Strahlentherapie (RT), die heutzutage in mehr als 50% der Therapien für neue Krebspatienten integriert ist, umfasst die Verwendung von ionisierender Strahlung (wie Photonstrahlen und Ionen) als Werkzeug zur Abtötung von Krebszellen. Die letalen Dosen, die den Tumoren verabreicht werden müssen, sind jedoch durch Komplikationen im normalen Gewebe begrenzt. Folglich müssen Einschränkungen für die Strahlendosis und das bestrahlte Volumen festgelegt werden, um akzeptable Toxizitätsniveaus aufrechtzuerhalten. In diesem Zusammenhang spielen computerbasierte Modelle eine wichtige Rolle, da sie letztendlich wertvolle Einblicke liefern, die zur Feinabstimmung der RT-Parameter nützlich sind. Ihre Verwendung im biomedizinischen Rahmen folgt einem gut definierten Muster: Ein theoretisches Modell wird zunächst auf der Grundlage der verfügbaren In-vitro- und/oder In-vivo-Daten entwickelt und in-silico umgesetzt; das Modell wird dann angepasst, bis eine gute Übereinstimmung zwischen den Ausgaben und Laborergebnissen festgestellt wird, und schließlich für Vorhersagen im klinischen Umfeld verwendet. Bisher stammen die Toleranzdosen für die Risikoorgane jedoch aus klinischer Erfahrung und werden als Eingabe für phänomenologische Modelle zur Normalgewebekomplikationswahrscheinlichkeit (NTCP) verwendet, die keine mechanistische Beschreibung der zugrunde liegenden Phänomene aufweisen. Diese Dissertation beschreibt die Implementierung eines agentenbasierten Modells (ABM), das den Beginn von strahleninduzierten Lungenschäden (RILI) (insbesondere Pneumonitis und Fibrose) simuliert, Komplikationen, die in den Lungen von Patienten auftreten können, die im Brustbereich bestrahlt werden. Obwohl relativ häufig, sind die Risikofaktoren und der Verlauf von RILI, die letztendlich zu Atemversagen und Tod führen können, noch nicht vollständig aufgeklärt. Hier wird die Fähigkeit des innovativen AB-Modellierungsansatzes untersucht, patientenspezifische NTCP-Schätzungen zu verbessern und gleichzeitig Einblicke in die Entwicklung von RILI zu geben. Im Vergleich zu den bestehenden Dosis-Volumen-Histogramm-basierten und Gewebsarchitektur-Ansätzen können ABMs nicht nur die pati- entenspezifische Geometrie und gewebespezifische Parameter berücksichtigen, sondern auch räumliche Informationen zur Dosisverteilung. Als ersten Schritt wurde ein 3D-Modell der idiopathischen Lungenfibrose implementiert, das der strahleninduzierten Lungenfibrose (RILF) ähnelt, und zwar unter Verwendung von BioDynaMo, einem AB- Simulationsframework. Das Modell, dessen Agenten einen Teil des Lungenazinus simulieren, kann frühere experimentelle Ergebnisse replizieren und die Angemessenheit des Ansatzes für den Zweck bewerten. Das Modell wurde anschließend in einen alveolären Segmentmaßstab umgesetzt, der auf Zellebene lokal durch externe Quellen geschädigt werden kann. Als Ersatzmaß für die Schwere der RILF wurde der RILF-Schweregrad-Index (RSI) eingeführt, abgeleitet aus der Kombination des Verlusts im alveolären Volumen mit der Zunahme der durchschnittlichen Konzentration der extrazellulären Matrix (ECM). Der RSI zeigte qualitative Übereinstimmung mit einem ähnlichen Index, der aus Daten von Computertomographien gewonnen wurde, und die ECM-Muster stimmten mit klinischen Befunden überein. Schließlich wurde eine Pipeline erstellt, die TOPAS-nBio, einen Teilchentransport-Simulator für biologische Anwendungen, mit BioDynaMo verknüpft. Die alveoläre Segmentstruktur wurde unter Verwendung von TOPAS-nBio neu erstellt, und die Lieferung realistischer Dosisverteilungen auf Zellebene wurde simuliert. Die Ausgabe wurde dann als Eingabe für das AB-Modell verwendet, und der Effekt unterschiedlicher Fraktionierungsschemata und Strahlenqualitäten auf das Ergebnis wurde erforscht. In Übereinstimmung mit früheren Studien führte eine 5-Fraktionen-Behandlung zu einem geringeren RSI im Vergleich zur Verabreichung derselben Dosis in einer einzigen Fraktion, und eine erhöhte Empfindlichkeit gegenüber Spitzenprotonendosisverteilungen im Vergleich zu flacheren von Photonenstrahlung wurde beobachtet. Insgesamt belegen die in dieser Dissertation präsentierten Ergebnisse die Fähigkeit der AB-Modelle, einige der wichtigsten radiobiologischen Prozesse zu rekapitulieren, und raten zu ihrer potenziellen ergänzenden Rolle bei NTCP-Schätzungen.