Implementación de biomodelos con fines experimentales y educativos. Una experiencia multidisciplinaria

Autores/as

  • Marta Basualdo CIFASIS- CONICET-UNR-UNICAM III
  • Alfredo Rigalli CONICET- Universidad Nacional de Rosario
  • Antonio Rial Universidad Nacional de Rosario-FCEIyA
  • Adrian Barbosa Universidad Nacional de Rosario-FCEIyA

Palabras clave:

Modelo matemático biomédico, Educación multidisciplinaria, Experimentación, Control predictivo

Resumen

Se presenta un modelo matemático para emular el comportamiento endocrino de personas sanas o con la patología de Diabetes Mellitus Tipo I y Tipo II teniendo en cuenta la relación glucosa/insulina/glucagón a corto plazo. La estructura básica del modelo es de tipo compartimental, donde varios de sus parámetros se han adoptado en base a experimentos con modelos biológicos propios. Para ello se trabajó multidisciplinariamente en tres áreas que son Química Biológica, Ingeniería Química y Electrónica. El principal objetivo es demostrar la potencialidad educativa del modelo desde la óptica de las disciplinas antes mencionadas.

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Citas

Andreassen S, J. Benn, R. Hovorka, K. G. Olesen, and E.R. Carson (1994) A probabilistic approach to glucose prediction and insulin dose adjustment: Description of metabolic model and pilot evaluation study. Comput Methods Programs Biomed 41: 153-165.

Bellazzi R, C. Cobelli, E. Gomez, and M Stefanelli (1995.) The T-IDDM project: Telematic management of insulin dependent diabetes mellitus. In: Proc Health Telematics ’95, pp.271- 276.

Bellazzi. R, G. Nucci and C. Cobelli (2001) The Subcutaneous Route to Insulin-Dependent Diabetes Therapy IEEE Eng. Med. and Biology January/February pp. 54-64.

Carson E. R, C. Cobelli, and L. Finkelstein, (1983) The Mathematical Modeling of Metabolic and Endocrine Systems. New York: Wiley.

Cobelli, C. and R. N. Bergman, (Eds). (1981) Carbohydrate metabolism: Cuantitative Physiology and Mathematical Modelling, Wiley, Chichester.

Cobelli C., G. Federspil, G. Pacini, A. Salvan, and C. Scandellari. (1982) An Integrated Model of Blood Glucose Dynamics Control. Math. Biosci. 58:27- 60.

Díaz R. G., S. Aguerre, M. Basualdo y Fabiano A (2003) Regulación De Glucosa En Sangre De Pacientes Diabéticos Mediante Control Predictivo No Lineal Basado En Redes Neuronales. Actas del X RPIC. 1 pp-42-47. San Nicolás –Bs. As. Argentina

Diaz R., S. Aguerre, G. Roldan and M. Basualdo (2005). A Decision Support System Based On A Closed Loop PFC Applied For Type I Diabetes. Proceedings of 16th IFAC World Congress Praha, Check Republic

Hejlesen O. K, S. Andreassen, N. E. Frandsen, T. B. Sorensen, S. H. Sando, R. Hovorka, and D. A. Cavan (1998). Using a double blind controlled clinical trial to evaluate the function of a diabetes advisory system: A feasible approach. Comput Methods Programs Biomed 52:165-173.

Jonsson B (1998). The economic impact of diabetes Diabetes Care 21 (Suppl. 3): C7-C10.

Lehmann E. D, T. Deutsch, E. R. Carson, and Sonksen PH (1995). AIDA: An interactive diabetes advisor. Comput Methods Programs Biomed 41

Menoyo I, A. Rigalli, R. C. Puche. (2005). Effect of fluoride on the secretion of insulin in the rat. Arzneim Forschung. Drug Research. 55(8) 455- 460.

Morari M. and A. Gentilini, (2001) Challenges and Opportunities in Process Control: Biomedical Processes. AIChE Journal 47, No 10, pp. 2140 2143

Rigalli A, J. C. Ballina, E. Roveri, R. C. Puche (1990) Inhibitory effect of fluoride on the secretion of insulin. Calcif. Tissue Int. 46:333-338.

Ritter S. K. (2001). The Changing Face of Chemical Engineering EDUCATION 79, No 23.

Trajanoski Z and P. Wach (1998). Neural Predictive Controller for Insulin Delivery using the Subcutaneous Route. IEEE Trans Biomed Eng 45: 1122-1134.

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Publicado

07-11-2007

Cómo citar

Basualdo, M., Rigalli, A., Rial, A. y Barbosa, A. (2007) «Implementación de biomodelos con fines experimentales y educativos. Una experiencia multidisciplinaria», Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 4(4), pp. 109–116. Disponible en: https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/8317 (Accedido: 10 noviembre 2024).

Número

Sección

Artículos