ESPECIALISTA EN INGENIERIA BIOMEDICA: MÉTODOS DE MODELIZACION Y SIMULACION DE BIOSISTEMAS

– Aprender todo lo relacionado con la simulación de biosistemas y conocer cada uno de los tipos de redes que hay.
– Profundizar en las características de los sistemas y fases del proceso de modelización.
– Aplicar los conocimientos de la ingeniería para la obtención de avances en el ámbito médico.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS Y SISTEMAS
Concepto de modelos y biosistemas
– Concepto de modelo
– Sistemas y Biología de sistema
– Dinámica de sistemas
Introducción a las técnicas de modelado y simulación
– Construcción de modelos en biología de sistemas
Tipos de modelos y componentes
– Modelo dinámico biológico
– Ecuaciones de tasa bioquímica
– Modelos dentro de una celda
Característica de los sistemas
– Dinámica
– Ambiente
– Complejidad
– Energía
– Entropía
– Equifinalidad
– Equilibrio
– Frontera
– Organización
– Morfogénesis
– Morfastesis
– Negentropía
– Relación
– Retroalimentación
– Sinergia
Evolución y tendencias actuales
– Definición de selección natural
– Definición de selección artificial
– Diferencias clave entre la selección natural y la artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELIZACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS
Modelos numéricos en biomedicina
– Ingeniería biomédica
– Aspectos fundamentales de la ingeniería biomédica
– Construyendo modelos de ingeniería
– Ejemplos de resolución de modelos de Ingeniería biomédica por ordenador
Fundamentos de la modelización del sistema
– ¿Qué es modelar?
– ¿Qué es la simulación?
– ¿Cómo desarrollar un modelo de simulación?
– ¿Cómo realizar el análisis de simulación?
– Programa de modelado y análisis de simulación
– Beneficios del modelado y análisis de simulación
– Posibles errores durante la simulación
Identificación de sistemas de control biomédicos
– Aplicaciones exitosas de control: sistemas cardiovasculares y sistemas endocrinos
– Anestesia
– Otras aplicaciones
Optimización del control de biosistemas
– Tamaños de mercado e inversión
– Oportunidades para nuevas aplicaciones e investigación
– Consideraciones importantes para potenciar el desarrollo de los sistemas de control de los productos biomédicos
– Retos y barreras

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELIZACIÓN DE BIOSISTEMAS MEDIANTE MODELOS LINEALES
Modelos lineales
– Modelo de crecimiento lineal básico
– Modelo de crecimiento lineal más complejo
– Ecuaciones diferenciales de coeficiente constante
– El cálculo de ecuaciones
Dominio del tiempo
– Sistemas autónomos
– El caso multivariable.
– Sistemas en forma de entrada / salida
Domino de la frecuencia
– La función de transferencia y la frecuencia
– Sistemas diferenciales
Dominio de la estabilidad
– Estabilidad de los sistemas autónomos
– Las condiciones de Routh-Hurwitz

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LA DINÁMICA NO LINEAL DE LOS SISTEMAS BIOMÉDICOS
Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
– Sistemas lineales
– Sistemas no lineales
– Diferencias en cuanto a tipos de sistemas
– Sistemas de salida única de una sola entrada
– Diferencias en cuento a modelos matemáticos
Modelos biológicos dinámicos
– Dinámica de poblaciones del Salmón Chinook
– Modelos de “bañera”
– Muchas bañeras: modelos con compartimentos
– Cinética de la enzima
– El proceso de modelado dinámico
– Modelos farmacocinéticos
Fluctuaciones en sistemas dinámicos
Dinámica no lineal y sistemas complejos
– Flujo en una línea
– Bifurcaciones en 1d
– Influencia de los términos de orden superior

UNIDAD DIDÁCTICA 5. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN
Técnicas de simulación en biomedicina
– Estructura básica de los programas de simulación
– Tipos de simulación
Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
– Entrenamiento quirúrgico
– Concepto de simulación quirúrgica
– La creciente importancia de la simulación en cirugía
– Cirugía laparoscópica
– Papel de los simuladores de realidad virtual en la educación quirúrgica
– Futuro de la simulación en cirugía
– Ventajas de la simulación e integración con las teorías del aprendizaje
– Simulación no solo para aprendizaje
– Simulación, no solo para la adquisición de habilidades técnicas
– Simulación centrada en el paciente
– Desventajas de la simulación
La simulación y los modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión
– Concepto de modelo y características básicas de su empleo en investigación médica
– Simulación en cirugía mínimamente invasiva

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS
Redes genéticas
– Genes redes regulatorias y regulación transcripcional
– Genes selectores, reguladores maestros y factores pioneros
– Una vista a la red de Biologia
– Ejemplo de red genética conocida a través de simulación: Desarrollo del corazón
Redes metabólicas
– Modelo y Métodos
Sistemas de transmisión de señal
– Clasificación en biomedicina en base a los sistemas de señalización
Representación gráfica de las señales
– Algoritmo de clasificación óptima
– Tipos de sistemas de transmisión biológica de señales