Ferramentas Web para descrição e simulação de modelos de células cardíacas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Campos, Ricardo Silva lattes
Orientador(a): Santos, Rodrigo Weber dos lattes
Banca de defesa: Pitangueira, Roque Luiz da Silva lattes, Barra, Luis Paulo da Silva lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3528
Resumo: A modelagem da eletrofisiologia cardíaca é uma importante técnica para compreender e reproduzir o fenômeno de propagação de ondas elétricas no coração. Cada onda é chamada de potencial de ação e é responsável pela sincronização dos batimentos cardíacos. Este potencial depende de vários fatores, como a capacitância da membrana celular e concentrações de diferentes íons nos meios intra e extracelulares. Tipicamente, estes componentes podem ser representados por circuitos elétricos, que podem ser descritos por equações diferenciais ordinárias. Entretanto, o processo de geração do potencial de ação é complexo e de natureza não-linear. Para simulá-lo através de experimentos in silico, é necessário descrevê-lo através de dezenas de equações e parâmetros. Além disto, é necessário resolver as equações por meio de métodos numéricos eficientes. Visando auxiliar este processo de modelagem, este trabalho possui dois objetivos: 1) desenvolver uma ferramenta para descrever modelos computacionais que funcione através da Web e permita a edição de arquivos CellML { um padrão XML desenvolvido para descrever modelos celulares; 2) aprimorar os métodos numéricos utilizados pela ferramenta AGOS, que transforma CellML em um arquivo C++ que permite a simulação dos modelos. Diferentes métodos de passo de tempo adaptativo foram implementados e os algoritmos foram paralelizados via OpenMP. Esses métodos e técnicas computacionais foram comparados aos já então amplamente adotados pela área, métodos de Euler e BDF, avaliação parcial e Lookup- Tables, para a simulação de quatro diferentes modelos de células cardíacas. Os resultados mostraram que os métodos adaptativos combinados com as técnicas computacionais podem ser até 100 vezes mais velozes do que o método de Euler.