Solabima 2026 - XIV Congreso de la Sociedad Latinoamericana de Biología Matemática

5 oct 2026, 8:00 → 9 oct 2026, 19:30 America/Asuncion

El Congreso Latinoamericano de Biología Matemática surge de un compromiso asumido por investigadores latinoamericanos para desarrollar y fortalecer el trabajo interdisciplinario e integrativo de las Ciencias Biológicas y las Ciencias, alentando el intercambio de conocimientos a través de las fronteras, uniendo esfuerzos en proyectos conjuntos y participando en la formación de recursos humanos a escala regional.

Los congresos del SOLABIMA se han realizado de manera bianual y han tenido sede en países como Brasil, Colombia, México, Argentina, Chile y Perú. Recientemente, la Sociedad Latinoamericana El SOLABIMA está en proceso de expansión, y en ese contexto, durante el XIII Congreso SOLABIMA que se realizó en México en el año 2022, se aceptó la postulación de Paraguay como miembro del SOLABIMA, recibiendo el honor de aceptar su postulación para ser sede del XIV Congreso de la Sociedad Latinoamericana de Biología Matemática en 2026 en Paraguay, que se llevará a cabo entre el 5 de octubre y el 9 de octubre de 2026 en el campus de la Universidad Nacional de Asunción. Para la realización de este evento, se está en proceso de formar un consorcio de instituciones, de manera que el evento pueda aprovecharse en la mayor cantidad posible de instituciones del Paraguay y también ser aprovechado por profesores, maestros y estudiantes de diversas edades. También se ha invitado a colegas de varios países, quienes ya han aceptado. Los colegas de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú ya han confirmado su participación. Esperamos que, hasta la realización del SOLABIMA, podamos contar con la participación de más países de Latinoamérica. 

El evento lleva por lema: “Modelando los secretos de la vida”, como una forma de desvelar los secretos profundos de la biología. Este lema inclusivo permite abordar temas como el modelado de epidemias de enfermedades humanas, animales y plantas, el crecimiento celular y los procesos virológicos, la genómica y la proteómica, los sistemas de control y mitigación de enfermedades, el control de vectores y plagas de importancia económica, y modelos matemáticos y computacionales basados en datos para el modelamiento y la extracción de información en contextos biológicos. Asimismo, en el uso de la inteligencia artificial en el contexto de la biomatemática. Se busca discutir y expandir la frontera del conocimiento y, al mismo tiempo, los procesos que nos brinden una mejor calidad de vida. Entre estos se encuentran los vinculados a la medicina.  También se enfatizan modelos de energía y medio ambiente que ayuden a comprender sus procesos internos y a mejorar la comprensión de los equilibrios sustentables. . 

lun, 5 de octubre

8:00 → 10:00 Inscripción y Registro

Inscripción y Registro

10:00 → 10:50 Plenaria 1: Prof. Claudia Pio Ferreira

Modelamiento epidemiológico y control de insectos

11:00 → 12:00 Dinámica poblacional, ecología y evolución

Modelos deterministas y estocásticos de poblaciones; interacciones tróficas (depredador-presa); competencia interespecífica e intraespecífica; dinámica de metapoblaciones y dispersión espacial; bifurcaciones y caos en ecología; genética de poblaciones; teoría evolutiva y dinámica adaptativa; impacto de factores ambientales y antropogénicos; cosecha sostenible y conservación de la biodiversidad; modelos de extinción y persistencia; otros afines.

11:00 Dinámica y bifurcaciones en un modelo de leucemia mieloide crónica con ventanas óptimas de respuesta inmune

Este trabajo presenta el análisis de un modelo de tratamiento de la leucemia mieloide crónica (LMC). El modelo es un sistema de tres ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden que describe células leucémicas e inmunológicas. Se muestra cómo un equilibrio no trivial y biológicamente plausible puede alterar su estabilidad mediante una bifurcación de Hopf. Utilizando una aproximación de la variedad central, calculamos el primer coeficiente de Liapunov y su variación de signo en regiones de interés biológico, produciendo bifurcaciones supercríticas o subcríticas. Este estudio puede ser útil para prever el término del tratamiento en pacientes con LMC, pues indica cuándo la enfermedad puede retornar o permanecer controlable tras la suspensión del tratamiento.

El modelo adimensional estudiado es el siguiente:
\begin{equation}
\begin{aligned}
\dot{u}=-a u+b v,\ \ \dot{v}=au-b v+c v(1-v)-d w \left(\frac{v}{m+v^2}\right),\ \dot{w}=1-w+h w \left(\frac{v }{n+v^2}\right),
\end{aligned}
\end{equation}
donde, $u$ y $v$ representan la población de células leucémicas quiescentes y proliferativas, respectivamente, y $w$ representa la población de células del sistema inmunológico. Los parámetros adimensionales $a$ y $b$ están relacionados con tasas de activación y desactivación, mientras que $c$, $d$, $h$, $m$ y $n$ están relacionados con reproducción de células leucémicas, ataque inmunológico, reclutamiento de células inmunes y eficacias.

Puntos de equilibrio y estabilidad
El sistema presenta el equilibrio trivial $E_0=(0,0,1)$.
Teorema 1. Si $d>cm$, entonces $E_0$ es un nodo atractor; si $cm>d$, entonces $E_0$ es un punto de silla.

Para los equilibrios no triviales, manipulamos $\dot{u}=0$, $\dot{v}=0$ y $\dot{w}=0$ y obtenemos $E_i=(\frac{bv_i}{a},v_i,1+\frac{hv_i}{n-hv_i+v_i^2})$, donde los $v_i$ son raíces de $P(v)=0$, siendo $P(v)$ un polinomio de grado $5$. Estudiamos la existencia de raíces positivas $v_i$ y la estabilidad de los puntos de equilibrio no triviales, obteniendo el siguiente resultado, que establece estabilidad alternada.
Teorema 2. Sea el equilibrio trivial $E_0=(0,0,1)$ y suponga que $P(v)$ admite $n$ raíces no triviales $v_i$, ordenadas como $0<v_1<...<v_n$. Denotando por $E_i$ el correspondiente punto de equilibrio, se tiene: si $i<n$ y $E_i$ es estable, entonces $E_{i+1}$ es inestable; si $i>0$ y $E_i$ es estable, entonces $E_{i-1}$ es inestable.
Este Teorema no excluye la posibilidad de que existan tres puntos de equilibrio inestables consecutivos. En ese caso, el punto intermedio puede ser inestable debido al surgimiento de un ciclo límite estable asociado a una bifurcación de Hopf. Por ello, el objetivo de este trabajo es estudiar las condiciones para esta ocurrencia.

Bifurcación de Hopf de un equilibrio no trivial
Forzamos el punto $E=(\frac{1}{10^3},\frac{a}{10^3b},2)$ a ser un equilibrio del sistema y que su matriz de linealización tenga autovalores de la forma $\alpha \pm i$ y un autovalor real $\gamma$, donde $\alpha$ será el parámetro de bifurcación. Encontramos una región de parámetros admisibles para que estas hipótesis se cumplan. Así, tenemos el siguiente teorema.
Teorema 3. El sistema experimenta una bifurcación de Hopf en torno al punto de equilibrio $E$ y existe una familia de soluciones periódicas que pueden ser estables o inestables.
Se estudiaron regiones de parámetros donde varía el signo del primer número de Liapunov, obteniendo ciclos límite estables e inestables. Se presentarán figuras para ilustrar casos subcrítico/supercrítico.

Ponente: Jorge Luis Gutierrez Santos (Universidad Federal de Santa Catarina)

11:20 A Reaction–Diffusion–Advection Extension of a Thermochemical Peptide–Micelle Reactor

We propose a spatially resolved reaction–diffusion–advection extension of a thermochemical peptide–micelle reactor originally formulated as a lumped open-flow system. The model couples a seven-species chemical network to a thermal equation through Arrhenius kinetics and an exothermic thermochemical driver. In contrast with the spatially homogeneous formulation, the present PDE system incorporates advective transport, molecular diffusion, inlet–outlet exchange, and wall-mediated thermal losses, thereby preserving the open-reactor interpretation at the distributed level. After nondimensionalisation, the problem is written as an abstract evolution equation with a sectorial operator generating an analytic semigroup. The reaction map is locally Lipschitz in fractional Sobolev spaces, ensuring local well‑posedness. Positivity of all chemical species and a uniform lower bound for the temperature are proved directly, avoiding the Arrhenius singularity. An integral dissipative estimate is derived. Global existence follows under a natural $L^\infty$ bound. For the autonomous case, the existence of a compact global attractor is established, provided a bounded absorbing set exists. The results provide a rigorous functional framework for studying the long‑term dynamics of prebiotic chemical networks.

Ponente: John Medina Diaz (Universidad Nacional Mayor de San Marcos)

11:40 Modelagem Matemática Estruturada por Estágio da Dinâmica Populacional da Broca-da-Cana-de-Açúcar (Diatraea saccharalis)

A cultura da cana-de-açúcar possui vital importância econômica, sendo frequentemente ameaçada pela broca-da-cana (Diatraea saccharalis). O hábito endofítico de suas larvas limita a eficácia do controle químico, tornando o controle biológico a estratégia de manejo mais viável. Contudo, o sucesso dessa abordagem depende intrinsecamente da precisão temporal nas intervenções. Tendo a temperatura como a principal forçante ambiental a governar o ciclo de vida dos insetos, modelar matematicamente sua influência sobre as flutuações populacionais é um desafio interdisciplinar. Neste contexto, o presente trabalho desenvolve, analisa e valida um modelo matemático de tempo contínuo, estruturado por idade fisiológica, para descrever a dinâmica populacional da D. saccharalis sob diferentes regimes térmicos. A formulação matemática baseia-se em um sistema de Equações Diferenciais Parciais (EDPs) de transporte do tipo McKendrick-von Foerster (MvF). O modelo acopla funções biológicas termodependentes, incluindo a taxa de desenvolvimento (modelo de Brière-1), taxas de mortalidade segmentadas (estresse térmico e senescência) e uma função de fecundidade Gaussiana com penalização dinâmica por competição intraespecífica (tipo Beverton-Holt). Para a resolução numérica, empregou-se o Método das Linhas (ML) associado ao esquema de discretização espacial conhecido como o Método das Diferenças Finitas (MDF) via Upwind de primeira ordem. Simulações computacionais sob temperaturas constantes validaram os limites térmicos da espécie (12ºC e 40ºC) e evidenciaram um importante trade-off ecológico, ou seja, a aceleração metabólica em altas temperaturas (ex., 32ºC) impõe um custo severo na sobrevivência e no sucesso reprodutivo global, reduzindo drasticamente a capacidade de suporte populacional em relação à zona térmica ótima (24ºC). Sob cenários de forçante climática sazonal, demonstrou-se que apenas a avaliação da temperatura média anual é insuficiente para estimar o risco de infestação. A introdução de amplitudes térmicas revelou dinâmicas não lineares, como o "resgate térmico" em climas marginais e o estresse bimodal na zona ótima, induzindo periodicidade na emergência das gerações. Conclui-se que o modelo desenvolvido atua como um rigoroso instrumento preditivo de alta fidelidade biológica. Ao mapear a evolução da estrutura etária ao longo do tempo, a ferramenta identifica o tempo de desenvolvimento fisiológico entre as oviposições e as emergências sincronizadas de adultos. Matematicamente, isso fornece os gatilhos temporais exatos para a liberação otimizada de parasitoides (Trichogramma galloi e Cotesia flavipes) no Manejo Integrado de Pragas (MIP). O modelo termodinâmico consolidado estabelece uma estrutura teórica robusta para futuras expansões matemáticas, visando a modelagem preditiva de sistemas dinâmicos acoplados para a interação hospedeiro-parasitoide na indústria sucroenergética.

Ponente: Vitor Hugo Muniz Oliveira (USP)

11:00 → 12:00 Epidemiología matemática

Modelos compartimentales (SIR, SEIR, SIS); modelos estocásticos de epidemias; número reproductivo básico y efectivo; modelos basados en agentes y redes de contacto social; enfermedades transmitidas por vectores (Dengue, Zika, Malaria) y zoonosis; estrategias de vacunación, cuarentena y control óptimo; epidemiología espacial; dinámica de pandemias y endemias; otros afines.

11:20 Dinámica deslizante y de cruce: Un enfoque de los Sistemas de Filippov para el control epidemiológico

Los modelos epidemiológicos clásicos continuos describen en su comportamiento cambios graduales en sus variables de estado (curvas suaves), los cuales no representan en su totalidad lo que ocurre en la realidad, más aún cuando los mecanismos de control se aplican de forma abrupta debido a que los infectados $I(t)$ han sobrepasado un umbral crítico $I_c$. En este trabajo se presenta el análisis cualitativo de los Sistemas de Filippov aplicados a los modelos epidemiológicos, los cuales ayudan a modelar el hecho de que en una epidemia se aplique un control cuando la prevalencia $I(t)$ sobrepase un umbral $I_c$ ($I(t)>I_c$). El análisis de este tipo de modelos se centra en los puntos deslizantes especiales como son: puntos singulares, puntos tangentes, equilibrios de frontera y los pseudo-equilibrios, los cuales no están presentes en los modelos clásicos continuos.

Como un ejemplo de aplicación en este tipo de modelos, se propone un modelo tipo SIR donde se aplica un control $u\neq 0$, cuando la población infectada $I$ sobrepasa un umbral crítico $\Gamma$ ($I(t)>\Gamma$), de la forma:
$$\dot{\mathbf{X}} =\begin{cases} \mathbf{ f^{(1)}}(\textbf{X}) \quad \text{if} \quad \textbf{X} \in \Omega_1\\ \mathbf{ f^{(2)}}(\textbf{X}) \quad \text{if} \quad \textbf{X} \in \Omega_2, \\ \end{cases}$$ donde $\mathbf{X}=(S,I,R)^T$ y, $$\Omega_1=\left\{(S,I,R):I<\Gamma\right\},$$ $$\Omega_2=\left\{(S,I,R):I>\Gamma\right\}.$$ Para este caso, el modelo se divide en dos campos vectoriales: el campo vectorial $\mathbf{ f^{(1)}}(\textbf{X})$, para el cual no se aplica el control ($u=0$) y el campo vectorial $\mathbf{ f^{(2)}}(\textbf{X})$, para el cual se aplica un control no nulo ($u\neq 0$). Se realiza un análisis cualitativo sobre sus puntos deslizantes especiales, los cuales están ubicados sobre la zona de conmutación del sistema $\Sigma$ (valores de $\mathbf{X}$ donde $I=\Gamma$). Al variar el Número Reproductivo Básico, para $\mathcal{R}_0>1$, se encuentra una bifurcación local no suave, la cual se puede interpretar como la estratificación social o sanitaria de la enfermedad; es decir, existe un valor critico $\mathcal{R}_0^{*}>1$, donde la enfermedad no se erradica ni alcanza su pico natural, sino que queda atrapada exactamente en el umbral $I=\Gamma$. Finalmente, se muestran simulaciones numéricas de las soluciones del modelo propuesto con el fin de corroborar los resultados analíticos.

Ponente: Luis Eduardo LOPEZ MONTENEGRO (Universidad de Caldas)

11:40 Modelos metapoblacionales para el análisis de la dinámica de enfermedades infecciosas

Los modelos metapoblacionales han emergido como una herramienta fundamental para el estudio de la dinámica de enfermedades infecciosas en poblaciones estructuradas. A diferencia de los enfoques clásicos de mezcla homogénea, estos modelos incorporan la heterogeneidad espacial y social mediante la descomposición de la población en subunidades interconectadas, lo que permite capturar de manera más realista los patrones de propagación de una enfermedad.

