• MPC
• algoritmi di ottimizzazione terapie
• controllo basato su predizione
• input-dependent discontinuous systems
• LMC
• MIMO systems control
• modellistica fisiologica
• modello leucemico
• optimization of drugs
• sistemi a dinamica discontinua
• sistemi multivariabile

Obiettivo del lavoro svolto è stata l'ottimizzazione di una terapia combinata farmaco-vaccino, per il controllo della leucemia mieloide cronica. Il raggiungimento di una terapia che argini allo stato quiescente la patologia leucemica, è importante se si pensa che raramente i malati cronici di leucemia, muoiono per cause derivanti dalla patologia di cui sono affetti.
E’ stato formulato un controllore predittivo che, grazie all’utilizzo di una finestra di predizione ad orizzonte recessivo, consente di ampliare il periodo in cui tenere sotto controllo la malattia. L’ottimizzazione delle terapie è intesa come minimizzazione del dosaggio dell’auto-vaccino, schedulazione ottimale degli istanti e del numero di vaccinazioni , nonché modulazione dell’utilizzo del farmaco per l’ottenimento di una sensibile riduzione della somministrazione totale allo scopo di evitare l’insorgere di mutazioni resistenti della patologie, che provocherebbero spiacevoli e incontrollabili ricadute.
I risultati sono stati ottenuti su un modello matematico a dinamica discontinua, che riproduce i fenomeni della malattia. Sono stati caratterizzate tre tipologie di pazienti, distinti per caratteristiche immunitarie; in tutti i casi si sono ottenuti notevoli vantaggi in termini di somministrazione del farmaco, di dosaggio del vaccino e di conseguimento dell’obiettivo finale della terapia, individuato come detto, nell’ottenimento della quiescenza della patologia.


This paper describes a predictive controller used in a combined therapy, with the aim of reaching the crhonic status for the mieloid leukemia cancer. Due to necessity of minimizing vaccination dosage and drug assumption, to avoid worsening of the cancer, a model predictive controller is structured to optimize this two control inputs, during a prediction horizon of 1500 days.
Using a recedeing horizon tecnique, the controller performs a long-term schedulation, taking into account dosage, frequency and number of vaccinations, as well as drug assumtpion. Even a closed loop algorithm for the successives therapies is performed. A mathematical discontinuous model is used to obtain predictions. Concentrations of cancer cells and anti-leukemia cells, resulting from blood analysis, represent system output. Three different kind of patient are modeled to view reactions of different immune systems. Promising results are obtained for all the modeled patients, in terms of total dosage of vaccination and dose issue of drug.