Passini, Elisa
(2015)
Modellistica Computazionale dell'Elettrofisiologia Cardiaca: dalla Cellula al Paziente, [Dissertation thesis], Alma Mater Studiorum Università di Bologna.
Dottorato di ricerca in
Bioingegneria, 27 Ciclo. DOI 10.6092/unibo/amsdottorato/7187.
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Abstract
Le malattie cardiache e cardiovascolari sono ad oggi la causa principale di morte nel mondo. Tuttavia, i meccanismi ionici responsabili di aritmie o di altre malattie cardiache non sono ancora del tutto conosciuti: questo spesso porta a una minore o mancata efficacia delle terapie attualmente disponibili, e lascia numerose domande aperte per gli elettrofisiologi. Inoltre, la difficoltà di acquisizione dei dati sperimentali rimane ancora uno dei problemi più grandi in questo campo. Infatti la maggior parte dei dati vengono raccolti in vitro e/o utilizzando modelli animali come coniglio, ratto o cane, sebbene l’obiettivo ultimo sia quello di una più completa comprensione del comportamento elettrico del cuore in vivo e nell’uomo, in condizioni sia fisiologiche sia patologiche.
In questo contesto, la modellistica computazionale costituisceuno strumento indispensabile: infatti, le simulazioni in silico permettono di superare, almeno in parte, i limiti sperimentali, e di investigare i meccanismi ionici alla base di specifici fenomeni a diversi livelli (singola cellula, tessuto, intero cuore). Una volta validati sui dati sperimentali, i modelli matematici possono essere dunque utilizzati per fare predizioni, testare ipotesi e valutare l’efficacia di eventuali interventi farmacologici.
Lo scopo di questa tesi di dottorato è stato quello di applicare tecniche di modellistica matematica a problemi di elettrofisiologia cardiaca, in particolare utilizzando modelli di potenziale d’azione (PA) umano in tre diversi contesti: variazioni elettrolitiche nel sangue, effetti della terapia dialitica sul cuore e cardiomiopatia ipertrofica.
Abstract
Le malattie cardiache e cardiovascolari sono ad oggi la causa principale di morte nel mondo. Tuttavia, i meccanismi ionici responsabili di aritmie o di altre malattie cardiache non sono ancora del tutto conosciuti: questo spesso porta a una minore o mancata efficacia delle terapie attualmente disponibili, e lascia numerose domande aperte per gli elettrofisiologi. Inoltre, la difficoltà di acquisizione dei dati sperimentali rimane ancora uno dei problemi più grandi in questo campo. Infatti la maggior parte dei dati vengono raccolti in vitro e/o utilizzando modelli animali come coniglio, ratto o cane, sebbene l’obiettivo ultimo sia quello di una più completa comprensione del comportamento elettrico del cuore in vivo e nell’uomo, in condizioni sia fisiologiche sia patologiche.
In questo contesto, la modellistica computazionale costituisceuno strumento indispensabile: infatti, le simulazioni in silico permettono di superare, almeno in parte, i limiti sperimentali, e di investigare i meccanismi ionici alla base di specifici fenomeni a diversi livelli (singola cellula, tessuto, intero cuore). Una volta validati sui dati sperimentali, i modelli matematici possono essere dunque utilizzati per fare predizioni, testare ipotesi e valutare l’efficacia di eventuali interventi farmacologici.
Lo scopo di questa tesi di dottorato è stato quello di applicare tecniche di modellistica matematica a problemi di elettrofisiologia cardiaca, in particolare utilizzando modelli di potenziale d’azione (PA) umano in tre diversi contesti: variazioni elettrolitiche nel sangue, effetti della terapia dialitica sul cuore e cardiomiopatia ipertrofica.
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Passini, Elisa
Supervisore
Co-supervisore
Dottorato di ricerca
Scuola di dottorato
Scienze e ingegneria dell'informazione
Ciclo
27
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
modelling, action potential, population of models, heart
URN:NBN
DOI
10.6092/unibo/amsdottorato/7187
Data di discussione
8 Maggio 2015
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Passini, Elisa
Supervisore
Co-supervisore
Dottorato di ricerca
Scuola di dottorato
Scienze e ingegneria dell'informazione
Ciclo
27
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
modelling, action potential, population of models, heart
URN:NBN
DOI
10.6092/unibo/amsdottorato/7187
Data di discussione
8 Maggio 2015
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