En esta charla se presentará una introducción conceptual a los modelos metapoblacionales, destacando su formulación matemática y su capacidad para integrar procesos de movilidad y conectividad entre regiones. Se discutirán sus principales ventajas, como la posibilidad de modelar estructuras complejas y evaluar intervenciones diferenciadas, así como sus limitaciones, entre ellas la alta demanda de datos, la complejidad analítica y los retos asociados a la estimación de parámetros.

Finalmente, se establecerá un vínculo con problemas actuales de investigación en el diseño de estrategias de control epidemiológico. En particular, se mostrará cómo el uso de modelos metapoblacionales permite identificar regiones clave, cuantificar la severidad local de una epidemia mediante el tamaño final, y diseñar políticas de intervención más eficientes basadas en la estructura de interacción entre subpoblaciones. Estos resultados sugieren que enfoques de control distribuidos y dirigidos pueden superar, en términos de efectividad, a estrategias homogéneas tradicionales.

Ponente: Uvencio José Gimenez Mujica (Centro de Investigación en Matemáticas A.C.)

11:00 → 11:20 Computación científica y métodos numéricos para la biología y la medicina

Métodos numéricos para ecuaciones diferenciales (FEM, FDM, FVM); modelos de orden reducido (ROM, POD, DMD); gemelos digitales (Digital Twins); computación de alto rendimiento (HPC) y paralelización; implementación en GPUs y arquitecturas modernas; análisis de estabilidad y convergencia de algoritmos; simulación a gran escala; álgebra lineal numérica para biología; otros afines.

11:00 Estrategias Adaptativas de Reinicio para Métodos de Krylov mediante Control Proporcional-Derivativo

Los sistemas lineales dispersos de gran escala constituyen uno de los principales desafíos computacionales en numerosas aplicaciones de biología computacional, medicina computacional y simulación científica. Estos sistemas surgen frecuentemente de la discretización numérica de ecuaciones diferenciales parciales que modelan fenómenos tales como difusión de sustancias en tejidos biológicos, transporte de fármacos, biomecánica, bioelectricidad cardíaca y procesamiento de imágenes médicas. Debido a su gran dimensión y naturaleza no simétrica, la resolución eficiente de estos sistemas requiere métodos iterativos robustos y escalables.

Los métodos de subespacios de Krylov reiniciados, como GMRES(m), LGMRES(m,l), GMRES-E(m,l) y DGMRES(m,k) (Meurant, G. & Tebbens, J.D., Krylov Methods for Nonsymmetric Linear Systems, Springer, 2020), constituyen herramientas fundamentales para este tipo de problemas. Sin embargo, su desempeño depende fuertemente de la elección de los parámetros de reinicio, los cuales generalmente se mantienen fijos durante todo el proceso iterativo, pudiendo ocasionar estancamiento y pérdida de eficiencia computacional.

En este trabajo se propone una estrategia adaptativa basada en un controlador proporcional-derivativo (PD) para ajustar dinámicamente el tamaño del subespacio de búsqueda durante el proceso de resolución (Cabral, J.C., Schaerer, C.E. & Bhaya, A., Numer. Linear Algebra Appl. 27, e2305, 2020). La metodología se aplica de manera uniforme a diferentes variantes de métodos de Krylov reiniciados, permitiendo modificar los parámetros de reinicio en función del comportamiento observado de la convergencia. El objetivo es mejorar la robustez y reducir el costo computacional sin incrementar significativamente los requerimientos de memoria.

La evaluación experimental se realiza utilizando matrices dispersas de gran escala provenientes de la SuiteSparse Matrix Collection (Kolodziej, S.P. et al., J. Open Source Softw. 4, 1244, 2019), representativas de diversos problemas de computación científica. Se comparan los métodos GMRES(m), LGMRES(m,l), GMRES-E(m,l) y DGMRES(m,k) bajo esquemas de reinicio estáticos y adaptativos, analizando métricas como número de iteraciones, ciclos de reinicio, velocidad de convergencia y tiempo de ejecución. Los resultados obtenidos permiten evaluar la efectividad del controlador PD como mecanismo de ajuste dinámico de los parámetros de reinicio en diferentes métodos de Krylov y proporcionan evidencia sobre su impacto en la robustez y eficiencia computacional.

La metodología propuesta es independiente del dominio de aplicación y puede incorporarse a simulaciones científicas basadas en elementos finitos, volúmenes finitos o diferencias finitas. En particular, su utilización resulta potencialmente relevante para modelos matemáticos de gran escala que surgen en áreas como la biología computacional, la medicina computacional y otros campos de la computación científica.

Ponente: Juan Carlos Cabral Figueredo (Facultad Politécnica - UNA)

11:20 → 12:00 Biología celular y del desarrollo - Redes biológicas

Vías de señalización intracelular; redes de regulación genética y metabólica; dinámica del calcio y segundos mensajeros; morfogénesis y formación de patrones (Sistemas de Turing); diferenciación celular y desarrollo embrionario; biología de sistemas; topología, motivos y robustez de redes biológicas; mecanobiología celular; ciclo celular y apoptosis; otros afines.

11:20 Ruido y control en sistemas biológicos

Los sistemas biológicos operan en condiciones inherentemente estocásticas, donde las fluctuaciones moleculares generan heterogeneidad fenotípica incluso en ambientes constantes. Aunque los mecanismos de control por retroalimentación son fundamentales para mantener la homeostasis, aún no se comprende completamente cómo el ruido intrínseco afecta el desempeño del control, ni cómo el propio control modifica la variabilidad del sistema. En este trabajo presentamos una extensión estocástica del marco Control Ratio (CoRa), originalmente desarrollado para cuantificar la eficacia del control por retroalimentación en sistemas deterministas. En esta nueva aproximación, se comparan las distribuciones estacionarias del sistema de interés y de un sistema localmente análogo pero carente de la retroalimentación a evaluar. Para sistemas sencillos con distribuciones estacionarias tipo Poisson, mostramos analíticamente que, bajo perturbaciones infinitesimales, la formulación estocástica converge al límite determinista de CoRa; es decir, el desempeño del control resulta prácticamente independiente del nivel de ruido. Sin embargo, en sistemas con otras estructuras de fluctuación, como aquellas asociadas a distribuciones binomiales, esta convergencia se rompe y el ruido modifica directamente la eficacia regulatoria. Estos resultados sugieren que la retroalimentación no sólo amortigua perturbaciones externas, sino que también interactúa de manera no trivial con la heterogeneidad fenotípica resultante del ruido intrínseco. La aproximación desarrollada proporciona un marco cuantitativo para estudiar de manera sistemática la relación entre ruido y control en sistemas biológicos, abriendo la puerta a una comprensión más profunda de la interacción entre ambas propiedades.

Ponente: Mariana Gómez Schiavon (Laboratorio Internacional de Investigación sobre el Genoma Humano (LIIGH), Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM))

2026-10-05 - Solabima - CoRaDyn.pdf

11:40 Alineación dosis-respuesta y transmisión de información en sistemas de señalización celular

Comprender cómo las vías de señalización transmiten información de manera confiable es fundamental para explicar la toma de decisiones celulares. En biología de sistemas, se ha propuesto que la alineación dosis-respuesta, entendida como el traslape entre las curvas dosis-respuesta de la ocupación del receptor y la respuesta celular, favorece la transmisión de la información al reflejar relaciones lineales entre ocupación y respuesta. Para explorar esta hipótesis, analizamos de forma analítica y numérica un modelo mínimo de señalización celular compuesto únicamente por un receptor y una proteína de respuesta. Encontramos que DoRA, la linealidad entre ocupación y respuesta, y la transmisión de información son propiedades separables. Nuestros resultados muestran que la linealidad entre ocupación y respuesta es una propiedad intrínseca independiente de la normalización, mientras que el grado de DoRA depende fuertemente del esquema de normalización empleado para comparar las curvas de dosis-repuesta. En particular, normalizar las respuestas con respecto a (1) la máxima respuesta alcanzada refleja preferentemente la linealidad entre ocupación y respuesta, mientras que hacerlo con respecto a (2) la capacidad total de respuesta del sistema preserva el rango dinámico de la respuesta. En consecuencia, bajo la primera normalización una DoRA perfecta coincide con el régimen lineal de la respuesta. Sin embargo, este régimen presenta un rango dinámico reducido y una transmisión mínima de información. Por el contrario, bajo la segunda normalización, el régimen de máxima DoRA no corresponde con una respuesta lineal ni produce valores perfectos de DoRA aunque sí coincide con una mayor transmisión de información. En conjunto, nuestros resultados muestran que la eficiencia en la transmisión de información no puede inferirse únicamente a partir de la alineación dosis-respuesta o de la linealidad, sino que surge del balance entre el rango dinámico, el ruido bioquímico y la relación entre ocupación y respuesta.

Ponente: David Gordillo Alaniz (Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM))

David_Gordillo_Alaniz.pdf

12:00 → 13:30 Almuerzo

13:30 → 14:20 Plenaria 2: Prof. Gustavo Sibona

Modelado de la ecología del movimiento basado en la interacción entre los agentes y su entorno

14:30 → 15:30 Dinámica poblacional, ecología y evolución

Modelos deterministas y estocásticos de poblaciones; interacciones tróficas (depredador-presa); competencia interespecífica e intraespecífica; dinámica de metapoblaciones y dispersión espacial; bifurcaciones y caos en ecología; genética de poblaciones; teoría evolutiva y dinámica adaptativa; impacto de factores ambientales y antropogénicos; cosecha sostenible y conservación de la biodiversidad; modelos de extinción y persistencia; otros afines.

14:30 Sensitivity analysis for time varying ecological networks

We generalize the sensitivity analysis to press perturbations for ecological networks
described by time--varying ODE systems. Despite that, in a time-invariant framework, the sensitivity analysis has been successfully employed to assess the overall effects stemming from sustained changes in species growth rates on the equilibrium values of other indirectly related species, its generalization to the time varying case has remained elusive. Our accomplishments were based in two classical topics of ordinary differential equations: i) the smoothness
of solutions with respect to parameters and ii) the properties of exponential dichotomy
and admissibility, which were combined with recent advances in the theory of non autonomous dynamical systems inspired on the new concept of \textit{non autonomous equilibrium} and its local properties. Specifically, we derive the sensitivity matrix as the solution of a non homogeneous linear matrix differential equation, which can be explicitly computed by using results from exponential dichotomy and admissibility. In addition, time averaging provides alternative characterizations for the sensitivity matrix in terms of the community one.

Ponente: DANIEL ENRIQUE SEPULVEDA OEHNINGER (Universidad Tecnológica Metropolitana)

Beamer_Sensitivity_SOLABIMA_2026.pdf

14:50 Adaptive dynamics of a single-species trait under asymmetric competition and chronic critical pollution

Abstract
The evolution of certain phenotypic traits can be influenced both by natural pressures, such as asymmetric competition, and by anthropogenic pressures, such as the severe and prolonged emission of pollutants generated by human activity. In this study, we propose a new nonlinear and non-autonomous mathematical model to analyze the adaptive dynamics of a continuous phenotypic trait in a single-species population, simultaneously exposed to asymmetric competition and to chronic and critical pollution. The model considers both exogenous sources, such as chemical or acoustic emissions, and endogenous sources derived from compensatory mechanisms, such as metabolic detoxification or the Lombard effect.We employ methods from population and adaptive dynamics, complemented by numerical simulations, to determine the conditions under which a convergently stable evolutionary strategy can remain continuously stable or become an evolutionary branching point that promotes phenotypic diversification. The results show that asymmetric competition drives evolution toward higher trait values, although increasing costs may induce evolutionary branching. In contrast, pollution tends to limit such evolution, favoring its stabilization at lower values. The interaction between both pressures can give rise to different adaptive trajectories depending on how evolutionary costs vary. Finally, we apply our theoretical results to a case of acoustic pollution in species that experience the Lombard effect. This model is presented as a useful tool for anticipating evolutionary trajectories in polluted environments and for supporting adaptive conservation strategies in the face of global change.

Ponente: Dr. Carlos Humberto Ramirez Carrasco (Universidad Autonoma de Chile)

15:10 Modelo Impulsivo para o Controle com Wolbachia sob Estresse Térmico

Doenças transmitidas por mosquitos, como dengue, Zika e chikungunya, continuam representando um importante desafio de saúde pública, especialmente em regiões tropicais e subtropicais. A liberação de mosquitos Aedes aegypti infectados com Wolbachia tem se mostrado uma estratégia promissora, uma vez que reduz a capacidade de transmissão viral e pode se disseminar na população por meio da incompatibilidade citoplasmática.

Entretanto, evidências experimentais indicam que altas temperaturas podem reduzir a densidade de Wolbachia e comprometer sua transmissão materna, dificultando a manutenção da infecção ao longo do tempo. Esse efeito torna-se particularmente relevante em ambientes sujeitos a variações sazonais de temperatura.

Neste trabalho, propomos um modelo de dinâmica populacional baseado em equações diferenciais impulsivas para descrever a interação entre mosquitos selvagens e infectados. O modelo incorpora dois mecanismos principais: liberações periódicas de mosquitos infectados e perda de infecção induzida por estresse térmico, representada por impulsos redistributivos dependentes do tempo.

A partir do modelo, obtemos condições analíticas explícitas do tipo limiar que determinam a quantidade mínima de mosquitos a ser liberada para garantir a persistência da infecção por Wolbachia. Na ausência de estresse térmico, essas condições conduzem à eliminação da população selvagem, enquanto, sob perturbações térmicas, mostramos que a persistência ainda pode ser assegurada mediante ajustes adequados na política de liberação.

Simulações numéricas corroboram os resultados teóricos e permitem comparar diferentes cepas de Wolbachia (wMelPop, wMel e wAlbB), evidenciando que tolerância térmica e custos de aptidão influenciam diretamente o sucesso da estratégia.

Os resultados destacam a importância da incorporação de efeitos ambientais em modelos de controle vetorial e fornecem uma base teórica para o desenvolvimento de estratégias de liberação mais robustas.

Ponente: Jéssica C. S. Alves (Universidade de São Paulo)

62-Jéssica Correia Santos Alves.pdf

14:30 → 15:30 Neurociencia matemática – Oncología matemática

Modelos de Hodgkin-Huxley y de integración y disparo; redes neuronales biológicas y plasticidad sináptica; codificación neural y procesamiento sensorial; dinámica del crecimiento tumoral avascular y vascular; angiogénesis; invasión tisular y metástasis; heterogeneidad tumoral; modelos de radioterapia, quimioterapia e inmunoterapia; control óptimo de tratamientos; resistencia a drogas en cáncer; otros afines.

14:30 Dynamic Interaction Between CAR-T Cells and Oncolytic Viruses in the Control of Solid Tumors

The term “cancer” encompasses a range of diseases characterized by uncontrolled cell proliferation and the potential to metastasize (National Cancer Institute (INCA), What Is Cancer?, Ministry of Health, 2023). Although widely used, traditional approaches such as chemotherapy, radiation therapy, and surgery face limitations, including systemic toxicity, low specificity, the development of tumor resistance, and side effects (Zafar, A. et al., Discov. Oncol. 16, Art. 607, 2025). Given these limitations, the combination of CAR-T cells with oncolytic viruses (OV) emerges as a promising alternative, combining specific recognition of tumor cells with selective infection and stimulation of the immune response (Fayyaz, A. et al., Discov. Oncol. 15, Art. 756, 2024; Rivera-Orellana, S. et al., Clin. Exp. Med. 25, Art. 256, 2025).

