探讨时滞肿瘤免疫模型的动态复杂性

非线性现象的动力学复杂性分析是量化其结构无序程度的有效工具。特别是，肿瘤与免疫相互作用的数学模型可以提供对癌症生物学的见解。在这里，我们提出并探索了动态复杂性的各个方面，这是由一个延时肿瘤免疫模型表现出来的，该模型描述了在免疫监视下肿瘤细胞的增殖和存活，由激活的免疫效应细胞、宿主细胞和浓缩的白细胞介素2控制。我们表明，通过在不同参数状态下进行分岔分析和混沌性的0-1检验，可以预测系统中混沌的开始，并通过多周期性的出现来体现。通过研究系统不同动力学状态下的单参数和双参数分岔图，进一步验证了这一点。此外，我们通过加权递推熵的方法量化了系统的渐近行为。这有助于我们确定其动态性和复杂性出现之间的相似性。我们发现模型的复杂性可能表明癌症长期复发的现象，这提供了证据表明，在肿瘤模型中加入白细胞介素作用的时滞显著提高了肿瘤-免疫相互作用的动力学复杂性。