Especialista en Ingenieria Biomedica: Métodos de Modelizacion y Simulacion de Biosistemas

DETALLES DE LA FORMACIÓN

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OBJETIVOS

Con el curso de Métodos de Modelización y Simulación de Biosistemas, el alumno podrá entender el comportamiento de microorganismos y enzimas en biorreactor, a la vez que comprenderá en entramado sistema de redes (metabólica, genética, de transmisión de señal…) que opera de manera coordinada.

CONTENIDO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS Y SISTEMAS

1. Concepto de modelos y biosistemas
2. - Concepto de modelo
3. - Sistemas y Biología de sistema
4. - Dinámica de sistemas
5. Introducción a las técnicas de modelado y simulación
6. - Construcción de modelos en biología de sistemas
7. Tipos de modelos y componentes
8. - Modelo dinámico biológico
9. - Ecuaciones de tasa bioquímica
10. - Modelos dentro de una celda
11. Característica de los sistemas
12. - Dinámica
13. - Ambiente
14. - Complejidad
15. - Energía
16. - Entropía
17. - Equifinalidad
18. - Equilibrio
19. - Frontera
20. - Organización
21. - Morfogénesis
22. - Morfastesis
23. - Negentropía
24. - Relación
25. - Retroalimentación
26. - Sinergia
27. Evolución y tendencias actuales
28. - Definición de selección natural
29. - Definición de selección artificial
30. - Diferencias clave entre la selección natural y la artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELIZACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS

1. Modelos numéricos en biomedicina
2. - Ingeniería biomédica
3. - Aspectos fundamentales de la ingeniería biomédica
4. - Construyendo modelos de ingeniería
5. - Ejemplos de resolución de modelos de Ingeniería biomédica por ordenador
6. Fundamentos de la modelización del sistema
7. - ¿Qué es modelar?
8. - ¿Qué es la simulación?
9. - ¿Cómo desarrollar un modelo de simulación?
10. - ¿Cómo realizar el análisis de simulación?
11. - Programa de modelado y análisis de simulación
12. - Beneficios del modelado y análisis de simulación
13. - Posibles errores durante la simulación
14. Identificación de sistemas de control biomédicos
15. - Aplicaciones exitosas de control: sistemas cardiovasculares y sistemas endocrinos
16. - Anestesia
17. - Otras aplicaciones
18. Optimización del control de biosistemas
19. - Tamaños de mercado e inversión
20. - Oportunidades para nuevas aplicaciones e investigación
21. - Consideraciones importantes para potenciar el desarrollo de los sistemas de control de los productos biomédicos
22. - Retos y barreras

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELIZACIÓN DE BIOSISTEMAS MEDIANTE MODELOS LINEALES

1. Modelos lineales
2. - Modelo de crecimiento lineal básico
3. - Modelo de crecimiento lineal más complejo
4. - Ecuaciones diferenciales de coeficiente constante
5. - El cálculo de ecuaciones
6. Dominio del tiempo
7. - Sistemas autónomos
8. - El caso multivariable.
9. - Sistemas en forma de entrada / salida
10. Domino de la frecuencia
11. - La función de transferencia y la frecuencia
12. - Sistemas diferenciales
13. Dominio de la estabilidad
14. - Estabilidad de los sistemas autónomos
15. - Las condiciones de Routh-Hurwitz

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LA DINÁMICA NO LINEAL DE LOS SISTEMAS BIOMÉDICOS

1. Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
2. - Sistemas lineales
3. - Sistemas no lineales
4. - Diferencias en cuanto a tipos de sistemas
5. - Sistemas de salida única de una sola entrada
6. - Diferencias en cuento a modelos matemáticos
7. Modelos biológicos dinámicos
8. - Dinámica de poblaciones del Salmón Chinook
9. - Modelos de “bañera”
10. - Muchas bañeras: modelos con compartimentos
11. - Cinética de la enzima
12. - El proceso de modelado dinámico
13. - Modelos farmacocinéticos
14. Fluctuaciones en sistemas dinámicos
15. Dinámica no lineal y sistemas complejos
16. - Flujo en una línea
17. - Bifurcaciones en 1d
18. - Influencia de los términos de orden superior

UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN

1. Técnicas de simulación en biomedicina
2. - Estructura básica de los programas de simulación
3. - Tipos de simulación
4. Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
5. - Entrenamiento quirúrgico
6. - Concepto de simulación quirúrgica
7. - La creciente importancia de la simulación en cirugía
8. - Cirugía laparoscópica
9. - Papel de los simuladores de realidad virtual en la educación quirúrgica
10. - Futuro de la simulación en cirugía
11. - Ventajas de la simulación e integración con las teorías del aprendizaje
12. - Simulación no solo para aprendizaje
13. - Simulación, no solo para la adquisición de habilidades técnicas
14. - Simulación centrada en el paciente
15. - Desventajas de la simulación
16. La simulación y los modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión
17. - Concepto de modelo y características básicas de su empleo en investigación médica
18. - Simulación en cirugía mínimamente invasiva

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS

1. Redes genéticas
2. - Genes redes regulatorias y regulación transcripcional
3. - Genes selectores, reguladores maestros y factores pioneros
4. - Una vista a la red de Biologia
5. - Ejemplo de red genética conocida a través de simulación: Desarrollo del corazón
6. Redes metabólicas
7. - Modelo y Métodos
8. Sistemas de transmisión de señal
9. - Clasificación en biomedicina en base a los sistemas de señalización
10. Representación gráfica de las señales
11. - Algoritmo de clasificación óptima
12. - Tipos de sistemas de transmisión biológica de señales