This study proposes a mathematical model based on ordinary differential equations to investigate the temporal interaction between populations of uninfected tumor cells ($T$), infected tumor cells ($T_{i}$), CAR-T cells ($C$), and oncolytic viruses ($V$). The mathematical model is given by

\begin{equation}
\begin{cases}
\frac{dT}{dt} = \alpha_1 T \left( 1 - \frac{T}{k_1} \right) - \mu_1 C T - \beta_1 T V, \
\frac{dT_i}{dt} = -\mu_2 C T_i + \beta_1 T V - \delta_2 T_i, \
\frac{dC}{dt} = C \left( \frac{\alpha_3 T}{k_3 + T} - \mu_3 T - \rho_3 \right), \
\frac{dV}{dt} = -\beta_1\lambda T V + b\delta_2 T_i - \alpha_4 V.
\end{cases}
\end{equation}

In the model, $\alpha_{1}$ and $k_{1}$ represent the growth rate and tumor carrying capacity, while $\mu_{1}$ and $\mu_{2}$ refer to the elimination of tumor cells by CAR-T cells. Viral dynamics are controlled by the infection rate $\beta_{1}$, lysis of infected cells $\delta_{2}$, viral production $b$, infection efficiency $\lambda$, and viral decay $\alpha_{4}$. For the immune response, the parameters $\alpha_{3}$, $k_{3}$, $\mu_{3}$, and $\rho_{3}$ describe, respectively, the activation, saturation, interaction, and mortality of CAR-T cells.

Qualitative analysis revealed four equilibrium points: total extinction $E_0=(0,0,0,0)$, exclusively tumor state $E_1=(k_1,0,0,0)$, and the tumor-CAR-T coexistence scenarios $ E_2=(T^*, 0,C^*,0)$ or tumor-virus $E_3 = (T^{**}, T_i^{**}, 0, V^{**})$. The stability of $E_{1}$ allowed us to identify thresholds for therapeutic success, associated with the basic viral reproduction number ($R_V$) and the immune system response. Preliminary results suggest that the virus acts transiently to reduce the initial tumor burden, potentially facilitating long-term control by CAR-T cells. Stability analysis of the remaining equilibria and numerical simulations are currently underway.

Ponente: Paulo Fernando de Arruda Mancera (UNESP)

14:50 Dynamics of Resistance to CAR-T Cell Therapy: Global Analysis, Oscillations and Bifurcations

Chimeric Antigen Receptor T-cell therapy, known as CAR-T cell therapy,
constitutes one of the most recent and innovative strategies in cancer
immunotherapy. This therapy consists of genetically modifying a patient's own
T lymphocytes so that they express chimeric receptors capable of recognizing
specific antigens present on tumor cells. However, its long-term efficacy
remains limited by tumor relapse and the emergence of resistance mechanisms.
Among these, the loss or downregulation of the target antigen represents an
important pathway of tumor escape, since it reduces the ability of CAR-T cells
to recognize and eliminate cancer cells. In addition, the tumor microenvironment
may induce immune suppression, impairing CAR-T cell expansion, persistence,
and cytotoxic activity.

In this talk, we present and analyze a unified nonlinear mathematical model
describing the interaction between effector CAR-T cells and heterogeneous tumor
populations, composed of antigen-positive and antigen-negative cells. The
model incorporates antigen-mediated phenotypic transitions, induced by the
therapeutic pressure exerted by CAR-T cells, together with the possible
recovery of antigen expression. In addition, it includes tumor-induced immune
suppression, allowing us to investigate how the tumor microenvironment may
reduce therapeutic effectiveness.

Using tools from the qualitative theory of ordinary differential equations,
we provide rigorous analytical insight into the mechanisms associated with
therapeutic success and tumor relapse. We prove the existence of a compact
positively invariant region, characterize the flow near infinity, and derive
conditions for the existence and stability of a coexistence equilibrium.
Furthermore, we identify a transcritical bifurcation between the tumor-free
and therapy-failure equilibria, which delineates the boundary between
therapeutic success and relapse.

Moreover, we analytically prove the occurrence of a Hopf bifurcation around
the coexistence equilibrium, giving rise to sustained oscillations of CAR-T
and tumor cells. In addition, we identify a generalized Hopf bifurcation, or
Bautin bifurcation, which allows us to establish the existence of a parameter
region where two limit cycles coexist. This scenario reveals a more complex
dynamics, in which the system may transition between controlled tumor responses
and larger-amplitude oscillations associated with recurrent episodes of tumor
expansion and CAR-T immune response. Our results show that the dynamical regime
of the system is mainly determined by the interplay between the proliferative
capacity of CAR-T cells and tumor-induced suppression of cytotoxicity.

Ponente: Sr. Juan Daniel Huancas Gallardo (Universidad del Bío Bío)

15:10 Dynamic Aspects of Tumor-Immune Interaction under dual Immunotherapy (Effector Cells and IL-2)

In this work, we study a new three-dimensional mathematical model of cancer that describes the interaction between tumor cells, immune system effector cells, and the cytokine IL-2 in patients undergoing immunotherapy. The model accounts for both functional exhaustion and the depletion of effector cells, as well as their proliferation induced by tumor stimulation, thereby capturing relevant aspects of the nonlinear dynamics of tumors. Our objective is to analyze certain aspects of the dynamics and mechanisms associated with long term phenomena in cancer progression, such as tumor clearance, disease persistence, and recurrence under immunotherapeutic treatment. In particular, we demonstrate that the system’s trajectories are bounded and well-defined for all positive time. Furthermore, we characterize and study the stability of the equilibrium solutions and show that, under certain parameter conditions, transcritical and pitchfork bifurcations emerge from the tumor-free equilibrium. Moreover, through a local analysis around a perturbed equilibrium, we establish the existence of a Hopf bifurcation leading to the emergence of periodic orbits, corresponding to cyclic oscillations in the cell populations.Our analysis reveals that the model exhibits rich dynamical behavior strongly influenced by the parameters $\mu_1$ (death rate of effector cells) and $p_1$ (production rate of effector cells stimulated by IL-2). These results provide a deeper theoretical understanding of the complex interactions between tumors and the immune system, as well as the impact of immunotherapy on cancer progression. Furthermore, the bifurcation analysis reveals how small changes in immune response or therapeutic efficacy may drastically alter the long-term dynamics of the disease. In this context, mathematical modeling offers a valuable framework for exploring therapeutic scenarios while reducing the cost and complexity associated with identifying effective treatments, since experimental and clinical studies are often invasive, time-consuming, and expensive.

Ponente: Carola Gatica (Universidad del Bío Bío)

14:30 → 15:30 Epidemiología matemática

Modelos compartimentales (SIR, SEIR, SIS); modelos estocásticos de epidemias; número reproductivo básico y efectivo; modelos basados en agentes y redes de contacto social; enfermedades transmitidas por vectores (Dengue, Zika, Malaria) y zoonosis; estrategias de vacunación, cuarentena y control óptimo; epidemiología espacial; dinámica de pandemias y endemias; otros afines.

14:30 Modelo Matemático para enfermedades con portadores asintomáticos, tratamiento, inmunidad temporal y estabilidad global

Se presenta un modelo matemático de tipo SCIS que incorpora una fuerza de infección no lineal general, contemplando la posibilidad de contagio a través de individuos asintomáticos. Para el caso R0≤1, se prueba la estabilidad global asintótica del equilibrio libre de enfermedad mediante la construcción de una función de Lyapunov; por otro lado, cuando R0>1, la estabilidad global asintótica del equilibrio endémico se establece empleando el criterio de Dulac. Asimismo, se obtienen las condiciones necesarias y suficientes que debe satisfacer la fuerza de infección general para que el sistema exhiba una bifurcación de Hopf.

Ponente: Dr. Miller Cerón Gómez (Universidad de Nariño)

14:50 Modelagem Intra-Hospedeira da Malária

A malária continua sendo um dos principais desafios de saúde pública global, com aproximadamente 249 milhões de casos e 615 mil mortes registradas em 2022, afetando principalmente crianças menores de cinco anos na África Subsaariana (World Health Organization, World Malaria Report 2023, World Health Organization, 2023). Apesar dos avanços na modelagem matemática da doença, abordagens clássicas geralmente tratam separadamente a dinâmica intra-hospedeiro e a transmissão populacional, limitando a compreensão de como mecanismos imunológicos individuais influenciam o potencial de transmissão em nível coletivo (Ross, R., The Prevention of Malaria, John Murray, 1911; Smith, D.L. et al., PLoS Pathog. 8, e1002588, 2012).
Neste trabalho, propomos e analisamos um modelo matemático intra-hospedeiro baseado em equações diferenciais ordinárias para descrever a interação entre eritrócitos saudáveis, eritrócitos infectados, merozoítos livres, gametócitos e resposta imune humoral durante a fase eritrocítica da infecção por Plasmodium falciparum. O modelo incorpora funções não lineares para representar a modulação imunológica da infecção e a diferenciação parasitária em formas transmissíveis. A análise qualitativa inclui a determinação dos pontos de equilíbrio, o estudo de estabilidade local e a investigação do papel do número básico de reprodução $R_0$ na persistência da infecção. Em particular, o equilíbrio livre da doença é localmente estável quando $R_0<1$, enquanto um equilíbrio endêmico positivo emerge para $R_0>1$, caracterizando a persistência da infecção no hospedeiro.

O modelo foi ajustado a séries temporais reais de parasitemia assexuada e gametocitemia de pacientes primo-infectados por Plasmodium falciparum sem tratamento antimalárico, utilizando procedimentos de otimização em escala logarítmica. A heterogeneidade entre pacientes foi investigada por meio de agrupamento k-means, permitindo identificar diferentes perfis dinâmicos da infecção. Os resultados numéricos mostram que a resposta imune reduz significativamente a carga parasitária e a magnitude do equilíbrio endêmico, embora não elimine completamente a infecção quando $R_0>1$. Além disso, o modelo reproduz adequadamente propriedades globais das séries temporais observadas, incluindo persistência da infecção e dinâmica gametocitária, ainda que apresente limitações na reprodução de flutuações temporais finas (Martcheva, M. et al., Biomath 4, ID-1510091, 2015; Agusto, F.B. et al., Ecol. Complex. 38, 31–55, 2019).
O modelo proposto estabelece uma base matemática para futuras abordagens multiescala da malária, conectando a dinâmica imunológica intra-hospedeiro aos mecanismos de transmissão em nível populacional.

Ponente: António Camunga Tchikoko (Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo)

15:10 Estrategias robustas de control vectorial: Optimización basada en modelos de dos sexos para la liberación de mosquitos con Wolbachia.

La liberación de mosquitos infectados con Wolbachia constituye una estrategia prometedora para reducir la transmisión del dengue en regiones endémicas. La bacteria disminuye la capacidad vectorial del mosquito y altera su reproducción mediante incompatibilidad citoplasmática. En la literatura, se reportan modelos estructurados por sexo y enfoques basados en algoritmos genéticos para optimizar las liberaciones. Sin embargo, la integracion de ambos enfoques puede permitir la busqueda de estrategias optimas frente a entornos ecologicos heterogeneos (Perez-Estigarribia, P.E. & Schaerer, C.E., in: 59 Congresso da SBMT, MEDTROP, 2024). Este trabajo aborda dicha brecha y responde a la pregunta: ¿qué combinación de liberaciones de machos para supresión y hembras infectadas para reemplazo minimiza el costo operativo y garantiza el establecimiento de Wolbachia bajo distintas condiciones ecológicas? Para responder a esta pregunta, se propuso un modelo matemático de dinámica poblacional de dos sexos, dependiente de la densidad, que incorpora el efecto de la estacionalidad sobre los parámetros de la historia de vida. Desde un enfoque de optimización multiobjetivo basado en algoritmos genéticos, se evaluaron el tiempo inicial, la magnitud y la duración de las liberaciones de machos y hembras. La búsqueda de la estrategia que minimice el esfuerzo logístico se formalizó mediante la siguiente función de costo generalizada:\begin{equation} \min F_{cost} = \int_{T_{mi}}^{T_{mf}} p_m(t) dt + \int_{T_{fi}}^{T_{ff}} p_f(t) dt \end{equation} donde $p_m$ y $p_f$ representan la cantidad de machos y hembras a introducir en el tiempo, limitados por sus respectivos tiempos de inicio ($T_{mi}$, $T_{fi}$) y finalización ($T_{mf}$, $T_{ff}$) de las campañas de liberación. Mediante simulaciones, en un diseño experimental en esquema factorial completo que combina fechas de liberación, estrategias operativas, duraciones de campaña, valores de incompatibilidad citoplasmática, reducción de fertilidad y aumento de mortalidad asociados a la infección, se analizaron 2688 escenarios para determinar estrategias robustas.Los resultados mostraron que la liberación inicial de machos infectados, seguida de hembras, incrementa las posibilidades de establecimiento de Wolbachia, alcanzando frecuencias de éxito superiores al 95% en los escenarios simulados. La optimización identificó estrategias en el Frente de Pareto que minimizan el número total de individuos liberados y se concentran en ventanas operativas cortas de 14 a 17 días, a fines del otoño, donde se logra simultáneamente un establecimiento estable y un menor costo operativo. Estos hallazgos contribuyen al diseño de campañas de control biológico y proporcionan lineamientos cuantitativos para su implementación. Agradecimientos: ARASY ESTR01-23, WOLBOC, proyecto Wolbachia_Paraguay.

Ponentes: Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA), César Vian

15:30 → 17:00 Coffee Break

15:30 → 17:00 Sesión de Poster 1

15:30 A Fractional McKendrick–von Foerster Model for Bacterial Persistence under Antibiotic Exposure.

Antibiotic resistance is currently recognized as one of the most important global health challenges. Antibiotic resistance occurs when bacteria develop defenses that allow them to survive despite exposure to antibiotics, rendering standard treatments ineffective.
Understanding the exact bacterial response to antibiotic treatment remains a fundamental challenge due to the emergence of phenotypic heterogeneity and persistence, which lead to non-exponential and history-dependent killing dynamics. An experimental setting aimed at understanding Escherichia coli persistence under antibiotic exposure was developed at the Escuela Nacional de Ciencias Biológicas of the Instituto Politécnico Nacional of México. This setting provides qualitative and quantitative information on the influence of antibiotic treatment on E.coli, including the emergence of biphasic killing curves, a hallmark of persistence phenomena (Ponce de León-Rosales, S., PUCRA Report, 21-23, 2025).

Fractional-order mathematical models aim to describe complex phenomena that exhibit memory effects that traditional integer-order differential equation models cannot capture (R. L. Magin, Comput. Math. Appl. 59, 1586–1593, 2010). In these models, memory is quantified through the order of the fractional derivative $\alpha$, which determines the strength of the system’s dependence on its past states (M. Du, Z. Wang, H. Hu, Sci. Rep. 3, 3431, 2013). Therefore, in an effort to describe past influence of bacteria dynamics under the influence of antibiotics, we establish a fractional-order McKendrick–von Foerster model to describe the evolution of E. coli population density under antibiotic treatment. The proposed population density evolves according to a transport equation in which a Caputo fractional-order derivative arises from history-dependent cellular responses to antibiotic stress. We start by considering a non-local mortality interaction in the McKendrick-von Foerster equation:
\begin{equation}
\frac{\partial n(a,t)}{\partial t}+\frac{\partial n(a,t)}{\partial a}=-\int_{-\infty}^{t}\mu(a,\tau)K(t-\tau,\alpha)n(a,\tau)d\tau.
\end{equation}
The model incorporates antibiotic-induced mortality that depends on the entire history of the population, consistent with experimental evidence that antibiotic-induced cellular damage (e.g., DNA damage, protein misfolding or oxidative stress) potentially accumulates over time and leads to delayed cell death (Das T, Nath C, Das P, Ghosh K, Logno TA, Debnath P, et al., PLOS ONE, 1-16, 2023). The kernel $K(.)$ represents how past exposure contributes to present mortality. Considering a power-law kernel $K(t)\propto t^{-\alpha}$ and under convenient assumptions, equation (1) can be established as a fractional-order differential equation in which the spatial extent of the population and the diffusive concentration in the culture medium are also considered. We establish the well-posedness of the model in a suitable functional framework, analyze qualitative properties of solutions, and develop numerical simulations of the model. Importantly, we relate the fractional-order history-dependent model dynamics to the experimental observations. Ultimately, this approach might provide a predictive tool to quantify antimicrobial efficacy beyond traditional static endpoints, offering a scientific basis to optimize dosing regimens and understand the memory-dependent survival strategies of E. coli under antibiotic stress.

