Exame de Qualificação: Modelagem Computacional da Hemodinâmica Cerebral com Integração de Fenômenos de Remodelagem Vascular e Transporte de Gases em Redes Massivas

Orientadores:
Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Emanuelle Arantes Paixão - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Bernardo Martins Rocha - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Suplentes:
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Rafael Alves Bonfim de Queiroz - Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP
Rodrigo Weber dos Santos - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Resumo:

As doenças cardiovasculares representam uma das principais causas de mortalidade global. Para estudar os mecanismos patofisiológicos associados a essas condições, os modelos cardiovasculares computacionais destacam-se como ferramentas importantes, permitindo realizar predições e experimentos altamente controlados in-silico. A presente proposta tem como objetivo pesquisar, desenvolver e implementar modelos matemáticos e computacionais multiescala da circulação sanguínea cerebral, incrementando significativamente o realismo e a capacidade preditiva dos modelos atualmente disponíveis. O foco central da tese reside na criação de um arcabouço (Modeling Framework) que integre de forma inédita mecanismos de controle, processos de remodelagem vascular, o sistema respiratório e o transporte de gases no sangue.
A metodologia abrangerá o acoplamento de modelos 1D arterio-venosos (ADAVN) com redes geradas por Constrained Constructive Optimization (CCO). Espera-se, por meio desta abordagem integrada, revelar interações ocultas no desenvolvimento de patologias e no acoplamento metabólico e neurovascular, abrindo novos caminhos para o entendimento do início e progresso de doenças cerebrovasculares.