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Item Modelo matemático de la difusión del Ión Ca2+ en células de cáncer de colon ante terapia fotodinámica (PDT)(2019-11) Jiménez Montiel, Osvaldo; VELAZQUEZ CASTRO, JORGE; 162738; GALINDO RAMIREZ, FABIAN; 104040“Las terapias para combatir el cáncer han ido cambiando y evolucionando al paso del tiempo, con el fin de obtener mejores resultados y evitar dañar a las células sanas. La terapia fotodinámica es una aproximación a ello. Es una terapia que usa la combinación de un agente fotosensor más luz. Activado el fotosensor se liberan elementos que generan estrés dentro de la célula y provoca la activación de p53 citosolico que permite el acarreo de iones calcio hacia el retículo endoplásmico y después a la mitocondria, que la llevara a una saturación de calcio que la llevara a su lisis y liberación de citocromo C, elemento para comenzar la vía de muerte celular inducida. Se realizó un modelo de ecuaciones diferenciales que simulan la actividad de la terapia fotodinámica en: 1- Una célula aislada 2- Dos células acopladas 3- Ocho células acopladas De las variables dentro de los sistemas de ecuaciones, la que fue del interés en este trabajo fue p53, puesto que se buscaba demostrar el papel que tiene p53 en sus dos estados posibles (mutado y no mutado) como regulador de Ca2+ dentro de una célula cancerígena tratada con terapia fotodinámica.”Item Propuesta de un índice de invasión para epidemias descritas por modelos SIR en redes meta-poblacionales(2018-12) Giménez Mujica, Uvencio josé; GIMENEZ MUJICA, UVENCIO JOSE; 826386; VELAZQUEZ CASTRO, JORGE; 162738; ANZO HERNANDEZ, ANDRES; 174736“En la actualidad, las enfermedades de transmisión humano-humano, descrita por modelos tipo SIR (gripe, influenza, H1N1, sarampión), son de gran preocupación en la mayoría de los países. Muchas investigaciones a lo largo de los años, han demostrado que las ecuaciones diferenciales son una herramienta muy útil para modelizar este tipo de enfermedad, pues permite hacer análisis muy precisos, concretos y de manera no in vitro, es decir, no es necesario esperar que haya una epidemia para saber su comportamiento. Además, con las nuevas tecnologías, podemos no solo modelizar la dinámica de una enfermedad de este tipo. Gracias a las redes complejas, podemos hacer modelos matemáticos, que describan una región con estructura espacial (países, estados, ciudades), las cuales pueden subdividirse en regiones más pequeñas (parcelas, colonias, barrios), que llamaremos parches. Esta es una interrogante muy importante para tomar medidas de prevención, pues nos permitiría saber con anticipación, cuales son las regiones donde hay más posibilidades de que la enfermedad se convierta en epidemia, logrando así que los entes gubernamentales tomen acciones para evitar estos escenarios. Permitirá entender un poco más el efecto que tiene la movilidad en redes con estructura espacial lo cual es fundamental para la propagación de enfermedades en la red metapoblacional.”