Ferramentas Web para descrição e simulação de modelos de células cardíacas

• Autor(a) principal: Campos, Ricardo Silva
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3528
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Engenharia biomédica; Eletrofisiologia; Biomedical egineering; Electrophysiology

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.