Modelagem Computacional da Resolução Inflamatória Mediada por Tregs em Culturas 3D de Tecidos Regenerativos: uma Abordagem com PINNs e Imunometabolismo
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Modelagem Computacional da Resolução Inflamatória Mediada por Tregs em Culturas 3D de Tecidos Regenerativos: uma Abordagem com PINNs e Imunometabolismo
A compreensão das interações célula-célula e das redes de sinalização molecular na regeneração tecidual é um dos principais desafios da biologia contemporânea e da medicina translacional. Este estudo investiga, de forma integrativa e multiescalar, como a organização tridimensional dos tecidos e os circuitos de comunicação intercelular influenciam diferenciação, reprogramação metabólica, apoptose e plasticidade celular, com foco na organogênese e na restauração funcional de tecidos lesados. A pesquisa utiliza exclusivamente simulações computacionais in silico, baseadas em princípios físico-químicos e bioinformáticos, sem experimentação in vitro, para modelar culturas celulares 3D, como organoides e esferoides, representados como abstrações digitais fundamentadas em dados e hipóteses validadas. São aplicadas equações diferenciais parciais acopladas a redes neurais físico-informadas (PINNs) e estendidas a redes neurais biologicamente e funcionalmente informadas (BINNs e iBNNs) para mapear fluxos simbólicos de citocinas, metabólitos e fatores tróficos, destacando Tregs, macrófagos M2 e precursores epiteliais. A integração de dados multi-ômicos (transcriptoma, epigenoma e metaboloma) fornece suporte teórico e paramétrico aos modelos, permitindo maior realismo biológico e capacidade preditiva. O objetivo central é desenvolver um arcabouço matemático capaz de representar e modular estados celulares associados à regeneração e à resolução inflamatória, contribuindo para estratégias terapêuticas personalizadas em doenças crônicas inflamatórias, degenerativas, envelhecimento e câncer. O trabalho situa-se na interseção entre biologia de sistemas, imunometabolismo, engenharia de tecidos e inteligência computacional, com potencial translacional e de inovação em biotecnologia.
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