A modelagem farmacocinética permite prever a concentração de medicamentos em diferentes tecidos do organismo humano. O desenvolvimento de modelos matemáticos é importante para verificar a adequação de certos procedimentos realizados na administração de medicamentos. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo farmacocinético capaz de prever a concentração plasmática de drogas no organismo para diversas formas de infusão. Foram utilizados dois tipos de abordagem. Inicialmente, na abordagem monocompartimental, considerou-se que a droga adentra ao organismo diretamente no compartimento sanguíneo, que representa todo o corpo humano. Já na abordagem bicompartimental foram considerados os seguintes compartimentos: um representando o meio pelo qual a droga é infundida no organismo (podendo ser via gastrointestinal, transdermal ou pulmonar) e outro representando o plasma sanguíneo. Em ambos os casos, foi considerada a hipótese de concentração homogênea da droga nos compartimentos em questão. O modelo foi estruturado na forma de diagramas de blocos e a solução foi feita com a utilização da Transformada de Laplace. Foi feita a validação dos modelos e verificou-se que os resultado gerados foram muito próximos dos resultados presentes na literatura. A utilização do modelo monocompartimental permitiu comparar os resultados da administração da mesma quantidade de droga por infusão constante e por infusão periódica. A análise dos resultados gerados pelo modelo mostrou que as concentrações atingidas pelos dois métodos não são as mesmas. O modelo bicompartimental permitiu simular administrações orais e transdermais, e inalação. Foi possível prever a concentração sanguínea após a interrupção da terapia com anti-concepcionais e anti-depressivos e foi verificado o tempo necessário para que esta concentração seja atingida novamente. Foram propostos métodos para que esta concentração fosse atingida em um menor período de tempo. Outra aplicação foi na comparação entre o tratamento com comprimidos inteiros e tomados pela metade em um intervalo menor de tempo. Verificou-se que a concentração atingida é diferente mesmo que a massa ingerida seja a mesma. O modelo também foi utilizado para calcular a concentração de nicotina após o consumo de cigarros e verificou-se que, o indivíduo que fuma a cada três horas não consegue eliminar totalmente a nicotina de seu organismo. Além disso, foi possível simular a sobredosagem de um anti-inflamatório e verificar o tempo em que a concentração fica acima do nível terapêutico. Foi proposto um método para obtenção do parâmetro farmacocinético relacionado à absorção, que pode ser obtido facilmente a partir de dados presentes nas bulas dos medicamentos. Este método é muito mais simples e preciso do que e proposto na literatura, que utiliza análise gráfica e dados clínicos que não são obtidos com tanta facilidade. / The pharmacokinetic modeling can predict the concentration of drug in different tissues of the human body. The development of mathematical models is an important tool to verify the appropriateness of certain procedures performed in medication administration. The objective of this work is to develop a pharmacokinetic model able to predict the plasma concentration of drug in the body after various forms of infusion. Two approaches were used. Initially, in the one-compartment approach it was considered that the drug enters the body directly into the blood compartment, which represents the entire human body. In the two-compartment approach it was considered the following compartments: one representing the means by which the drug is infused into the body (either via the gastrointestinal tract, lung, or transdermal) and one representing the blood plasma. In both cases, it was considered homogeneous concentration of the drug in the compartments. The model was built by using block diagrams and the solution was obtained using the Laplace Transform. The model was validated by comparing its results to literature data, with very good agreement. The model allowed comparing the one-compartment constant infusion of drug in the body with the periodic infusion. The analysis of the results generated by the model showed that the concentrations achieved by these methods are not the same. The two-compartment model allowed simulating oral and transdermal administration, and inhalation. It was possible to predict blood concentration after interruption of therapy with anti-depressants and anti-conceptional drugs. The model was able to verify the time it takes to reach the former level. Methods have been proposed to achieve the same concentration in a shorter period of time. Another application was the comparison of the treatment with whole tablets and taken by half in a smaller interval of time. It was found that the concentration achieved is different even though the same mass is ingested in both cases. The model was also used to calculate the concentration of nicotine after cigarette smoking and it was found that the individual who smokes every three hours, nicotine is not entirely eliminated from body. Furthermore, it was possible to simulate overdose of an anti-inflammatory and the period of time when the concentration is above the therapeutic level. It has been proposed a method to obtain pharmacokinetic parameter related to absorption, which can be easily obtained based on data present in the drug bull. This method is much simpler and more accurate than the method proposed in the, which uses graphical analysis and clinical data that are not so easy to be obtained.

