MODELAGEM COMPUTACIONAL DA RESOLUÇÃO INFLAMATÓRIA MEDIADA POR TREGS EM CULTURAS 3D DE TECIDOS REGENERATIVOS: UMA ABORDAGEM COM PINNS E IMUNOMETABOLISMO

Este repositório contém os dados conceituais, modelos matemáticos, estruturas computacionais e representações de estados utilizados no desenvolvimento da tese sobre reconfiguração da homeostase dinâmica em sistemas biológicos complexos. O projeto investiga a hipótese de que processos de saúde, adaptação, envelhecimento, degeneração e regeneração podem ser descritos como trajetórias em uma paisagem dinâmica multidimensional de estados biológicos, organizada por atratores funcionais, metaestáveis e patológicos.

Os dados integram variáveis provenientes de múltiplas camadas biológicas, incluindo genômica, epigenômica, transcriptômica de célula única, proteômica, metabolômica, bioeletricidade, mecanotransdução, comunicação celular, imunologia e metabolismo. O conjunto também inclui métricas derivadas relacionadas à plasticidade biológica, robustez sistêmica, controlabilidade celular, observabilidade, navegabilidade em espaço de estados e profundidade de atratores.

Foram desenvolvidos cenários computacionais para representar trajetórias funcionais e degenerativas, estados intermediários, mecanismos compensatórios adaptativos e processos de transição entre diferentes regimes biológicos. Os modelos utilizam conceitos de sistemas dinâmicos não lineares, teoria de controle, redes regulatórias multiescalares e aprendizado de máquina fisicamente informado (Physics-Informed Neural Networks – PINNs).

O objetivo principal é fornecer uma estrutura quantitativa para investigar como intervenções biológicas, incluindo terapias baseadas em RNA, reprogramação epigenética parcial, senomodulação e controle imunológico regenerativo, podem modificar a geometria da paisagem dinâmica e restaurar trajetórias funcionais antes da consolidação de estados patológicos irreversíveis.

Este repositório destina-se à reprodução dos modelos, exploração dos cenários simulados e desenvolvimento de futuras abordagens em medicina baseada em estados, biologia de sistemas e medicina regenerativa quantitativa.