Ajuste automático de modelos celulares apoiado por algoritmos genéticos

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Oliveira, Rafael Sachetto
• Orientador(a): Santos, Rodrigo Weber dos
• Banca de defesa: Vianna, Gizelle Kupac , Almeida, Renan Moritz Varnier Rodrigues de , Mendonca, Jose Paulo Rodrigues Furtado de , Barbosa, Helio José Correa
• 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: Engenharia biomédica; Sistemas biológicos; Algoritmos genéticos
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4088

A modelagem da atividade elétrica do coração é de grande interesse médico científico, pois possibilita uma melhor compreensão dos fenômenos biofísicos envolvidos na atividade cardíaca, permite o desenvolvimento de novas técnicas de diagnóstico e de novas drogas. Os modelos matemáticos atuais são normalmente baseados em dados experimentais obtidos de um pequeno conjunto de células. Contudo, a características elétricas das células variam ao longo do coração. Essa heterogeneidade desempenha um papel essencial, porém gera dificuldades à modelagem computacional. Atualmente não existem modelos globais capazes de reproduzir a atividade elétrica de diferentes células, mesmo que vizinhas. Este trabalho tem como objetivo avaliar uma metodologia baseada em algoritmos genéticos que visa ajustar automaticamente modelos existentes da eletrofisiologia celular a dados experimentais obtidos de uma célula ou de um conjunto de células do coração. A metodologia proposta é implementada e avaliada por de diferentes experimentos numéricos. Os modelos ajustados pelos Algoritmos Genéticos foram capazes de reproduzir a atividade elétrica medida por diferentes experimentos in-vitro. Além disso, os modelos gerados pelos Algoritmos Genéticos foram validados por de novos experimentos in-vitro que utilizam drogas de efeitos conhecidos, que bloqueiam canais iônicos específicos. Os resultados preliminares sugerem que a metodologia proposta é uma ferramenta promissora para apoiar o desenvolvimento e o uso de modelos celulares.