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On one hand side, the modelling process involves different stages, including transcriptome acquisition, the integration with information available in biological databases and the visualization and analysis of networks therein obtained. On the other hand side, during the modelling process, many software systems are employed with differences in structure, design assumptions and heterogeneity in input data, making the whole analysis process, besides laborious and fragmented, error-prone. In this context, infrastructure to support e-science such as scientific workflows and databases are used in automating, structuring, execution, organization and management of scientific experiments in silico. In this thesis, we studied gene expression data (DNA microarray) of primates infected with SIV (Simian Virus Imunodeficiency) composing a time-series reflecting the evolution of infection. SIV infects more than 40 species in African continent that are known as natural hosts, as they do not develop the immunodeficiency syndrome (AIDS). However, when SIV strains infect non African primates, known as non-natural hosts, among them Asian rhesus monkey (Macaca mulatta), they develop a syndrome similar to the human immunodeficiency virus HIV. The evolutionary closeness of the virus, SIV and HIV, and between the hosts, human and non-human primates, enables biological studies in non-human models relevant to understanding the biological mechanisms of various innate and adaptive immunity in the host. Thus, we used data corresponding to sampling points in three different stages of SIV infection: before infection, acute and chronic phases of infection. Data process analysis was based on systems biology approaches. These analyzes included steps such as, data normalization, filtering, annotation, clustering, enrichment, interactions biological database and visualizations of the results in gene interaction networks. Among the main biological results, we selected: identification of co-expressed genes; functional characterization profiles from ontologies related to biological processes; interactions between genes host-host and virus-host and differences in the timing of immune responses during acute phase of infection between the different types of hosts. We implemented the analytical process described above in a framework denominated GenNet that consisting of a scientific workflow, GenNet.W, responsible for the automation of scientific experiments in silico and a database, GenNet.DB. The database adopted a graph data model, within a NoSQL based system, to store the inferred gene interaction networks, as well as other information generated by the scientific workflow. The graph data model natively supports the representation of gene interaction networks and enables the comparison between different inferred networks, as much as path explorations such as co??-expression genes in high-level declarative query language. / O recente desenvolvimento de ensaios moleculares para estudo do transcriptoma, associados a métodos estatísticos, matemáticos e computacionais, trouxeram grandes avanços no entendimento de sistemas biológicos, dentre os quais, a compreensão de processos infecciosos virais associados à resposta imune e escolha de alvos para o desenvolvimento de vacinas e terapias antivirais. De um lado, o processo de modelagem envolve diferentes etapas, desde a aquisição dos dados de transcriptoma, integração de informações disponíveis em bancos de dados biológicos até visualizações e análises das redes obtidas. Por outro lado, durante o processo de modelagem, são utilizados diversos sistemas de software com diferentes pressupostos de organização e forma de dados de entrada, fazendo com que todo esse processo seja, além de trabalhoso e fragmentado, passível de erros. Nesse sentido, infraestruturas de apoio a e-science como workflows científicos e banco de dados são utilizados na automação, estruturação, execução, organização e gerenciamento de experimentos científicos in silico. Nessa tese, utilizamos diferentes dados de séries temporais de expressão gênica (microarranjo de DNA) em primatas infectados pelo SIV (do inglês, Simian Imunodeficiency Virus). O SIV infecta várias espécies de primatas africanos, conhecidos como hospedeiros naturais, que não desenvolvem doença. Entretanto, quando linhagens de SIV infectam primatas não africanos, conhecidos como hospedeiros não naturais, dentre os quais o macaco asiático rhesus (Macaca mulatta), esses desenvolvem uma imunodeficiência semelhante a que ocorre em humanos pelo HIV. A proximidade evolutiva entre os vírus, SIV e HIV, e entre os hospedeiros, humanos e primatas não humanos, possibilitam estudos em modelos biológicos não humanos relevantes na compreensão dos diferentes mecanismos da imunidade inata e adaptativa nos hospedeiros. Os dados utilizados corresponderam a pontos amostrais em três diferentes fases da infecção pelo SIV: antes da infecção, fase aguda e fase crônica. O processo de análise desses dados baseou-se em abordagens de biologia de sistemas. Tais análises incluíram etapas de normalização dos dados, filtragem, anotação, agrupamento, enriquecimento, integração com base de dados biológicas e visualização dos resultados em redes de interações gênicas. Dentre os principais resultados biológicos obtidos, selecionamos: a identificação dos genes co-expressos nos perfis de expressão gênica, caracterização funcional a partir das ontologias relacionadas aos processos biológicos, interações entre os genes hopedeiro-hospedeiro e vírus-hospedeiro e diferenças nos tempos das respostas imunes na fase aguda da infecção entre os tipos de hospedeiros. Inserimos o processo analítico descrito acima em uma framework chamada GenNet consistindo de um workflow científico GenNet.W responsável pela automação do experimento científico in silico e um banco de dados GenNet.DB. O banco de dados adotou um modelo de dados em grafos, NoSQL, para armazenar as redes de interações gênicas inferidas, bem como outras informações geradas pelo workflow científico. O modelo de dados em grafo suporta nativamente a representação das redes de interações gênicas e permite a comparação entre diferentes redes inferidas e a exploração de vias de como co-expressão gênica, usando consultas que expressam em alto nível de linguagem que o sistema suporta.

