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Clase: Tese
Título : Acoplamento de modelos computacionais de doenças infecciosas
Autor(es): Quintela, Bárbara de Melo
Orientador: Lobosco, Marcelo
Co-orientador: Santos, Rodrigo Weber dos
Miembros Examinadores: Oliveira, Alcione de Paiva
Miembros Examinadores: Barra, Luis Paulo da Silva
Resumo: O desenvolvimento de modelos matemáticos da resposta imunológica permite que os mecanismos desse sistema de defesa possam ser melhor compreendidos. O objetivo principal deste trabalho é a representação de diferentes escalas da interação entre patógeno e hospedeiro durante infecção e tratamento para auxiliar o estudo desses elementos através do estabelecimento do acoplamento de modelos matemáticos distintos. São apresentados dois exemplos de acoplamento. No primeiro um modelo em que o processo de inflamação local no pulmão é descrito por Equações Diferenciais Parciais (EDP) enquanto um sistema de Equações Diferenciais Ordinárias (EDO) é utilizado para representar a resposta sistêmica. A simulação de diferentes cenários permite a análise da dinâmica de diversas células do sistema imune na presença de um patógeno (bactéria). Foi mostrado através da análise de resultados qualitativos do acoplamento de modelos que a ação da resposta sistêmica é essencial para eliminação das bactérias. No segundo exemplo, um conjunto de equações diferenciais ordinárias representando uma infecção pelo vírus da hepatite C (HCV) é acoplado a um sistema de equações diferenciais parciais que foi desenvolvido para representar a dinâmica intracelular. Esse exemplo permitiu o estudo da replicação do HCV sob efeito de terapia com uso de drogas do tipo DAAs (Direct Acting Anti-virus) e foi validado comparando-se a dados experimentais. Os resultados reforçam que a partir dessas representações utilizando acoplamentos de modelos computacionais novas análises matemáticas e simulações de outros cenários podem ser realizadas em um espaço de tempo razoável, auxiliando o estudo do complexo sistema imune e o desenvolvimento de tratamento de infecções.
Resumen : The development of mathematical models of the immune response allows a better understanding of the multifaceted mechanisms of this defense system. The main purpose of this work is to represent different scales and aspects of the host-pathogen interaction during infection and treatment by the coupling of distinct mathematical models. Two examples are defined. On the first example the local tissue inflammation processes are described by Partial Differential Equations (PDEs) whereas a system of Ordinary Differential Equations (ODEs) is used as a model for the systemic response. The simulation of distinct scenarios allows the analysis of the dynamics of different immune cells in the presence of a bacteria. It was shown with the qualitative analysis of the results of the coupled model that the systemic response is essential to eliminate the bacteria. In the second example a set of ordinary differential equations representing infection of the hepatitis C virus (HCV) is coupled to a set of partial differential equations that was developed to represent intracellular dynamics. That example allowed the study of HCV replication under therapy using direct acting antiviral drugs (DAAs) and was validated comparing to experimental data. The results support that with the coupling of computational models, other mathematical analysis and simulations could be performed, in a reasonable time frame, aiding to the study of the complex immune system and the development of treatment to infections.
Palabras clave : Métodos numéricos aplicados
Biologia computacional
Doenças infecciosas
Applied Numerical Methods
Computational Biology
Infectious Diseases
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Clase de Acesso: Acesso Aberto
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3545
Fecha de publicación : 20-mar-2015
Aparece en las colecciones: Doutorado em Modelagem Computacional (Teses)



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