Desarrollo de una nueva plataforma de modelado para estudiar el comportamiento subcelular del calcio en cardiomiocitos

18/12/2025

David Conesa defendió su tesis “Modelos Matemáticos Empíricos y Estructurales para Sistemas Biológicos: Casos de Estudio en COVID-19 y Dinámica Cardíaca” en la EPSEB, Campus Sud, el 18 de diciembre. Bajo la dirección del Dr. Enric Álvarez Lacalle, la tesis desarrolla diferentes modelos matemáticos empíricos, predictivos y mecanísticos para estudiar y analizar dos ramas de la biología: la epidemiología en el contexto de una pandemia como la de COVID-19 y la dinámica cardíaca.

Desarrollo de una nueva plataforma de modelado para estudiar el comportamiento subcelular del calcio en cardiomiocitos — Arriba: Tres modelos estructurales diferentes de cardiomiocitos como un único conjunto, como un conjunto de unidades de liberación de calcio acopladas o como una descripción completa a escala nanométrica (submicrónica). Abajo: Resultados del modelo de mediana para aurículas de conejo a diferentes niveles de tubulación utilizando la estructura CaRu y la nueva metodología de validación. Izquierda: Propagación fiable de ondas de calcio utilizando el nuevo modelo subcelular nanométrico.

Se utilizó el ajuste de minimización de errores de modelos tipo Gompertz para pronosticar, con dos semanas de antelación, aumentos en la incidencia de COVID-19 utilizando datos nacionales reportados por la OMS durante las epidemias. En esta tesis, abordamos la fiabilidad y precisión de dichos modelos. Se utilizan diferentes métodos de procesamiento de datos y la tesis presenta un nuevo método para detectar la robustez del mejor ajuste predicho. Siguiendo con la epidemiología, la tesis también presenta un estudio de la correlación entre la incidencia de COVID-19 en España, provincia por provincia, y los datos de movilidad de dos fuentes: el Ministerio de Transporte y Movilidad de España y Facebook Data for Good. Utilizando herramientas como el Análisis de Componentes Principales y el análisis multivariante con retardos, la tesis muestra que la movilidad es directamente causal o está altamente correlacionada con otras medidas que afectaron la propagación de COVID-19. Por el contrario, los patrones meteorológicos parecen menos capaces de predecir los resultados.

En cuanto a la dinámica cardíaca, esta tesis se ha centrado en el desarrollo de modelos computacionales para estudiar la dinámica del calcio en cardiomiocitos, como base para una futura plataforma que vincule el comportamiento subcelular con las enfermedades cardíacas de todo el órgano. Durante el proceso, la tesis desarrolla una novedosa metodología para construir un enfoque de población de modelos. Esta nueva metodología es necesaria para abordar uno de los problemas más importantes en los datos fisiológicos de las células: algunos datos clave para validar el modelo se basan en características de una serie de datos, en lugar de en una serie de datos bien conocida. Por último, pero no menos importante, desarrollamos otro modelo a escala submicrónica para analizar cómo se originan, se propagan, se extinguen y reaparecen las ondas de calcio subcelulares.

r_n