Ponente: Juan Ramiro Salazar Adame (Instituto Politécnico Nacional)

15:30 Análisis temporal de indicadores de participación, progresión y desempeño competitivo mediante series de datos de la Olimpiada Paraguaya de Biología (OPB) (2021–2025)

Introducción: La generación de indicadores derivados de registros históricos constituye una herramienta útil para analizar tendencias temporales y evaluar programas científicos. El análisis de datos permite evaluar programas y generar evidencia para la toma de decisiones (OECD, PISA 2022 Results (Volume I): The State of Learning and Equity in Education, OECD Publishing, 2023). En este contexto, la OPB constituye una fuente de información para estudiar la evolución de indicadores asociados a la formación científica de estudiantes de educación media (Subotnik, R.F. et al., Psychol. Sci. Public Interest 12, 3–54, 2011).

Objetivo: Aplicar herramientas de análisis de datos y series temporales para evaluar la evolución de indicadores de participación, progresión y desempeño competitivo generados por la OPB durante el período 2021–2025.

Metodología: Se realizó un estudio observacional retrospectivo utilizando los registros históricos de la OPB entre 2021 y 2025. La competencia estuvo organizada en dos categorías: Nivel I y Nivel II. Los registros fueron estructurados como una serie temporal discreta anual y analizados mediante estadística descriptiva. Se calcularon indicadores de participación, progresión y desempeño. Asimismo, se determinaron variaciones porcentuales interanuales, crecimiento acumulado e índice de crecimiento relativo tomando como referencia la participación registrada en 2021. También se evaluó la compatibilidad de la serie temporal con un comportamiento de crecimiento logístico y se realizó una proyección exploratoria basada en la tendencia observada.

Resultados: Durante el período estudiado participaron 841 estudiantes de educación media. La participación aumentó de 30 estudiantes en 2021 a 250 en 2025, lo que representa un incremento absoluto de 220 estudiantes y una participación 8,3 veces mayor que la registrada al inicio del período. Las variaciones porcentuales interanuales fueron de 166,7 %, 191,3 %, 6,4 % y 0,8 %, respectivamente. El índice de crecimiento relativo evolucionó de 1,00 en 2021 a 8,33 en 2025. La serie temporal mostró un crecimiento acelerado seguido de desaceleración, compatible con un comportamiento logístico y una estabilización cercana a 250 participantes. El número de finalistas aumentó de 10 a 184 estudiantes, mientras que la tasa de clasificación pasó de 33,3 % a 73,6 %. En total, 470 estudiantes alcanzaron las etapas finales, correspondiendo a una tasa global de progresión de 55,9 %. La cobertura geográfica se expandió de tres a ocho departamentos y participaron estudiantes de 16 instituciones educativas. Aproximadamente el 70 % de los participantes correspondió a instituciones privadas. En 2025 participaron 145 varones y 105 mujeres. Como resultado del proceso de selección nacional, Paraguay conformó en 2025 su primera delegación para la Olimpiada Iberoamericana de Biología, obteniendo dos medallas de bronce y una mención de honor. La proyección exploratoria sugiere la continuidad de niveles de participación similares a los observados en 2025.

Conclusiones: El análisis temporal evidenció un crecimiento sostenido de la participación, una expansión de la cobertura geográfica y una mejora de los indicadores de progresión. Los resultados muestran la utilidad de las series temporales e indicadores cuantitativos para evaluar programas de formación científica, identificar tendencias y apoyar la toma de decisiones basada en datos.

Palabras claves: análisis de datos,series temporales,biología.

Ponente: Linda Veronica Denis Ibars (Facultad de Ciencias Químicas)

15:30 Avaliação de Sinais CNAP: Uma Abordagem Via Lag-Plot e Análise Fractal

O presente trabalho visa realizar uma análise estatística de sinais nervosos periféricos do tipo CNAP Compound Nerve Action Potential utilizando estratégias como Lag-Plot e análise fractal. Para isso, será utilizada uma base de dados empírica da raiz L5 dorsal de um rato Sprague Dawley adulto fêmea, apresentada por (Metcalfe, B., Action potentials recorded from the l5 dorsal rootlet of rat using a multiple electrode array, Mendeley Data, doi:10.17632/ybhwtngzmm.1, 2020), que trata-se de um conjunto com 20 gravações, 10 delas com o animal em repouso e 10 com o animal sendo estimulado. Cada gravação é uma matriz de 125 000 amostras por 6 colunas, correspondentes ao tempo e aos registros de cinco canais associados a diferentes posições dos eletrodos de medição no esquema experimental.

Essas gravações formam uma série temporal dos sinais nos canais 1 a 5, de modo que é possível analisar esse sinal em um gráfico de defasagem do tipo Lag-plot, em que os valores da série são comparados com versões temporalmente defasados. Nesse tipo de abordagem a partir do formato do gráfico pode se identificar valores discrepantes (outliers), bem como determinar se os dados apresentam padrões de aleatoriedade, caoticidade, correlação serial ou sazonalidade. Essas comparações podem ser feitas em um mesmo canal ou entre diferentes canais e adicionalmente, entre as condições experimentais (repouso e estimulação) fornecendo indícios sobre a dinâmica temporal dos sinais.

De forma complementar, a análise fractal será utilizada como uma estratégia matemática para quantificar a complexidade e a presença de correlações de longo alcance nos sinais. Nesse contexto, pretende-se utilizar o expoente de Hurst $(H$) para determinar as tendências de memória associativa de longo prazo desses sinais. O expoente de Hurst é uma medida estatística adimensional, com valores entre 0 e 1, usada para analisar séries temporais. Ele determina se uma série é aleatória $(H=0,5) $isto é, se não existe correlação entre os dados, chamado de ruído branco; valores $(0,5 < H<1)$ indicam comportamento persistente e correlação de longo alcance, enquanto valores $(0<H<0,5)$ indicam uma tendência de reversão à média. Dessa forma, espera-se que a combinação dessas abordagens contribua para uma melhor compreensão das propriedades dinâmicas dos sinais CNAP em diferentes condições experimentais.

Agradecimento: O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.

Ponente: Alexandre Jardel Schweig Hackenhaar (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP)

15:30 Brazilian Demographic Dynamics via a McKendrick-von Foerster Model with Time-Dependent Parameters

Understanding demographic dynamics is essential for socioeconomic planning and for analyzing demographic transition processes observed in countries such as Brazil. In this work, we propose an age-structured model based on the McKendrick-von Foerster equation to describe the evolution of the Brazilian population from 2000 to 2022, using demographic data provided by the United Nations (United Nations, World Population Prospects 2024, UN, 2024).
Annual mortality data for single ages from 0 to 100 years and fertility data for ages between 15 and 49 years were considered. Mortality rates were adjusted using the Gompertz function, whose parameters describe baseline mortality and its growth with age, while fertility was modeled through a shifted Gamma distribution, allowing the asymmetric behavior and temporal displacement of age-specific fertility curves to be represented.
The model parameters were estimated using the least squares method considering the period from 2000 to 2015 as the calibration window. The resulting coefficients of determination $R^2$ indicated high agreement between the parametric models and the observed data, with values above 0.90.
Time series were then constructed for each mortality and fertility parameter, allowing the model coefficients to evolve continuously over time. This approach enabled the incorporation of demographic transition trends directly into the age-structured population dynamics, including changes in fertility intensity and the progressive shift of fertility profiles toward older ages. Population dynamics were described by the McKendrick-von Foerster equation (Martcheva, An Introduction to Mathematical Epidemiology, Springer, 2015),
$$\frac{\partial n(a,t)}{\partial t}+\frac{\partial n(a,t)}{\partial a} = -\mu(a,t) n(a,t)$$ with a birth boundary condition containing the fertility rates $\beta(a,t)$, a correction factor based on the female population proportion and historical calibration data.

The model was solved numerically and extrapolated to the period from 2015 to 2022. Validation was performed by comparison with observed United Nations data for 2022, resulting in a final relative error for the 2022 population estimate of approximately 1.13\%. In addition to consistently reproducing the Brazilian population aging process, the temporal evolution of fertility parameters indicated a progressive shift of fertility curves toward older ages, accompanied by a reduction in fertility peak intensity over the analyzed period.
The results indicate that incorporating time-dependent demographic parameters into the McKendrick-von Foerster framework provides a consistent approach for representing demographic transition processes and extrapolating Brazilian population dynamics in medium-term scenarios.

Ponente: Lenara Ferreira dos Santos (Universidade de São Paulo - USP)

15:30 Camelids and territorial organization: Energy, competition and stability

Ecological theory predicts that herbivores adopt behaviors that balance energetic costs and benefits, shaping both foraging and reproductive organization. In some wild ungulates, such as camelids, males defend resource-rich areas to attract females and secure their offspring, leading to the emergence of territorial systems. However, existing territorial models rarely incorporate the well-established allometric relationships between body mass and metabolic costs.

In this study, we develop a spatially explicit, individual-based model of territorial organization in camelids, in which male behavior is governed by an energy balance equation that includes allometric locomotion costs, resource acquisition, and the energetic risks of aggressive encounters. We show that (i) a body-mass-dependent threshold determines which individuals can establish and maintain territories, (ii) spatial resource connectivity strongly modulates competition intensity and territorial inequality, and (iii) confrontation costs play a key stabilizing role by limiting territorial expansion and promoting coexistence.

Our results provide a mechanistic link between metabolic scaling, spatial structure, and social organization, offering new insights into the ecological and evolutionary drivers of territoriality in ungulates.

Ponente: Tomás González (Centro Atómico Bariloche)

15:30 Coexistencia de Aedes aegypti y Aedes albopictus bajo escenarios climáticos futuros en Panamá mediante un modelo determinístico dependiente de temperatura.

Las evidencias actuales del cambio climático muestran aumento aproximado de 1,1◦C en la temperatura media global de la superficie terrestre respecto de los niveles preindustriales, acompañado de un incremento en las concentraciones de gases de efecto invernadero debido a las actividades humanas y cambios en los patrones de precipitación, particularmente en regiones tropicales durante la estación lluviosa. Se prevé que eventos extremos como olas de calor, precipitaciones intensas y sequías continúen aumentando en frecuencia e intensidad. Además, fenómenos climáticos como El Niño-Oscilación del Sur influyen significativamente en las variaciones regionales de temperatura y precipitación en zonas tropicales, subtropicales y de latitudes medias (IPCC, Climate Change 2023: Synthesis Report, IPCC, 2023) (Hidalgo, H.G., Alfaro, E.J. & Quesada-Montano, B., Ann. N.Y. Acad. Sci. 1387, 133–149, 2017). Estas modificaciones climáticas han generado cambios en los ecosistemas y en la distribución geográfica de numerosas especies, alterando la dinámica de plagas y enfermedades (Altizer, S., Ostfeld, R.S., Johnson, P.T., Kutz, S. & Harvell, C.D., Science 341, 514–519, 2013). Destacan las enfermedades transmitidas por vectores, como el dengue, considerada una de las infecciones virales más importantes transmitidas por mosquitos del género Aedes, responsable de decenas de miles de muertes cada año (Bhatt, S. et al., Nature 496, 504–507, 2013). El aumento de la temperatura favorece la expansión de estos vectores hacia nuevas latitudes y altitudes, además de prolongar sus períodos de actividad estacional (Ryan, S.J. et al., PLoS Negl Trop Dis., 2019). Aunque estudios han evaluado el efecto de la temperatura sobre la distribución individual de estas especies, aún existe información limitada sobre cómo las proyecciones térmicas futuras podrían modificar sus interacciones competitivas y su capacidad de coexistencia en ecosistemas tropicales. En particular, son escasos los estudios que analizan la competencia interespecífica entre Aedes aegypti y Aedes albopictus bajo escenarios climáticos futuros en regiones tropicales (Villamil Chacón, S.A. & Santos-Vega, M., Parasites Vectors, 2025). En este contexto, la presente propuesta tiene como objetivo estudiar cómo los cambios proyectados de temperatura afectan la coexistencia y la competencia entre Aedes aegypti y Aedes albopictus en la península de Azuero, Panamá, mediante un modelo determinístico dependiente de la temperatura. Se busca determinar posibles escenarios de resistencia, coexistencia o exclusión competitiva de ambas especies bajo condiciones térmicas futuras. Las contribuciones esperadas de esta investigación incluyen: la formulación de un modelo matemático determinístico dependiente de la temperatura para describir la dinámica poblacional y la competencia entre ambas especies en la península de Azuero, la parametrización y calibración del modelo utilizando registros climáticos observados de la Empresa de Transmisión Eléctrica S.A. correspondientes al período 1965–2015 y datos de presencia de ambas especies recopilados entre 2016 y 2018, la simulación de escenarios térmicos futuros derivados de las proyecciones climáticas generadas por el modelo atmosférico de alta resolución MRI-AGCM3.2S para el período 2075–2099 (Nakaegawa, T. et al., Prog. Earth Planet. Sci. 1, 1–17, 2014) y la comparación de la dinámica de coexistencia, persistencia y posible exclusión competitiva entre ambas especies bajo condiciones térmicas actuales y futuras.

Ponente: Marlemys Missiel Martinez Martinez (Universidad Católica del Maule)

15:30 Conectividad genética de Ceroxylon quindiuense en los Andes centrales de Colombia: un enfoque desde la teoría de grafos

La fragmentación del bosque de niebla andino reduce el flujo génico e incrementa la deriva y la endogamia en poblaciones aisladas. La palma de cera del Quindío (Ceroxylon quindiuense), árbol nacional de Colombia categorizada Vulnerable por la UICN, ha perdido más del $50\%$ de su población en tres generaciones (Minambiente, Plan de conservación, manejo y uso sostenible de la palma de cera del Quindío, Universidad Nacional de Colombia, 2015). Su ciclo reproductivo de hasta 80 años implica que los efectos genéticos de la fragmentación se manifiestan con décadas de retraso. Estudios previos documentaron alta estructuración genética en la especie (González-Rivillas, N. et al., BioRxiv, 443960, 2018; Chacón-Vargas, K. et al., Biodivers. Conserv. 29, 283–302, 2019), pero no identificaron rutas críticas de flujo génico. La teoría de grafos permite complementar esta aproximación modelando poblaciones como nodos y su conectividad como aristas dirigidas y ponderadas (Dyer, R.J. & Nason, J.D., Mol. Ecol. 13, 1713–1727, 2004).

