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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19118Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| laurapolverariesilva.pdf | PDF/A | 2.07 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Title: | Modelagem computacional da resposta imune à COVID-19 para diferentes níveis de severidade |
| Author: | Silva, Laura Polverari e |
| First Advisor: | Reis, Ruy Freitas |
| Referee Member: | Quintela, Barbara de Melo |
| Referee Member: | Lobosco, Marcelo |
| Resumo: | A COVID-19, doença causada pelo vírus SARS-CoV-2, teve um impacto significativo em diversas esferas da sociedade, causando mais de 7 milhões de mortes no mundo até fevereiro de 2025. Apesar de não existir mais uma emergência de saúde pública de âmbito internacional da doença, a Organização Mundial da Saúde destaca a importância da continuidade da pesquisa a respeito da COVID-19 em diversas áreas. Modelos computacionais podem ser utilizados para o estudo de vários aspectos relacionados ao sistema imunológico, servindo, por exemplo, para representar, com as devidas simplificações, a resposta imune a uma infecção. Neste trabalho, é empregado um sistema de equações diferenciais ordinárias para representar a resposta imune humana à COVID-19, considerando três níveis de severidade de casos da doença diferentes: brando, severo e crítico. Alem disso, dados experimentais são usados para validar o modelo e a técnica de evolução diferencial é aplicada para realizar o ajuste de seus parâmetros, a fim de que os resultados obtidos sejam similares ao que é visto na literatura. Os resultados gerados pelo modelo computacional possuem comportamentos qualitativos que estão de acordo com o que os dados experimentais mostram para os três cenários considerados. |
| Abstract: | COVID-19, a disease caused by the SARS-CoV-2 virus, had a significant impact on various spheres of society, causing over 7 million deaths worldwide until February 2025. Although it no longer constitutes a public health emergency of international concern, the World Health Organization stresses the importance of continued research on COVID-19 in different areas. Computational models can be employed to study many aspects related to the immune system, being useful, for example, for representing the immune response to an infection, with due simplifications. In this work, a system of ordinary differential equations is used to represent the human immune response to COVID-19, considering three different levels of severity of disease cases: mild, severe, and critical. Furthermore, experimental data is used to validate the model, and the differential evolution technique is applied to adjust its parameters so that the obtained results are similar to what is seen in the literature. The results generated by the computational model have qualitative behaviors in accordance with what the experimental data shows for the three considered scenarios. |
| Keywords: | Imunologia computacional Modelagem matemática Evolução diferencial COVID-19 SARS-CoV-2 Computational immunology Mathematical modeling Differential evolution |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Institution Initials: | UFJF |
| Department: | Faculdade de Engenharia |
| Access Type: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
| Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19118 |
| Issue Date: | 18-Mar-2025 |
| Appears in Collections: | Engenharia Computacional - TCC Graduação |
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