plantear y desarrollar problemas y elaborar de conclusiones de los resultados obtenidos
CT01 Fomentar el espíritu innovador, creativo y emprendedor
CT04 Comprender y reforzar la responsabilidad y el compromiso éticos y deontológicos en el desempeño de la actividad profesional e investigadora y como ciudadano
CT05 Capacidad de aprendizaje autónomo y responsabilidad (análisis, síntesis, iniciativa y trabajo en equipo)
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Modelado en procesos biológicos. Partículas activas.
Tratamiento de datos biológicos.
Análisis crítico de los modelos clásicos basados en difusión lineal.
Comprensión de un artículo científico en los temas relacionados con el curso.
Comprensión del comportamiento individual frente a comportamiento colectivo en ciencias biomédicas y sociales.
Exposición pública y análisis crítico de un artículo de investigación relacionado con la temática del curso.
Interpretación de resultados fenomenológicos y capacidad de modelarlos
Resultados adicionales
No se han establecido.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Introducción al cáncer para matemáticos
  • Tema 2: Modelos matemáticos sencillos de crecimiento tumoral
  • Tema 3: Modelos de respuesta a terapias: radioterapia, quimioterapia, inmunoterapia.
  • Tema 4: Modelos con dependencia espacio-temporal
  • Tema 5: Modelos multiescala
  • Tema 6: Modelos de desarrollo de resistencias
  • Tema 7: Modelos matemáticos en neuro-oncología y aplicaciones.
  • Tema 8: Modelos matemáticos en leucemias y aplicaciones
  • Tema 9: Fractales y leyes de escala en cáncer
  • Tema 10: Otros ejemplos de aplicación: cancer de próstata, mama, etc
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

Epidemiología del cancer. Carcinogénesis: Daño al ADN. Vías de señalización. Vasculogénesis y angiogénesis. Terapias. Resistencia.


7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Rec Descripción
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral 1.6 40 N N N Parte de fundamentos teóricos de la asignatura
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Aprendizaje basado en problemas (ABP) 0.32 8 S S S
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] Resolución de ejercicios y problemas 0.6 15 S S S
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Estudio de casos 0.24 6 N N N
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] 2.4 60 N N N
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Lectura de artículos científicos y preparación de recensiones 0.84 21 N N N
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.16 Horas totales de trabajo presencial: 54
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.84 Horas totales de trabajo autónomo: 96
Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria
Rec: Actividad formativa recuperable
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
  Valoraciones  
Sistema de evaluación Estudiante presencial Estud. semipres. Descripción
Elaboración de memorias de prácticas 30.00% 30.00%
Elaboración de trabajos teóricos 60.00% 60.00%
Valoración de la participación con aprovechamiento en clase 10.00% 10.00%
Total: 100.00% 100.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Lectura de artículos científicos y preparación de recensiones] 21

Tema 2 (de 10): Modelos matemáticos sencillos de crecimiento tumoral
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 4
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Resolución de ejercicios y problemas] 7
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][ ] 12

Tema 3 (de 10): Modelos de respuesta a terapias: radioterapia, quimioterapia, inmunoterapia.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Aprendizaje basado en problemas (ABP)] 4
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Resolución de ejercicios y problemas] 8
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][ ] 12

Tema 4 (de 10): Modelos con dependencia espacio-temporal
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 7
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][ ] 10

Tema 7 (de 10): Modelos matemáticos en neuro-oncología y aplicaciones.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 7
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Estudio de casos] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][ ] 8

Tema 10 (de 10): Otros ejemplos de aplicación: cancer de próstata, mama, etc
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 8
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Estudio de casos] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][ ] 6

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
D. Wodarz, N. L. Komarova Dynamics of Cancer: Mathematical Foundations of Oncology Singapur World Scientific 978-981-4566-36-0 2014 Libro centrado en los aspectos evolutivos del cancer desde un punto de vista matemático. No correlaciona con datos. Ficha de la biblioteca
P. M. Altrock, L. L. Liu, F. Michor The mathematics of cancer: integrating quantitative models Londres Nature Reviews Cancer, 15, 730-745 2015 Un review reciente sobre modelos en cancer  
Y. Kuang, J. D. Nagy, S. E. Eikenberry Introduction to mathematical oncology Nueva York CRC Press 9781584889908 2016 Un libro sobre distintos tipos de modelos matemáticos en cancer. No hay contraste con datos. Ficha de la biblioteca



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