Se caracterizó la diversidad y estructura genética de $212$ individuos de ocho poblaciones distribuidas en la Cordillera Central (Quindío, Tolima, Caldas y Valle del Cauca), genotipadas con diez marcadores microsatélites. Se empleó análisis multivariado (DAPC) e inferencia de ancestría (snmf) para identificar grupos genéticos y asignar individuos a unidades poblacionales. A partir de los $F_{ST}$ pareados se construyó un grafo dirigido ponderado, con direccionalidad inferida desde $H_e$ y aristas filtradas bajo el umbral $1 − F_{ST} ≥ 0,85$ (equivalente a $F_{ST} ≤ 0,15$), validado por la distribución bimodal de los valores pareados y sustentado en los rangos de Wright. Sobre el grafo filtrado se calcularon PageRank, betweenness ponderado, fuerza de nodos y robustez por eliminación secuencial usando la eficiencia global:

\begin{equation}
E(G) = \frac{1}{n(n-1)} \sum_{i \neq j} \frac{1}{d_{ij}}
\end{equation}
donde $d_{ij}$ es la distancia del camino más corto entre los nodos $i$ y $j$. La relación distancia-diferenciación se evaluó con el test de Mantel.

Se identificaron $337$ alelos con $H_e=0,768, Ho=0,384$ y $F_{IS}=0,500$. La diferenciación fue significativa ($F_{ST}=0,171; p < 0,001$). El DAPC y snmf $(K=4)$ identificaron dos grupos: G1: Anaime(AN), Cocora1(CO) flanco occidental , Pijao(PI), San Félix(SF), Tenerife(TE) y G2: (Cocora2(CX) flanco oriental, La Línea(LI), Toche(TO)), CO-CX se encuentran separados por el río Quindío. El grafo filtrado reveló un núcleo de conectividad activa en G1 y tres nodos completamente aislados en G2. CO, AN y TE actuaron como emisores netos; PI y SF como receptores. Anaime (caída en eficiencia global: $28,52\%$) y Pijao ($24,39\%$) resultaron los nodos estructuralmente más críticos. El test de Mantel no detectó aislamiento por distancia ($r=−0,306; p=0,735$), siendo la paradoja CO-CX el caso más ilustrativo: poblaciones geográficamente contiguas, pero genéticamente desconectadas.

La integración de genética para la conservación y teoría de grafos reveló una arquitectura modular con conectividad restringida entre grupos. AN y PI son los nodos críticos del sistema, cuya perdida comprometería la cohesión genética del núcleo conectado. Se prioriza la restauración del corredor AN-PI-CO y la protección in situ de LI, TO y CX como unidades evolutivas de conservación.

Ponente: Prof. Ange Katterine Rojas Villarraga (Universidad del Quindío)

15:30 Control biológico de mosquitos vectores mediante libélulas: un modelo Lotka-Volterra modificado

El aumento de la resistencia de los insectos a los insecticidas hace esencial buscar alternativas ecológicas y sostenibles para el control de enfermedades transmitidas por vectores, como el Aedes aegypti, principal vector del dengue. Una opción prometedora es el control biológico mediante depredadores naturales del mosquito, como las libélulas. A diferencia de otras estrategias de control de plagas, el control biológico es una alternativa a la que los vectores no desarrollan resistencia rápidamente, sin residuos tóxicos, inofensiva para humanos y para especies beneficiosas, como los polinizadores y depredadores de plagas. Una dificultad que se presenta al utilizar estrategias de control biológico es que las capacidades reproductivas de mosquitos y libélulas varían con la temperatura ambiental. Para observar los efectos de los cambios de temperatura en ambas poblaciones, se construyó un modelo de interacción entre poblaciones de larvas de mosquito y ninfas de libélula, basado en dinámica de poblaciones, resultando en un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias que incorpora parámetros entomológicos dependientes de la temperatura, derivados de experimentos empíricos. Con el modelo definido, analizamos los cambios en ambas poblaciones a lo largo del tiempo cuando son sometidas a diferentes regímenes de temperatura y condiciones ambientales. Además, los datos obtenidos, permitirán ajustar las soluciones a las condiciones reales de carga del sistema. Eso permitirá obtener un panorama claro de la interacción predador-presa entre ambas especies.

Palabras clave:
Aedes aegypti
Erythemis simplicicollis
Enfermedades transmitidas por vectores
Modelos matemáticos
Control biológico

Ponente: Sra. Constanza Ciancio (Universidad Nacional de Asunción)

15:30 Dinámica estacional de la interacción planta-polinizador: un enfoque no autónomo bajo condiciones de estrés térmico

En esta charla, describimos matemáticamente la supervivencia de una interacción ecológica, cuando el entorno cambia estacionalmente. Para realizar esta descripción se propone un modelo dinámico no autónomo, mediante el cual se captura la relación entre plantas y polinizadores, bajo condiciones de estrés térmico. La propuesta se elabora evaluando las tendencias actuales de modelamiento poblacional en polinizadores [1]. Para modelar el ritmo de las estaciones, a diferencia de los modelos estáticos tradicionales, nuestra propuesta reemplaza los parámetros del modelo por funciones que varían en el tiempo. Esto permite adaptar la metodología del teorema de punto fijo en conos de Krasnoselskii [2] para sistemas no autónomos de primer orden, mediante el cual se prueba la existencia de soluciones periódicas positivas. Este enfoque matemático es fundamental para entender cómo las especies pueden alcanzar un equilibrio cíclico estable a pesar de las perturbaciones climáticas. Finalmente, presentaremos simulaciones numéricas que validan nuestros resultados teóricos, comprobando gráficamente cómo el rigor de la teoría matemática se traduce en un comportamiento poblacional coherente y predecible ante los retos del calentamiento global, ofreciendo otra metodología para estudiar la estabilidad de las interacciones mutuas bajo escenarios térmicos del calentamiento global.

[1] F. Huancas, A. Coronel, E. Lozada, J. Torres. Mathematical modeling of population dynamics of pollinators: A Survery. Biology (2025), 14, 1308, 9.
[2] H. Wang. Positive periodic solutions of singular systems of first order ordinary differential equiations (2011), Applied Mathematics and Computation, 218, 1605-1610.

Ponente: Daniel Pablo Serrano Figueroa (Universidad Tecnológica Metropolitana)

15:30 Dispersão de Poluentes: Estimação de Parâmetros em Modelos de Difusão-Advecção a Partir de Dados Observacionais

A dispersão de poluentes em meios aquáticos representa um problema relevante em modelagem ambiental, especialmente devido aos impactos causados por atividades antrópicas sobre rios, lagos e reservatórios. A compreensão da dinâmica de transporte e espalhamento de contaminantes é fundamental para previsão de impactos ambientais e tomada de decisão em problemas de monitoramento e controle da poluição.

Neste trabalho considera-se a equação de difusão-advecção como modelo matemático para descrever o transporte de poluentes em um domínio bidimensional. Diferentemente da abordagem clássica, em que os parâmetros físicos são escolhidos a partir de dados bibliográficos, propõe-se estimar esses parâmetros diretamente a partir de dados observacionais coletados no meio analisado. O modelo utilizado é dado por

\begin{equation}
\frac{\partial C}{\partial t}
=
\alpha\Delta C
-
\nabla\cdot(\vec{V}C)
-
\sigma C
+
f
\end{equation}

onde $C(x,y,t)$ representa a concentração do poluente, $\alpha$ é o coeficiente de difusão, $\sigma$ corresponde à taxa de decaimento, $\vec{V}$ representa o campo de velocidades e $f$ descreve a fonte de poluição. Neste estudo considera-se $f=0$ e regime estacionário.

A formulação variacional do problema é construída a partir do método de Galerkin, utilizando elementos finitos lineares de primeira ordem (Oden, J.T.; Becker, E.B.; Carey, G.F., Finite Elements: An Introduction, Prentice-Hall, 1981). A discretização numérica permite obter soluções aproximadas para a distribuição espacial da concentração de poluentes no domínio considerado.

O problema inverso é formulado a partir de dados de concentração coletados em pontos específicos do domínio. Considerando valores observados em posições conhecidas, define-se uma função objetivo associada ao erro entre os dados medidos e a solução numérica obtida pelo modelo. A partir de um chute inicial para os parâmetros físicos, aplica-se um procedimento de minimização para determinar os valores que melhor ajustam a solução do modelo aos dados experimentais.

Os resultados numéricos mostram que diferentes combinações de parâmetros podem produzir distribuições semelhantes para a concentração do poluente, embora associadas a comportamentos distintos do campo de velocidades. A análise da norma do erro permite identificar o conjunto de parâmetros que melhor representa os dados observados. Entre as simulações realizadas, obteve-se como melhor ajuste uma solução com erro da ordem de $10^{-5}$, indicando elevada concordância entre o modelo matemático e os dados coletados.

Os resultados obtidos sugerem que a utilização de dados reais para estimativa de parâmetros pode aumentar significativamente a precisão de modelos de dispersão de poluentes em comparação com abordagens baseadas exclusivamente em parâmetros extraídos da literatura (Krindges, A., Tese de Doutorado, Unicamp, 2011; Silva, G.S., Tese de Doutorado, Unicamp, 2022). Dessa forma, a metodologia proposta apresenta potencial para aplicações em problemas ambientais reais envolvendo monitoramento e simulação de impactos em sistemas fluviais.

Ponente: Gabriela Scavazini da Silva de Oliveira (Universidade Estadual de Campinas)

15:30 Efeitos de um predador generalista com densidade constante sobre uma presa que apresenta efeito Allee

Neste trabalho investigamos um modelo teórico simples para descrever a dinâmica de uma população que apresenta crescimento com Efeito Allee e é afetada por um predador generalista.

Para populações que apresentam Efeito Allee, a taxa intrínseca de crescimento é crescente em baixas densidades. Este fenômeno pode ter diferentes origens, como dificuldades de reprodução ou de defesa contra predadores em baixas densidades. Se a taxa de crescimento intrínseca for negativa abaixo de uma densidade limiar, a população irá à extinção se assumir valores menores que o limiar e o efeito Allee será caracterizado como forte. Por outro lado, se a taxa de crescimento intrínseca for baixa, porém positiva em baixas densidades, o efeito Allee é dito fraco (Courchamp, F., Berec, L., Gascoigne, J., Allee Effects in Ecology and Conservation, Oxford University Press, 2008).

Predadores generalistas são aqueles que apresentam dieta variada, alimentando-se de várias espécies diferentes. Se uma espécie estiver em baixa densidade, busca uma presa alternativa. Além disso, supomos que a escala de crescimento do predador é lenta em comparação com a da presa de modo que sua densidade permanece constante na escala de crescimento da presa. Isto pode ocorrer, por exemplo, com pássaros ou anfíbios que se alimentam de diferentes insetos. A Resposta Funcional Holling tipo III é frequentemente utilizada para descrever este comportamento do predador (KOT, M., Elements of Mathematical Ecology, Cambridge University Press, 2001). Estas hipóteses nos permitem descrever a dinâmica da presa com uma única equação diferencial ordinária.

A parametrização do Efeito Allee escolhida (Edelstein-Keshet, L., Mathematical Models in Biology, Random House, 1988) permite analisar o Efeito Allee Forte e o Efeito Allee Fraco a partir de uma mesma formulação.

Após adimensionalizar o modelo, determinamos os pontos de equilíbrio e analisamos sua estabilidade local. Os resultados mostram que a interação entre uma espécie que apresenta Efeito Allee e um predador generalista produz dinâmicas complexas. Construímos diagramas de bifurcação e diagramas de estabilidade, que permitem determinar combinações de parâmetros para os quais observam-se extinção, monoestabilidade, biestabilidade e até triestabilidade. O fenômeno da histerese, que mostra que pequenas variações dos parâmetros podem provocar mudanças abruptas na densidade populacional que pode caracterizar uma mudança de regime, o chamado ponto de não retorno, também foi encontrado.

Ponente: Henrique Maldaner Paranhos (Universidade Federal de Santa Maria)

15:30 Emergent Distribution Patterns: Nonlocal Dispersal Modeling with Heterogeneos Diffusion

A large fraction of living organisms exhibit movement at some stage of their life cycle. Such movement, however, may take different forms. While migration involves periodic displacements with return (Dingle, H., Drake, V.A., BioScience 57, 113–121, 2007), such as the annual routes of birds, dispersal is characterized by the spatial separation of individuals (Begon, M., Townsend, C.R., Harper, J.L., Ecology: From Individuals to Ecosystems, Blackwell, 2006), such as the movement of birds between islands in search of a suitable habitat.

Dispersal is a natural process that has a significant impact on population behavior. It may be influenced by biotic factors, such as interactions with other organisms or chemical cues (chemotaxis) (Painter, K.J., J. Math. Biol. 70, 295–318, 2015; Murray, J.D., Mathematical Biology I, Springer, 2002), as well as abiotic factors, such as interactions with the habitat itself. Understanding this process can help predict population distribution patterns and, consequently, identify mechanisms that facilitate or hinder movement across the environment.

In this work, we propose a mathematical model to describe the dispersal of nonequilibrium metapopulation by incorporating three fundamental mechanisms: (i) spatially heterogeneous diffusion, (ii) nonlocal directed transport modeled through an interaction integral term, and (iii) logistic population growth. The model is formulated as a convection–diffusion–reaction partial differential equation with a nonlocal term, allowing the capture of attraction and repulsion effects among individuals across space.

Let $\rho(x,t)$ denote the population density in a one-dimensional habitat $[0,L]$ over the time interval $[0,T]$. The dispersal dynamics with nonlocal interactions are described by the integro-differential convection–diffusion–reaction equation
\begin{equation}
\partial_t \rho = - \nabla (J_{ran} + J_{int}) + f(\rho),
\end{equation}
where $J_{ran}$ represents the local diffusive flux (random motion), $J_{int}$ the nonlocal interaction flux (directed movement), and $f(\rho)$ the reaction term. The diffusive flux is given by
\begin{equation}
J_{ran} = -D(x)\partial_x \rho,
\end{equation}
with heterogeneous diffusivity
\begin{equation}
D(x) = D_0 e^{-K(x-x_0)^2},
\end{equation}
where $D_0>0$ is a constant, $K$ is associated with the environmental carrying capacity, and $x_0$ denotes the point of highest mobility, reflecting habitat heterogeneity.

The interaction flux is defined as
\begin{equation}
J_{int} = \omega \ \rho \ p(\rho) \int_{\mathbb{R}} \frac{s}{|s|} \ \Omega(|s|,\xi,\mu) \ \rho(x+s,t)\ ds,
\end{equation}
where $\omega$ measures the permeability of the medium, $p(\rho)=1-\rho/P$ is a packing function, and $\Omega$ is the interaction kernel
\begin{equation}
\Omega(|s|,\xi,\mu)=\frac{\mu}{\xi}e^{-|s|/\xi},
\end{equation}
with $\mu$ and $\xi$ representing the strength and range of interactions, respectively.

The reaction term is logistic:
\begin{equation}
f(\rho)=r\rho\left(1-\frac{\rho}{K}\right),
\end{equation}
where $r$ is the intrinsic growth rate.

The model enables the investigation of how heterogeneous diffusion, population growth, and nonlocal interactions influence spatial distribution and pattern formation.

A nondimensionalization procedure simplifies the model, followed by qualitative analysis of equilibrium solutions and stability, focusing on parameters associated with diffusion, carrying capacity, and strength and range of interactions. Finally, the Method of Lines is employed to simulate dispersal scenarios. Results indicate that, depending on strength and range of the interaction force, distinct aggregation patterns may emerge over time, provided these effects overcome the homogenizing tendency of population spreading within the habitat.

Ponentes: Samuel Rodrigues (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), Dr. Zochil G. Arenas (Universidade do Estado do Rio de Janeiro)

15:30 Integración de herramientas bioinformáticas para la vigilancia genómica bacteriana: desarrollo de la plataforma CABGen

La creciente adopción de tecnologías de secuenciación genómica completa (Whole Genome Sequencing, WGS) ha impulsado una generación masiva de datos biológicos con alto potencial para la investigación y vigilancia de microorganismos de importancia clínica. Sin embargo, la transformación de estos datos en conocimiento biológico útil continúa representando un desafío debido a la fragmentación de herramientas bioinformáticas, la complejidad de los flujos de análisis y la necesidad de experiencia técnica especializada para interpretar resultados genómicos. Esta situación limita la incorporación efectiva de la genómica en laboratorios de salud pública, especialmente en países con recursos computacionales y humanos limitados.

