Acoplamento de modelos computacionais de doenças infecciosas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Quintela, Bárbara de Melo lattes
Orientador(a): Lobosco, Marcelo lattes
Banca de defesa: Oliveira, Alcione de Paiva lattes, Barra, Luis Paulo da Silva lattes
Tipo de documento: Tese
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/3545
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.