Modelado computacional en dinámica de sistemas aplicado a inmunología

Abstract

En esta tesis doctoral hemos abordado el estudio de tres problemas del campo de la inmunología a través del modelado matemático y computacional, Para construir los modelos hemos utilizado la metodología conocida como Dinámica de Sistemas. Los modelos de Dinámica de Sistemas permiten alcanzar una visión global del sistema en estudio proporcionando un conocimiento que previamente no existía, por lo que los propios modelos que hemos construido son, probablemente, la aportación más importante de este trabajo. El primero de los problemas se centra en estudiar a través del modelado computacional la infección del virus de la inmunodeficiencia humana y la progresión al síndrome de inmunodeficiencia adquirida. En el segundo estudio analizamos a través de la misma metodología, la plausibilidad de una hipótesis relacionada con la regulación existente de linfocitos T efectores y reguladores como explicación de las dinámicas remitentes-recurrentes que se observan en muchas de las enfermedades autoinmunes siendo la Esclerosis Múltiple la más prototípica de este tipo de comportamiento. Por último, en el tercer estudio planteamos un nuevo modelo de mielosupresión que sí es capaz de reproducir los perfiles de células B inmaduras y maduras simultáneamente tras la administración de una droga de quimioterapia llamada Topoptecan. La idea central de esta tesis reside en la creencia de que modelos computacionales que describan adecuadamente las interacciones reales que se dan entre las células inmunitarias y los posibles agentes exógenos pueden ser una herramienta útil para una mejor comprensión de estos problemas.