En respuesta a esta problemática, se desarrolló CABGen, una plataforma bioinformática orientada a la integración, automatización y gestión de datos genómicos bacterianos. La plataforma fue diseñada para consolidar múltiples herramientas bioinformáticas dentro de un entorno computacional único, permitiendo procesar datos biológicos de manera reproducible, escalable y accesible. El objetivo principal es facilitar la conversión de datos de secuenciación en información biológica estructurada que pueda ser utilizada para la caracterización molecular de bacterias y el fortalecimiento de programas de vigilancia genómica.

CABGen integra de forma automatizada diversas etapas del análisis bioinformático, incluyendo control de calidad de lecturas, ensamblado genómico, identificación taxonómica, detección de genes de resistencia antimicrobiana, identificación de factores de virulencia, tipificación molecular y generación de reportes. Los resultados generados son almacenados en una base de datos NoSQL diseñada para gestionar grandes volúmenes de información biológica heterogénea, permitiendo la trazabilidad de los análisis y la recuperación eficiente de datos para estudios posteriores. Esta arquitectura favorece la integración de resultados provenientes de diferentes herramientas y facilita la construcción de repositorios genómicos orientados a la vigilancia epidemiológica.

Desde una perspectiva bioinformática, CABGen constituye una solución para la interoperabilidad de herramientas y datos biológicos, reduciendo la necesidad de ejecutar procesos independientes y minimizando errores asociados al procesamiento manual. La plataforma implementa flujos de trabajo estandarizados que garantizan la reproducibilidad de los análisis y permiten la incorporación de nuevas metodologías bioinformáticas de manera modular. Asimismo, dispone de una interfaz web que simplifica la visualización e interpretación de resultados complejos, promoviendo el acceso a tecnologías genómicas por parte de profesionales de laboratorio sin formación especializada en análisis computacional.

La validación de la plataforma se realiza utilizando genomas bacterianos generados por el Laboratorio Central de Salud Pública (LCSP) de Paraguay y la Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) de Brasil. Los análisis permiten evaluar la capacidad de CABGen para integrar datos biológicos, automatizar procesos bioinformáticos y generar información relevante para la caracterización genómica de bacterias de importancia clínica.

Los resultados preliminares demuestran que la integración de herramientas bioinformáticas en una plataforma unificada mejora la gestión de datos genómicos, optimiza los tiempos de análisis y favorece la generación de evidencia molecular para la vigilancia bacteriana. CABGen representa una contribución al desarrollo de infraestructuras bioinformáticas orientadas al aprovechamiento de datos biológicos a gran escala, fortaleciendo las capacidades de análisis genómico en entornos de salud pública y promoviendo una utilización más eficiente de la información generada por tecnologías de secuenciación de nueva generación.

Ponente: Felicita Mabel Dure Perez (Universidad Comunera)

15:30 Modelación multivariada de ensambles de Hymenophyllum en un bosque templado de Chile

Los datos de composición de comunidades ecológicas suelen ser multivariados, dispersos y dominados por ceros, lo que limita el uso de enfoques univariados clásicos para evaluar respuestas comunitarias. Este estudio aplica un enfoque permutacional basado en matrices de semejanza/disimilitud para analizar la composición de helechos película del género Hymenophyllum en un fragmento de bosque templado del sur de Chile. Se evaluaron 480 micrositios correspondientes a las cuatro orientaciones cardinales de 120 árboles forófitos. En cada micrositio se registró la presencia-ausencia de especies de helechos hasta 2,3 m de altura sobre el tronco, junto con cinco variables explicativas: orientación del tronco, identidad del forófito, presencia de trepadoras, diámetro a la altura del pecho y cobertura del dosel. La composición fue representada mediante una matriz binaria y analizada con el coeficiente de Jaccard y PERMANOVA con 10000 permutaciones. Se registraron siete especies de Hymenophyllum en 187 micrositios. El diámetro del árbol y la identidad del forófito mostraron efectos significativos sobre la composición de los ensambles (p<0.05), mientras que la orientación del tronco, la cobertura del dosel, la presencia de trepadoras y sus interacciones no fueron significativas. Las comparaciones pareadas mostraron diferencias especialmente entre Eucryphia cordifolia, con una composición más diversa de helechos, y Laureliopsis philippiana, con una composición más simple. Estos resultados muestran que los métodos permutacionales basados en matrices de semejanza/disimilitud permiten modelar respuestas comunitarias complejas sin reducir la biodiversidad a una sola variable, aportando una aproximación útil para la bioestadística aplicada y la biología matemática de comunidades vegetales.

Ponente: Dr. Jimmy Pincheira Ulbrich (Universidad Católica de Temuco)

15:30 Modelado de deriva cardíaca mediante EDOs de primer orden en función del umbral de lactato

La deriva cardíaca (DC) se define como la razón entre la disminución gradual del volumen sistólico (VS) y el aumento de la frecuencia cardíaca (FC) durante un trabajo a paso constante donde la variación creciente de FC es una observación típica de la DC, generalmente obtenida mediante un pulsómetro. Estudios señalan que personas con poca actividad física tardan más en estabilizar su FC a paso constante [Shimazu et al. “Relationship between cardiovascular drift and performance in marathon running”. Int. J. Sport Health Sci., 2020, vol. 18.] comparado con personas que se ejercitan frecuentemente, llegando a concluir que corredores de alto desempeño no presentan DC en lo absoluto, mientras que ésta se hace evidente en corredores aficionados. Por lo anterior, las correlaciones entre la FC y las zonas de velocidad se han estudiado por separado entre los individuos, en categorías asociadas a su desempeño físico: dos o tres (élite, sub-élite y aficionados) y hasta cinco (Esteve et al. “Towards Accurate Reference Values for Heart Rate and Speed Zones by Aerobic Fitness and Sex in Long-Distance Runners”. Sports, 2026, vol. 14, 29). En otras investigaciones, se estudia la correlación de la DC con otros fenómenos aparentemente vinculados con la producción de lactato, sin embargo, presentan únicamente registros estadísticos pero ningún modelo matemático asociado a ellos.
En el presente trabajo presentamos la hipótesis donde el ritmo cardíaco de un corredor a paso constante puede ser modelado con un único sistema de dos ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden. A nuestro conocimiento, es el primer modelo que describe la DC independientemente de que el sujeto a analizar pertenezca a alguna categoría específica. Éste difiere de otros trabajos que excluyen la presencia de DC empleando un modelo simple semejante a la ley de enfriamiento de Newton ($F(t)=F_{obj} +(F_0-F_{obj}) e^{k t}$ ) únicamente para el grupo de alto rendimiento aeróbico, dadas la FC inicial ($F_0$), la FC objetivo ($F_{obj}$), y una tasa de proporcionalidad $k$. Empleando el ritmo cardíaco y el tiempo como variables observables de la ecuación, se propone un sistema de dos EDOs simples: $F(t)=F_{obj}+(f(t)-F_{obj}) e^{kt}$ dada $f´(t) = \alpha \frac{(F_0 - f) (f - f_{off})}{F_0 - f_{off}}$, siendo la segunda una forma de la ecuación logística con desplazamiento vertical $f_{off}$ (offset) que modela de manera implícita la FC objetivo en función del umbral de lactato.
Dado que este trabajo está enfocado en el rendimiento cardíaco cuando el cuerpo es sometido a un esfuerzo firme durante un periodo prolongado y continuo, se propone una metodología semejante a las pruebas de Rockport y Cooper [Souissi et al. “A new perspective on cardiovascular drift during prolonged exercise”, Elsevier, 2021, vol. 287] para ser aplicada en individuos que no necesariamente tienen preparación física. Con este mismo modelo, se pueden recuperar otros datos fisiológicos que suelen utilizarse como parámetros de desempeño: consumo máximo de oxígeno ($VO_{2max}$), FC máxima (FCM), FC en reposo y tiempo de recuperación.

Ponente: Jocelyn Princet Zárate Alvarado (Universidad Autónoma de San Luis Potosí, Facultad de Ciencias.)

15:30 MODELO MATEMÁTICO PARA EL CONTROL DE BARRENADORES DEL GÉNERO \textit{Diatraea} EN LA CAÑA DE AZÚCAR MEDIANTE LA AVISPA \textit{Cotesia flavipes}

El cultivo y producción de la caña de azúcar, es una de las agroindustrias más importante en Colombia, puesto que de ella se derivan diferentes productos, como azúcar (Saccharum officinarum) y biocombustibles: alcohol carburante, etanol, biodiesel, cogeneración de energía, entre otros. Además, esta industria agropecuaria anualmente genera ingresos y mas de 2700 empleos (Astola, S., Narrea, M.. Biología y comportamoiento de Cotesia flavipes Cameron (BRACONIDAE) parasitoide de Diatraea saccharalis Fabricius (CRAMBIDAE). Ecología Aplicada, 77-83, 2019, Bustillo A.. Insectos plaga y organismos benéficos del cultivo de la caña de azúcar en Colombia, Cenicaña, 2013). Desafortunadamente, la caña de azúcar es afectada por enemigos naturales llamados plagas, como son los barrenadores del tallo, especialmente del género Diatraea; estos barrenadores perforan los nudos de los tallos de la caña y una vez adentro, se alimentan de la planta impidiendo el desarrollo natural de la caña, reduciendo el contenido de la sacarosa, la cantidad y pureza del jugo que se extrae de esta (Bustillo, A.. Parasitoides, predadores y entomopatógenos que afectan las plagas de la caña de azúcar en Colombia, Cenicaña, 1-25, 2011,Varios Autores. Sector agroindustrial de la caña, https://www.asocana.org/publico/info.aspx?Cid=215, 2020, SAGARPA. Ficha técnica barrenador de la caña de azúcar, 2015).

A lo largo de los años, ha resultado pertinente realizar investigaciones que ayuden a mitigar estas plagas, y se ha encontrado que una de las formas para combatir a los barrenadores, es a través de agentes de control biológico, como las avispa Cotesia flavipes, que tiene un tamaño de 4 mm y es de tipo parasitoide (Arboleda, B., Vargas, G.. Efficacy of Cotesia flavipes (Hymenoptera: Braconidae) in Reducing Diatraea tabernella (Lepidoptera: Crambidae) Injury in Sugar Cane. BioOne complete, 519-525, 2019), es decir, desarrolla su estado inmaduro dentro del hospedero al que termina matando; C. flavipes gracias a su tamaño, puede introducirse en el tallo afectado, buscar las larvas del barrenador y parasitarlas (Hernandez, D.. Estudio de algunos aspectos biológicos de Cotesia flavipes Cameron (Hymenoptera : Braconidae) parasitoide de Diatraea saccharalis Fabricius (Lepidoptera:Crambidae), Ontomotropica, 69-81, 2010, Lozano, J.. Manejo integrado del complejo barrenadores de la caña panelera en el piedemonte, 2003,Osorio, P.. Preferencia de cotesia flavipes (hymenoptera: Braconidae) sobre barrenadores Diatraea spp. (lepidoptera: Crambidae) de caña para panela, 1-59, 2018).

En esta investigación, se considera una interacción hospedero-parasitoide entre el barrenador de la caña de azúcar del género Diatraea y la avispa Cotesia flavipes, a través de un modelo matemático basado en ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales, donde las variables de estado corresponden a los barrenadores inmaduros, barrenadores adulto y la avispa. De forma matemática, a este modelo se le determinó la región positivamente invariante con sentido biológico, se encontraron los puntos de equilibrio, y se estudió la estabilidad a través de la teoría cualitativa para sistemas dinámicos continuos, además se realizaron simulaciones numéricas, para ilustrar la estabilidad de los resultados, que fueron interpretados como condiciones de coexistencia de las dos poblaciones, así como la erradicación de la plaga. El objetivo de este poster, es presentar los avances y algunos resultados sobre esta investigación.

Ponente: Angie Sandalie Enriquez Jaramillo (Universidad del Quindío)

15:30 Quiescencia y sus efectos en la población de Aedes aegypti: un análisis con datos ambientales reales de Asunción, Paraguay

Las enfermedades transmitidas por mosquitos representan un problema de salud pública en América del Sur. El Aedes aegypti, principal vector del dengue, el zika y la chikungunya, puede sobrevivir a condiciones climáticas adversas mediante la quiescencia, un mecanismo que detiene el desarrollo de sus huevos durante la sequía y permite su viabilidad por largos períodos. En este trabajo se incorpora dicho efecto en un modelo poblacional que describe las distintas fases de desarrollo del mosquito.
Modelamos el desarrollo del mosquito por medio de un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias compartamentales, en donde separamos el desarrollo del mosquito en cuatro etapas (huevo, larva, pupa, adulto). Para cuantificar el impacto de la quiescencia sobre la viabilidad de los huevos en función de la duración de los períodos secos, se introduce un factor de corrección sobre la tasa de eclosión, cuyos parámetros fueron estimados a partir de datos experimentales.
Para analizar la dinámica poblacional bajo condiciones ambientales representativas de la región el modelo es evaluado con datos reales de temperatura y precipitación de la ciudad de Asunción, Paraguay, correspondientes al período 2021–2023. Los resultados muestran que la viabilidad de los huevos y el potencial reproductivo del mosquito siguen de cerca las variaciones estacionales de precipitación y temperatura, con mínimos en invierno y picos en primavera y verano. Ignorar este efecto puede llevar a sobreestimar el tamaño de la población y, en consecuencia, a un uso ineficiente de recursos en estrategias de control vectorial.

Ponente: Alejandro Daniel Reckziegel Benitez (Facultad Politécnica Universidad Nacional de Asunción)

15:30 Sistema computacional integral para operaciones de carga portuaria

RESUMEN

El tramo Villeta - Alberdi del Río Paraguay es un ecosistema dinámico y vulnerable. Desde el punto de vista biológico, un mal cálculo de la carga de las embarcaciones es desastroso: provoca que la barcaza, por ejemplo, toque el fondo del río (varadura), lo que destruye el bentos (organismos que viven en el fondo), remueve sedimentos que bloquean la luz solar y afectan la fotosíntesis del fitoplancton, y altera las zonas de desove de los peces locales. Actualmente, las empresas que proveen cuadrillas para la carga de barcazas graneleras en esta zona gestionan sus operaciones de manera manual, heurística y desorganizada. Esta falta de control en la distribución del peso genera ineficiencias en los muelles y eleva de forma crítica el riesgo de que la embarcación quede encallada, con un posible impacto ambiental grave en la flora y fauna del lecho del río, además de errores en la liquidación del personal y pérdidas económicas.

Para solucionar esto, este trabajo propone un sistema integral para gestionar la carga y el riesgo. El sistema informático está desarrollado en PHP con Laravel. El software se estructura en cuatro áreas conectadas: primero, un control de accesos seguros con permisos según el puesto del usuario. Segundo, un núcleo operativo que aplica fórmulas matemáticas y físicas navales para calcular el calado y distribuir el peso de los granos de modo que evite las inclinaciones. Además, se incluye un módulo estadístico para evaluar el desempeño del personal. Tercero, un área orientada al cuidado de la biología humana y la salud del trabajador, que controla la asistencia y la entrega de equipos de protección para prevenir lesiones por esfuerzo físico extremo y proteger sus pulmones del polvillo alérgeno de los granos. Finalmente, automatiza las tareas administrativas como facturas, recibos de sueldo y asientos contables.

