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Type: Dissertação
Title: Modelo matemático para a caracterização da resposta imune inata em infecções por brucella spp
Author: Oliveira, João Víctor Costa de
First Advisor: Lobosco, Marcelo
Co-Advisor: Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
Co-Advisor: Almeida, Leonardo Augusto de
Referee Member: Rocha, Bernardo Martins
Referee Member: Ferreira, Cláudia Pio
Referee Member: Pigozzo, Alexandre Bittencourt
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a análise de um modelo matemático para descrever a resposta imune inata à infecção por Brucella spp., um patógeno intracelular de importância veterinária e zoonótica. O modelo proposto considera as principais populações celulares e moleculares envolvidas no processo infeccioso, incluindo bactérias, citocinas e macrófagos, bem como a dinâmica do tecido infectado. A formulação foi discretizada pelo Método dos Volumes Finitos (MVF) e implementada computacionalmente para simulações espaço-temporais em uma dimensão. Foram conduzidas análises de sensibilidade para identificar parâmetros relevantes, além de ajustes paramétricos baseados em dados experimentais de citocinas ex vivo. A robustez do modelo foi ainda avaliada por meio da quantificação de incertezas relacionadas à distribuição espacial dos vasos sanguíneos. Os resultados obtidos reproduzem qualitativamente o ciclo típico da resposta imune inata, com fases de ativação celular, eliminação bacteriana e recuperação tecidual, evidenciando a consistência biológica e o potencial preditivo da abordagem. Conclui-se que o modelo fornece uma base sólida para estudos futuros envolvendo a resposta imunológica à brucelose e pode ser expandido para incluir a resposta adaptativa, ampliando sua aplicabilidade em estratégias de prevenção e controle da doença.
Abstract: This work presents the development and analysis of a mathematical model describing the innate immune response to infection by Brucella spp., an intracellular pathogen of veterinary and zoonotic importance. The proposed model incorporates the main cellular and molecular populations involved in the infectious process, including bacteria, cytokines, macrophages, and the dynamics of infected tissue. The formulation was discretized using the Finite Volume Method (FVM) and implemented computationally to enable spatio-temporal simulations in one dimension. Sensitivity analyses were performed to identify key parameters, followed by parameter fitting based on ex vivo cytokine data. The robustness of the model was further assessed through uncertainty quantification associated with the spatial distribution of blood vessels. The results qualitatively reproduce the characteristic cycle of the innate immune response, with stages of cell activation, bacterial clearance, and tissue recovery, highlighting both the biological consistency and predictive potential of the approach. We conclude that the model provides a solid foundation for future studies of the immune response to brucellosis and can be extended to incorporate the adaptive response, enhancing its applicability in disease prevention and control strategies.
Keywords: Brucelose
Modelagem matemática
Imunologia computacional
Brucella spp
Brucellosis
Mathematical modeling
Computational immunology
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Program: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19790
Issue Date: 24-Sep-2025
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