Modelagem computacional da resposta imune à vacina contra febre amarela
Resumo
Desde 1937 está disponível uma vacina eficaz contra febre amarela. Ainda assim, questões relativas a seu uso permanecem pouco entendidas, como a dose ideal capaz de conferir imunidade contra a doença, a necessidade de dose reforço, o esquema ideal de vacinação para indivíduos imunocompetentes, imunossuprimidos, e crianças, dentre outras. Este trabalho apresenta um modelo computacional da resposta imune humana à vacinação contra a febre amarela que foi capaz de reproduzir os níveis de anticorpos obtidos experimentalmente em diferentes cenários relativos à vacinação, permitindo uma validação quantitativa com dados experimentais. Também foram reproduzidos qualitativamente alguns comportamentos da resposta imune descritos na literatura.
Referências
[Bonin 2019] Bonin, C. R. B. (2019). Modelagem Computacional da Resposta Imune à Vacina Contra a Febre Amarela. PhD thesis, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Universidade Federal de Juiz de Fora.
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[Martins et al. 2013] Martins, R. M., Maia, M. d. L. S., Farias, R. H. G., Camacho, L. A. B., Freire, M. S., Galler, R., Yamamura, A. M. Y., Almeida, L. F. C., Lima, S. M. B., Nogueira, R. M. R., et al. (2013). 17dd yellow fever vaccine: a double blind, randomized clinical trial of immunogenicity and safety on a dose-response study. Human vaccines & immunotherapeutics, 9(4):879–888.
[Pappalardo et al. 2015] Pappalardo, F., Flower, D., Russo, G., Pennisi, M., and Motta, S. (2015). Computational modelling approaches to vaccinology. Pharmacological research, 92:40–45.
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Publicado
15/09/2020
Como Citar
BONN, Carla R. B.; FERNANDES, Guilherme C.; SANTOS, Rodrigo W.; LOBOSCO, Marcelo.
Modelagem computacional da resposta imune à vacina contra febre amarela. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 20. , 2020, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 37-42.
ISSN 2763-8987.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11555.