Esta propuesta optimiza los tiempos en el muelle, asegura pagos justos, aumenta la rentabilidad de las empresas y minimiza los riesgos de accidentes que alteren el ecosistema biológico del río y su entorno. Estudios preliminares, han demostrado que los algoritmos implementados mejoran la eficiencia y la protección del ecosistema río-humano-empresa.

Palabras clave: Gestión integral, optimización de carga de barcazas, gestión de recursos humanos portuarios e hídricos, sistemas web, PHP-Laravel, cálculo de calado.

Ponente: Rodrigo Bracho (Faculta Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

15:30 Un modelo de tratamiento contra el cáncer con efecto Allee.

La interacción entre células tumorales y efectoras del sistema inmune es un proceso complejo que determina la progresión y el control del cáncer. Si bien existen diversos modelos compartimentales que describen esta relación (Delitala, M. & Ferraro, M., AIMS Mathematics 5, 7649–7660, 2020; Kirschner, D. & Panetta, J.C., J. Math. Biol. 37, 235–252, 1998; de Pillis, L.G. et al., Cancer Res. 65, 7950–7958, 2005; Wang, C., MSc thesis, Memorial University, 2021), pocos incorporan efectos de Allee simultáneamente en ambas poblaciones celulares. En este trabajo se analiza un modelo cancerígeno que considera dichos efectos, con el fin de comprender los mecanismos que regulan la interacción tumoral–inmunitaria y explorar estrategias terapéuticas basadas en la dinámica no lineal del sistema.

\begin{equation}
\begin{array}{cll}
x' &=& r_1 x \left(1-\dfrac{x}{K_1}\right)(x-m_1) - \alpha(x)y - \theta x, \
y' &=& r_2 y \left(1-\dfrac{y}{K_2}\right)(y-m_2) + \alpha(x)y.
\end{array}
\end{equation}

Aquí, $x=x(t)$ y $y=y(t)$ representan las poblaciones de células tumorales y efectoras del sistema inmune, respectivamente. Los parámetros $r_i$, $K_i$ y $m_i$ corresponden a la tasa de crecimiento, capacidad de carga y umbral de Allee de cada población ($i=1,2$). El término $\theta$ representa la intensidad de la inmunoterapia, asumida constante para obtener un sistema autónomo. Además, se considera una respuesta funcional lineal $\alpha(x)=px$. Bajo estas hipótesis, se estudian propiedades cualitativas del sistema, incluyendo positividad y acotamiento de las soluciones, existencia y estabilidad de puntos de equilibrio, así como bifurcaciones inducidas por los parámetros $m_1$, $m_2$ y $\theta$, las cuales generan transiciones dinámicas relevantes en la evolución tumoral.

Ponente: Bladimir Andres Blanco Montes (Universidad Tecnica Federico Santa Maria)

15:30 WQI-Calculator: Un complemento de QGIS para el cálculo dinámico del índice de calidad del agua subterránea

En el contexto de la gestión de los recursos hídricos subterráneos, la evaluación de la calidad del agua, en la mayoría de los casos, involucra procesos manuales que requieren la recolección, procesamiento y análisis de datos mediante cálculos recurrentes y el uso de diversas herramientas.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una solución automatizada para calcular el Índice de Calidad del Agua (WQI, por sus siglas en inglés), integrada a un Sistema de Información Geográfica (GIS, por sus siglas en inglés) para facilitar el análisis y apoyar la toma de decisiones. La solución propuesta consiste en el desarrollo de una herramienta de código abierto integrada como complemento para el software QGIS y diseñada mediante tecnologías de programación en Python y PyQT.

La herramienta se denomina WQI-Calculator y permite modificar dinámicamente los parámetros a considerar, los pesos asignados y los estándares de calidad, de acuerdo a los marcos regulatorios aplicados en distintos países. La prueba y validación del complemento se realizaron mediante casos de estudio aplicados a acuíferos con diferentes superficies y volúmenes de datos. Para ello, se compararon los cálculos obtenidos de manera manual con los realizados mediante la utilización del complemento propuesto.

Los resultados indicaron que la utilización del WQI-Calculator permite reducir entre un 85% y un 88% el tiempo requerido para el cálculo del índice en comparación con el método manual. La validación de los resultados obtenidos con el complemento mostró un alto grado de concordancia (p=0.9), mientras que la evaluación de la confiabilidad confirmó la consistencia de los resultados al repetir los cálculos manuales y compararlos posteriormente con los valores del índice generados por la herramienta. Asimismo, la encuesta de satisfacción del usuario reflejó una mejora notable en la eficiencia y precisión del análisis, al reducir significativamente los tiempos de procesamiento y aumentar la confiabilidad de los resultados.

Este trabajo constituye una contribución original para la gestión de los recursos hídricos y los sistemas de información geográfica, al poner a disposición de la comunidad científica una herramienta de código abierto que facilita la replicación, validación y extensión de investigaciones futuras sobre la calidad del agua subterránea.

Agradecimiento: Los autores agradecen el apoyo recibido a través del proyecto INIC01-318 cofinanciado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) con el apoyo del FEEI.

Ponente: Marcelo Molas (Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

17:00 → 18:30 Biomoléculas en acción: determinantes moleculares de interacción y aplicaciones diagnósticas y terapéuticas en biomedicina (MS1): Minisimposio

El estudio de biomoléculas y sus interacciones representa uno de los pilares fundamentales de la biomedicina contemporánea. Proteínas, ácidos nucleicos, lípidos y complejos macromoleculares participan en redes de interacción altamente reguladas que determinan procesos fisiológicos y patológicos clave. La comprensión detallada de estos mecanismos a nivel molecular y atomístico permite no solo dilucidar funciones biológicas esenciales, sino también identificar nuevas oportunidades para el diagnóstico temprano y el desarrollo de estrategias terapéuticas innovadoras. Este simposio reúne especialistas que trabajan en el estudio de biomoléculas y sus interacciones, destacando su potencial diagnóstico y terapéutico, así como sus aplicaciones en biomedicina, con el objetivo de fortalecer la colaboración científica y promover la formación de nuevas generaciones de investigadores en el área.

17:00 Evolución dirigida in silico para el diseño de proteínas

Enfoques exitosos recientes para el Diseño Computacional de Proteínas (CPD) se basan en modelos generativos que varían en el tipo de arquitectura usada para el diseño. En este trabajo proponemos un enfoque de computación evolutiva para el DCP que se inspira en la evolución dirigida para optimizar secuencias cuyos esqueletos se asemejan cada vez más a uno de referencia. Nuestro enfoque se basa en el éxito de los predictores de estructura como el ESMFold, utilizándolos como un componente central en la metodología de diseño. Introducimos el concepto de proteína digital: una secuencia de aminoácidos que, al plegarse mediante un método de predicción de estructura, se ajusta con una precisión específica a las coordenadas tridimensionales de una estructura objetivo. A través de esta propuesta, demostramos el diseño exitoso de proteínas digitales compuestas principalmente de láminas beta o hélices alfa, así como de proteínas más complejas. Como prueba de concepto práctica, diseñamos una secuencia que copia el esqueleto de un péptido antimicrobiano conocido; el péptido digital resultante demostró, en ensayos in vitro, actividad contra bacterias de relevancia clínica. Este trabajo abre nuevas vías para explorar el diseño “a la medida” de péptidos y proteínas.

Ponente: Dr. Carlos Alberto Brizuela Rodríguez (Centro de Investigaci'on Cient'ifica y de Educaci'on Superior de Ensenada)

17:20 De la respuesta del huésped a la firma molecular: selección e integración de biomarcadores en tuberculosis y neumonía pediátrica

La respuesta del huésped frente a una infección constituye una red dinámica de interacciones entre mediadores inflamatorios, reguladores inmunes y moléculas involucradas en reclutamiento celular, daño y reparación tisular. Comprender estas interacciones requiere trascender el análisis de biomarcadores individuales y abordar las biomoléculas como componentes de vías funcionales interconectadas. Utilizando como modelos la tuberculosis en adultos y la neumonía adquirida en la comunidad en niños, se presenta una estrategia racional para seleccionar e integrar biomarcadores de la respuesta del huésped. Citocinas y quimiocinas, receptores solubles, metaloproteinasas y sus reguladores, mediadores de daño endotelial y tisular y componentes del complemento son agrupados según su función biológica y evaluados considerando desempeño analítico, variación longitudinal y relación con la evolución clínica. La integración de estas dimensiones con análisis de correlación, reducción de dimensionalidad, agrupamiento y modelos multivariados permite identificar interacciones, redundancias y patrones moleculares asociados con diferentes estados de la enfermedad y respuesta al tratamiento. Este abordaje propone pasar de la medición de biomoléculas aisladas a la identificación de firmas moleculares mínimas, biológicamente coherentes y potencialmente aplicables a la estratificación, seguimiento y comprensión de la evolución de las enfermedades infecciosas.
“No importa solamente cuánto cambia una biomolécula, sino qué proceso representa, con cuáles otras moléculas interactúa y qué información adicional aporta al perfil global del paciente.”

Ponente: Prof. Graciela Russomando (niversidad Nacional de Asuncion)

17:40 Interacciones biomoleculares y determinantes estructurales de reconocimiento molecular.

El estudio de biomoléculas y sus interacciones constituye uno de los pilares fundamentales de la biomedicina contemporánea. Proteínas, ácidos nucleicos, lípidos y complejos macromoleculares participan en redes de interacción altamente reguladas que determinan procesos fisiológicos y patológicos clave. La comprensión detallada de estos mecanismos a nivel molecular y atomístico permite no solo dilucidar funciones biológicas
esenciales, sino también identificar nuevas oportunidades para el diagnóstico temprano y el desarrollo de estrategias terapéuticas innovadoras.
Los avances recientes en biofísica molecular, biología estructural, simulación computacional y técnicas experimentales de alta resolución han permitido caracterizar con precisión creciente los determinantes de reconocimiento molecular, afinidad y especificidad en sistemas biomoleculares complejos. Este conocimiento es crítico para el diseño racional de biomarcadores, biosensores, fármacos y herramientas biotecnológicas con aplicaciones en medicina traslacional.

Ponente: Prof. Santiago Di Lella (IQUIBICEN - Universidad de Buenos Aires y Conicet)

17:00 → 18:30 Inmunología Matemática en enfermedades infecto-contagiosas (MS3): Minisimposio

Las enfermedades infecto-contagiosas constituyen un problema persistente para la salud pública y representan un campo de estudio prioritario en la biomatemática aplicada. Los modelos matemáticos permiten integrar información biológica desde perspectivas clínicas e inmunológicas para comprender la dinámica de la infección y la respuesta del sistema inmunológico a nivel intra-hospedero. Este simposio reúne contribuciones recientes en modelación biomatemática con énfasis en modelos in-host que describen la interacción entre el patógeno, las células del tejido afectado y la respuesta inmunológica celular innata y adaptativa. Se abordarán técnicas de análisis cualitativo, análisis de sensibilidad y validación computacional, evaluando el impacto de factores biológicos intrínsecos y extrínsecos en la progresión de la infección, con relevancia directa para el desarrollo de estrategias terapéuticas y vacunas

17:00 Del modelo SIR a los modelos basados en agentes: lecciones del COVID-19 para la toma de decisiones en futuras epidemias

La pandemia de COVID-19 puso de manifiesto el valor del modelamiento matemático como herramienta de apoyo para la comprensión de la dinámica de transmisión de enfermedades infectocontagiosas y la evaluación de estrategias de intervención en salud pública. Más allá de las predicciones epidemiológicas, los modelos constituyen un marco cuantitativo para integrar información, explorar escenarios y respaldar la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre.

En esta charla se presenta una visión integrada de diferentes enfoques de modelamiento utilizados durante la pandemia, incluyendo modelos compartimentales, modelos de dinámica de sistemas y modelos basados en agentes. Se discuten sus principales fortalezas y limitaciones, así como su capacidad para representar procesos de transmisión, incorporar heterogeneidad poblacional y evaluar el impacto de intervenciones no farmacológicas.

Como caso de estudio se presentan los modelos desarrollados para la Región de Aysén (Chile), una región con características demográficas y geográficas singulares, donde se construyó un modelo basado en agentes capaz de reproducir la movilidad cotidiana de la población, los mecanismos de transmisión comunitaria e intrafamiliar y distintos escenarios de intervención, tales como restricciones de movilidad, cierre de establecimientos educacionales y confinamientos parciales. Los resultados permitieron cuantificar el efecto de estas medidas sobre la evolución de la epidemia y la demanda hospitalaria, proporcionando información útil para apoyar la toma de decisiones a nivel regional.

Finalmente, se reflexiona sobre las principales lecciones aprendidas desde la perspectiva del modelamiento matemático y se discuten los desafíos futuros asociados a la integración de datos en tiempo real, simulación computacional e inteligencia artificial para el desarrollo de sistemas adaptativos de apoyo a la decisión frente a epidemias emergentes.

Ponente: Dr. Gerard Olivar Tost (Universidad Católica del Maule)

MinisympGerard.pdf

17:20 A mathematical model of the innate immune response to Mycobacterium tuberculosis during the early phase of infection

Tuberculosis remains one of the leading infectious diseases worldwide, yet the biological events occurring during the first days following infection are still incompletely represented in most mathematical models. Classical tuberculosis models have primarily focused on granuloma formation and adaptive immunity, whereas the early innate immune response has received comparatively less attention (Ibarguen-Mondragón, E. & Cuesta, L. preprint, ,2025). Since the outcome of infection is largely determined during these initial stages, developing mathematical models that explicitly represent the underlying innate immune mechanisms is essential for understanding disease progression within the host, Ibarguen-Mondragón & Cuesta (2025).
In this work, we propose a biologically grounded mathematical model describing the cellular dynamics of the innate immune response during the early stage of Mycobacterium tuberculosis infection. The model explicitly represents the interactions among resident alveolar macrophages (infected and non-infected), monocyte-derived macrophages (infected and non-infected), immature, infected and antigen-bearing dendritic cells, neutrophils (infected and non-infected), circulating monocytes, and intracellular and extracellular bacterial populations. Unlike classical tuberculosis models, cytokines and chemokines are not introduced as independent dynamical variables. Instead, their regulatory effects on recruitment, differentiation, activation, migration and antimicrobial activity are incorporated through biologically interpretable effective parameters, reducing model complexity while preserving the principal immunological mechanisms (Marino, S. & Kirschner, D.E., J. Theor. Biol. 227, 463–486, 2004).
The mathematical formulation follows a multiscale biological methodology in which each differential equation is derived directly from experimentally supported cellular processes, allowing nonlinear functional responses to be associated with identifiable biological interactions. This strategy provides a transparent connection between immunological knowledge and mathematical structure, facilitating future parameter estimation, sensitivity analysis and model extensión.
The proposed model constitutes a general framework for studying the early establishment of tuberculosis infection and provides a foundation for future mathematical analyses, numerical simulations and multiscale extensions incorporating bacterial virulence and adaptive immunity.

