INVESTIGADORES
SIBONA Gustavo Javier
congresos y reuniones científicas
Título:
Modelado matemático de Sistemas Biológicos
Autor/es:
GUSTAVO J. SIBONA
Lugar:
Catamarca
Reunión:
Jornada; 1ª Jornadas Universitarias de Física; 2007
Institución organizadora:
Universidad Nacional de Catamarca
Resumen:
El estudio teórico de los sistemas biológicos ha sido convencionalmente llevado a cabo considerando procesos en estado estacionario o, alternativamente, usando la aproximación de "cero dimensiones", estudiándose la variación temporal de una característica del sistema o de algún valor medio (p.ej. el número de bacterias, o el número de casos en una epidemia). Sin embargo, el correcto entendimiento de la dinámica de diversos sistemas biológicos requiere que se conozca explícitamente la  dependencia espacio-temporal. En los últimos años, la disponibilidad de herramientas computacionales poderosas ha hecho posible un tratamiento mucho más eficaz, y hoy existen mejores descripciones del comportamiento espacio-temporal de múltiples fenómenos biológicos. En este sentido se describirán diversos estudios de problemas biofísicos, en los que el modelado matemático y la simulación numérica pueden contribuir sustancialmente a un entendimiento más profundo y, en algunos casos, indicar el camino más conveniente a seguir para que una intervención externa (terapia, vacunación) genere los resultados esperados. Para obtener modelos realistas, el tratamiento matemático y las técnicas de simulación utilizados permiten una implementación directa de los mecanismos biofísicos subyacentes y de las relaciones entre los diversos agentes involucrados. En particular se describirá: A)    El modelado de diversos procesos competitivos en la enfermedad de Chagas. B)     El estudio de las propiedades dinámicas y estructurales del sistema olfativo y su extensión a enfermedades de alta tasa de mutación. C)    El análisis del movimiento bacteriano bajo condiciones de restricción energética D)    El estudio de la influencia de la movilidad de los individuos y del grado de contagiosidad de la enfermedad en un modelo epidemiológico.