Ponente
Descripción
A hepatite B é uma infecção viral causada pelo vírus HBV e representa um grave problema de saúde pública mundial, podendo evoluir para forma crônica e ocasionar complicações severas, como cirrose e carcinoma hepatocelular (Ciupe, S. M. Modeling the dynamics of Hepatitis B infection, immunity, and drug therapy. Immunological Reviews, 285, pp. 38--54, 2018). A compreensão da evolução da infecção no organismo é fundamental para o estudo de estratégias de controle e tratamento (Nebbia, G. et al. Hepatitis B infection: current concepts and future challenges. QJM, 105, pp. 109--113, 2012).
Nesse contexto, a modelagem matemática vem sendo utilizada como ferramenta para descrever a interação entre o vírus da hepatite B, as células hepáticas e a resposta imune (Bassanezi, R. C. Ensino e aprendizagem com modelagem matemática. Contexto, 2002).
Neste trabalho, analisa-se um modelo matemático formulado por meio de equações diferenciais ordinárias, que descreve a dinâmica da infecção pelo HBV, considerando quatro populações dependentes do tempo $t$: células suscetíveis $T(t)$, células infectadas $I(t)$, partículas virais livres $V(t)$ e células efetoras do sistema imune $E(t)$ (Miaolei Li; Jian Zu. The review of differential equation models of HBV infection dynamics text. Journal of Virological Methods, 266, pp. 103--113, 2019).
O número reprodutivo básico $R_0$ é calculado pelo método da matriz de próxima geração, e a estabilidade do equilíbrio livre de infecção é analisada em função desse limiar. São realizadas simulações numéricas para diferentes valores de parâmetros, permitindo observar cenários de eliminação viral e de persistência da infecção. Adicionalmente, desenvolve-se uma análise de sensibilidade com o objetivo de identificar os parâmetros de maior influência sobre a carga viral (Khan, T. et al. Classification and sensitivity analysis of the transmission dynamic of hepatitis B. Theoretical Biology and Medical Modelling, 14, 2017).
Os resultados indicam que o valor de $R_0$ determina o comportamento qualitativo do sistema: quando $R_0 < 1$, a infecção é eliminada, enquanto, para $R_0 > 1$, a infecção persiste. As simulações numéricas confirmam esse comportamento, e a análise de sensibilidade identifica os parâmetros com maior impacto sobre a dinâmica da carga viral.
Conclui-se que o modelo descreve aspectos relevantes da infecção pelo HBV e que os resultados obtidos podem contribuir para o estudo de estratégias de controle e tratamento da doença.