A modelagem farmacocinética permite prever a concentração de medicamentos em diferentes tecidos do organismo humano. O desenvolvimento de modelos matemáticos é importante para verificar a adequação de certos procedimentos realizados na administração de medicamentos. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo farmacocinético capaz de prever a concentração plasmática de drogas no organismo para diversas formas de infusão. Foram utilizados dois tipos de abordagem. Inicialmente, na abordagem monocompartimental, considerou-se que a droga adentra ao organismo diretamente no compartimento sanguíneo, que representa todo o corpo humano. Já na abordagem bicompartimental foram considerados os seguintes compartimentos: um representando o meio pelo qual a droga é infundida no organismo (podendo ser via gastrointestinal, transdermal ou pulmonar) e outro representando o plasma sanguíneo. Em ambos os casos, foi considerada a hipótese de concentração homogênea da droga nos compartimentos em questão. O modelo foi estruturado na forma de diagramas de blocos e a solução foi feita com a utilização da Transformada de Laplace. Foi feita a validação dos modelos e verificou-se que os resultado gerados foram muito próximos dos resultados presentes na literatura. A utilização do modelo monocompartimental permitiu comparar os resultados da administração da mesma quantidade de droga por infusão constante e por infusão periódica. A análise dos resultados gerados pelo modelo mostrou que as concentrações atingidas pelos dois métodos não são as mesmas. O modelo bicompartimental permitiu simular administrações orais e transdermais, e inalação. Foi possível prever a concentração sanguínea após a interrupção da terapia com anti-concepcionais e anti-depressivos e foi verificado o tempo necessário para que esta concentração seja atingida novamente. Foram propostos métodos para que esta concentração fosse atingida em um menor período de tempo. Outra aplicação foi na comparação entre o tratamento com comprimidos inteiros e tomados pela metade em um intervalo menor de tempo. Verificou-se que a concentração atingida é diferente mesmo que a massa ingerida seja a mesma. O modelo também foi utilizado para calcular a concentração de nicotina após o consumo de cigarros e verificou-se que, o indivíduo que fuma a cada três horas não consegue eliminar totalmente a nicotina de seu organismo. Além disso, foi possível simular a sobredosagem de um anti-inflamatório e verificar o tempo em que a concentração fica acima do nível terapêutico. Foi proposto um método para obtenção do parâmetro farmacocinético relacionado à absorção, que pode ser obtido facilmente a partir de dados presentes nas bulas dos medicamentos. Este método é muito mais simples e preciso do que e proposto na literatura, que utiliza análise gráfica e dados clínicos que não são obtidos com tanta facilidade. / The pharmacokinetic modeling can predict the concentration of drug in different tissues of the human body. The development of mathematical models is an important tool to verify the appropriateness of certain procedures performed in medication administration. The objective of this work is to develop a pharmacokinetic model able to predict the plasma concentration of drug in the body after various forms of infusion. Two approaches were used. Initially, in the one-compartment approach it was considered that the drug enters the body directly into the blood compartment, which represents the entire human body. In the two-compartment approach it was considered the following compartments: one representing the means by which the drug is infused into the body (either via the gastrointestinal tract, lung, or transdermal) and one representing the blood plasma. In both cases, it was considered homogeneous concentration of the drug in the compartments. The model was built by using block diagrams and the solution was obtained using the Laplace Transform. The model was validated by comparing its results to literature data, with very good agreement. The model allowed comparing the one-compartment constant infusion of drug in the body with the periodic infusion. The analysis of the results generated by the model showed that the concentrations achieved by these methods are not the same. The two-compartment model allowed simulating oral and transdermal administration, and inhalation. It was possible to predict blood concentration after interruption of therapy with anti-depressants and anti-conceptional drugs. The model was able to verify the time it takes to reach the former level. Methods have been proposed to achieve the same concentration in a shorter period of time. Another application was the comparison of the treatment with whole tablets and taken by half in a smaller interval of time. It was found that the concentration achieved is different even though the same mass is ingested in both cases. The model was also used to calculate the concentration of nicotine after cigarette smoking and it was found that the individual who smokes every three hours, nicotine is not entirely eliminated from body. Furthermore, it was possible to simulate overdose of an anti-inflammatory and the period of time when the concentration is above the therapeutic level. It has been proposed a method to obtain pharmacokinetic parameter related to absorption, which can be easily obtained based on data present in the drug bull. This method is much simpler and more accurate than the method proposed in the, which uses graphical analysis and clinical data that are not so easy to be obtained.