Ponente: Dr. Eduardo Ibarguen-Mondragón (UNIVERSIDAD DE NARIÑO)

17:40 A Within-Host Mathematical Model of Viral Infection Incorporating T-Helper Lymphocyte Activation

Understanding the within-host dynamics of viral infections is fundamental for elucidating disease progression and improving therapeutic strategies. This work presents a system of ordinary differential equations that describes the interactions among susceptible and infected respiratory epithelial cells, free viral particles, and the adaptive immune response mediated by T-helper ($T_h$) lymphocytes. The model aims to investigate how $T_h$ lymphocyte activation influences viral control and the progression of infection.
A qualitative analysis is performed by deriving a modified basic reproduction number, $R_0^*$, which explicitly incorporates the effect of $T_h$ lymphocyte activation. The analysis shows that $R_0^*$ is lower than the classical basic reproduction number obtained in the absence of an adaptive immune response, indicating that $T_h$-mediated immunity reduces the threshold for viral establishment. The stability analysis identifies three biologically relevant equilibrium states: a disease-free equilibrium, an infected equilibrium without $T_h$ cell activation, and an endemic equilibrium characterized by an active adaptive immune response.
Numerical simulations, illustrate the temporal dynamics of the infection and demonstrate that increasing viral load promotes $T_h$ lymphocyte activation and cytokine production, enhancing the elimination of infected cells and accelerating viral clearance. In contrast, depletion of $T_h$ lymphocytes delays viral elimination despite increased phagocytic activity, underscoring the essential role of adaptive immunity in controlling infection. These findings provide a quantitative framework for understanding immune-virus interactions and offer a useful tool for evaluating immune dysfunction, therapeutic interventions, and the potential effects of viral evolution.

Ponente: Ledyz Cuesta Herrera (Universidad Católica del Maule)

17:00 → 18:30 Modelado y simulación de flujo de fluidos aplicados a problemas ambientales y de salud (MS4): Minisimposio

El modelado matemático de flujos de fluido constituye una herramienta central para comprender fenómenos complejos en sistemas biológicos y ambientales. Desde la dinámica del transporte de contaminantes en cuerpos de agua y aire hasta la hemodinámica en sistemas cardiovasculares o la elución y transporte de fármacos, los procesos de transporte gobernados por ecuaciones diferenciales parciales juegan un papel fundamental. Este minisimposio propone un espacio interdisciplinario dedicado al modelado matemático y la simulación numérica computacional de flujos de fluido, abordando desarrollos basados en ecuaciones de Navier–Stokes, modelos de Darcy, transporte advectivo-difusivo-reactivo, interacción fluido-estructura y sistemas multifísicos y multiescala. El objetivo es fomentar el intercambio entre matemáticos aplicados, ingenieros y científicos de la salud, promoviendo colaboraciones interdisciplinarias y nuevas líneas de investigación con impacto en problemas ambientales y biomédicos de alta relevancia regional.

17:30 A Study on Heat Waves using Partial Differential Equations and Numerical Methods

The report published by the European Union's Copernicus Climate Change Service states that 2025 was the third warmest year on record, marking the first time that the global average temperature over a period of three consecutive years exceeded the 1,5 °C limit. With the increase in the planet's average temperature, extreme weather events are becoming more and more frequent, including heat waves. The World Meteorological Organization (WMO) defines this phenomenon as a period of at least five consecutive days during which the daily maximum temperature exceeds the daily average temperature by 5 °C. According to the National Center for Monitoring and Alerts of Natural Disasters (Cemaden/Brasil), Brasil recorded seven heat waves that year. Therefore, this work aimed to study the displacement and propagation of a heat wave using mathematical modeling via the partial differential equation of advection-diffusion; to understand the Lax-Friedrichs numerical method according to (Leveque, R.J., Finite Volume Methods for Hyperbolic Problems, Cambridge, 2002) and to simulate scenarios that portray heat waves. In this case, the advective term in the equation represents the displacement of a mass of hot, dry air, the diffusive term characterizes the spreading of heat along the domain, and the function $u(x,y,t)$ depicts how the average temperature changes at a point in the domain, at a given instant, with the passage of the air mass. For discretization, the Lax-Friedrichs method was used, and the computational implementations were performed in Python, assuming null von Neumann boundary conditions and parameters that respect the Courant-Friedrichs-Lewy (CFL) stability condition. In the examples developed, the velocity field vectors were defined so that the air mass moved from west to east and from southwest to northeast, at a low speed. These directions were chosen taking into account the characteristics of the climatic phenomenon, as described in different literature, such as (Reis, N. et al., Atmos. 10(5), 248, 2019) and (Sanders R.A., AMS. 81, 67-73, 1953). Scenario simulations showed the passage of a mass of hot, dry air over a region, causing temperatures to rise to heat wave levels. Finally, it is important to highlight the relevance of research involving the application of mathematics to real world problems, such as climate issues, as it helps in reaching conclusions and making decisions. This impacts people's health, flora, fauna, and especially the survival of individuals who are in a situation of social and environmental vulnerability.

Ponente: Laisa Santos de Carvalho (Universidade Federal de São Carlos)

17:50 Numerical Investigation of Interface Dynamics on Convective CO₂ Dissolution in Deep Saline Aquifers

Geological Carbon Capture and Storage (CCS) has emerged as one of the most promising technologies for mitigating anthropogenic CO₂ emissions. Among the available geological formations, deep saline aquifers offer large storage capacity and broad geographical distribution. In these systems, solubility trapping plays a fundamental role by enhancing the dissolution of CO₂ into the resident brine, thereby increasing storage security and reducing the risk of buoyancy-driven leakage. The efficiency of this mechanism depends on density-driven convective instabilities that develop after CO₂ dissolution, producing descending fingers that enhance mass transport. However, most numerical studies assume a fixed and planar CO₂-brine interface, neglecting its possible evolution during the dissolution process. This work investigates the influence of interface motion on convective CO₂ dissolution through numerical simulations of density-driven flow in porous media. The mathematical model is based on the dimensionless Darcy-Boussinesq equations coupled with a concentration transport equation. A pressure-concentration finite element formulation is adopted, while the moving boundary is handled through an Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) framework that allows the computational mesh to follow the interface evolution according to a kinematic condition. The numerical implementation was developed in the Julia programming language and verified against the analytical solution of the purely diffusive problem, demonstrating second-order spatial convergence. The moving-interface formulation is compared with the classical fixed-interface configuration. The results show that interface motion substantially modifies the evolution of the convective instability. The onset of buoyancy-driven fingering occurs earlier than in the fixed-interface case, leading to a faster transition from diffusion-dominated transport to the convective regime. Furthermore, the moving interface produces a higher dissolution-flux plateau and a larger average mixing length, indicating enhanced solute transport within the brine. The concentration fields reveal that interface deformation promotes the coalescence of fingers into preferential descending pathways while simultaneously creating regions where convection is locally suppressed. These changes alter the spatial organization of the instability and significantly affect the overall dissolution dynamics. The results demonstrate that interface dynamics should not be neglected when modeling convective dissolution in geological carbon storage applications. By providing a more realistic representation of the CO₂-brine interface, the proposed formulation improves the understanding of the physical mechanisms governing solubility trapping and offers valuable insights for the development of more reliable predictive models for CCS. The study highlights the importance of advanced numerical methods with moving boundaries for simulating environmental fluid flow problems involving coupled transport and evolving interfaces (Lucena, R., Pontes, J., Brau, F., De Wit, A. & Mangiavacchi, N., Advances in Water Resources 197, 104904, 2025).

Ponentes: Sr. André Celestino Martins (Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ), Hyun Ho Shin (Facultad Politécnica - UNA), Norberto Mangiavacchi (Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ), Rachel Manhães de Lucena (Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ)

18:10 Gridap-Based Finite Element Modeling of Sirolimus Transport from a Polymer-Coated Annular Stent through a Multilayer Arterial Wall

Drug-eluting stents are widely employed to reduce restenosis following coronary angioplasty by locally delivering antiproliferative drugs to the arterial tissue. This work presents a mathematical and computational model for the transport of sirolimus released from the polymer coating of an annular stent into a multilayer arterial wall. The computational domain is represented by a two-dimensional axisymmetric geometry containing the stent strut, the drug-loaded polymer coating, and the arterial wall. The wall is divided into the intima, media, and adventitia, while the endothelium, internal elastic lamina, and external elastic lamina are represented as thin semipermeable membranes separating the corresponding tissue regions.

The polymer coating is considered the initial sirolimus reservoir, and drug transport through the coating and arterial tissues is described using transient transport equations with domain-dependent diffusivities and interface transmission conditions. The membrane conditions account for discontinuities in concentration and resistance to mass transfer between adjacent arterial layers. The governing equations are discretized using the Galerkin finite element method on an unstructured triangular mesh. The numerical formulation is implemented in the Julia programming language using the Gridap finite element library.

The proposed framework provides the spatial and temporal distributions of sirolimus concentration within the polymer coating and the different arterial layers. It also enables evaluation of how heterogeneous tissue properties and membrane resistances influence drug penetration, retention, and distribution following stent implantation. The model constitutes a computational tool for studying drug-eluting stent performance and supporting the optimization of polymer coatings and drug-release strategies.

Ponente: Hyun Ho Shin (Facultad Politécnica - UNA)

18:30 → 19:30 Inauguración Oficial

Inauguración Oficial de SOLABIMA 2026

mar, 6 de octubre

8:00 → 9:30 Análisis matemático de modelos discretos espacio-temporales y su aplicación a sistemas socioecológicos: Minicurso

Los modelos dinámicos discretos constituyen una herramienta fundamental para describir procesos cuya evolución ocurre en intervalos de tiempo definidos, tales como generaciones biológicas, ciclos de consumo, temporadas epidemiológicas o decisiones sociales iteradas. Formulados mediante ecuaciones en diferencias, permiten capturar mecanismos no lineales de crecimiento, interacción o adopción conductual, siendo especialmente útiles cuando los datos disponibles se registran de forma sistemática. No obstante, numerosos sistemas de interés, como metapoblaciones ecológicas, comunidades humanas o territorios urbanos, presentan una estructura intrínsecamente espacio-temporal. En tales contextos, la incorporación explícita de la espacialidad resulta clave para comprender fenómenos como la dispersión de individuos, la propagación de enfermedades o la difusión de comportamientos sociales, donde las interacciones locales entre subpoblaciones desempeñan un rol determinante. En este marco, las redes de mapas acoplados (Coupled map lattice) ofrecen una formulación adecuada para extender la dinámica temporal discreta al ámbito espacial, al representar cada subpoblación o unidad territorial como un nodo de una red cuya evolución local está influenciada por sus vecinos mediante conexiones que modelan procesos de dispersión o interacción. Este enfoque facilita el estudio de cómo la combinación entre dinámica demográfica local y conectividad espacial puede dar origen a patrones complejos espacio-temporales.
En concordancia con lo anterior, el presente minicurso posee un carácter teórico-práctico y un enfoque analítico-computacional, orientado al estudio preliminar de modelos dinámicos en tiempo discreto y su extensión al ámbito espacial mediante redes de mapas acoplados, contenidos que serán socializados complementariamente en notas de aula. La atención se centrará en la construcción, análisis e interpretación de sistemas biológicos, con énfasis en aplicaciones ecológicas, epidemiológicas y de dinámica del comportamiento social.

Moderadores: Diomar Cristina Mistro (Universidade Federal de Santa Maria), Luiz Alberto Díaz Rodrigues (Universidade Federal de Santa Maria), Rodrigo Gutiérrez Aguilar (Universidad Católica del Maule)

8:00 → 9:30 Introducción a la modelación de procesos biológicos: Minicurso

La modelación matemática se ha convertido en una herramienta fundamental para comprender procesos biológicos complejos que van desde la dinámica de poblaciones hasta la propagación de enfermedades. A través de modelos relativamente sencillos es posible identificar mecanismos clave, explorar distintos escenarios y obtener información valiosa para la toma de decisiones en biología, epidemiología y otras áreas afines.
Este minicurso ofrece una introducción accesible a algunos de los enfoques más utilizados en la modelación de procesos biológicos. A lo largo de la sesión se presentarán ideas básicas y ejemplos ilustrativos que muestran cómo herramientas matemáticas como ecuaciones en diferencias, ecuaciones diferenciales y modelos con estructura espacial permiten describir y analizar fenómenos biológicos reales.
El curso está dirigido principalmente a estudiantes y a cualquier persona interesada en conocer cómo las matemáticas pueden contribuir al estudio de problemas en biología y ciencias afines. No se requiere experiencia previa en modelación, sólo interés por explorar cómo las matemáticas pueden servir como un lenguaje para entender sistemas biológicos.

Moderador: Uvencio José Gimenez Mujica (Centro de Investigación en Matemáticas A.C.)

8:00 → 9:30 Dinámica celular de la respuesta inmunológica frente a enfermedades infecto-contagiosas: Minicurso

Este minicurso propone una introducción sistemática a la modelación matemática in-host de enfermedades infecto-contagiosas respiratorias y respuesta celular inmunológica, integrando sistemas dinámicos y simulación computacional. El curso estará estructurado en tres módulos. En primer lugar, se revisarán los principios biológicos e inmunológicos relevantes para la modelación, describiendo la dinámica temporal de la infección, el rol de la inmunidad innata (linfocitos NK y monocitos) en la contención temprana del patógeno y la activación posterior de la inmunidad adaptativa (en especial de linfocitos T), así como las consecuencias de una respuesta inmune desregulada. El segundo módulo se centrará en la formulación de modelos matemáticos basados en EDO que representan la interacción entre células epiteliales respiratorias con y sin infección, patógenos y células inmunológicas, enfatizando la traducción de procesos biológicos a variables dinámicas, parámetros y términos funcionales, junto con el análisis cualitativo del sistema. En el tercer módulo, se desarrollará la implementación computacional de los modelos, la simulación numérica de distintos escenarios de infección y el análisis de sensibilidad de parámetros, permitiendo comparar respuestas inmunológicas efectivas con aquellas que no lo son y que contribuyen a la severidad de la enfermedad, haciendo énfasis en la interpretación de los resultados biológicos.
Este minicurso enfatiza el rol de la biomatemática como herramienta para el estudio de procesos inmunológicos complejos y su aplicación en problemas actuales de salud pública. Además, contempla un espacio final de discusión y preguntas orientado a la interacción con los participantes y al intercambio académico sobre los contenidos desarrollados.

Moderadores: Eduardo Ibarguen-Mondragón (UNIVERSIDAD DE NARIÑO), Ledyz Cuesta Herrera (Universidad Católica del Maule), Luis Pastenes (Universidad Católica del Maule)

9:30 → 10:00 Coffee Break

10:00 → 10:50 Plenaria 3: Manuel Adrián Acuña Zegarra

Modelación matemática y toma de decisiones en salud pública: estudio de enfermedades respiratorias

11:00 → 12:00 Dinámica poblacional, ecología y evolución

Modelos deterministas y estocásticos de poblaciones; interacciones tróficas (depredador-presa); competencia interespecífica e intraespecífica; dinámica de metapoblaciones y dispersión espacial; bifurcaciones y caos en ecología; genética de poblaciones; teoría evolutiva y dinámica adaptativa; impacto de factores ambientales y antropogénicos; cosecha sostenible y conservación de la biodiversidad; modelos de extinción y persistencia; otros afines.

Moderador: Gerardo Jesus Riveros Rojas (Facultad Politecnica)

11:00 Spatial and climate-driven aspects of Aedes aegypti population dynamics modeling

In this presentation, we introduce a spatially explicit model for Aedes aegypti population dynamics that links mosquito abundance to urban morphology and climate. The framework is based on a system of partial differential equations whose coefficients vary in space according to urban forms (e.g., parks, streets, housing, and water bodies) and in time according to temperature and precipitation. Urban forms are inferred through an automated pipeline that combines the Google Maps API with color-based image segmentation. Climate-dependent terms are calibrated using biologically constrained probability distributions, reducing the number of free parameters while preserving known physiological limits. Validation against two years of entomological surveillance data shows that the model reproduces observed growth trends (quantified via the Pearson correlation coefficient), and the calibration procedure supports transfer to multiple cities by accounting for local microclimates.

Ponente: Dr. Pedro Lugão (Universidade Federal de Juiz de Fora)

Solabima.pdf

11:20 Dynamics aspects and bifurcations of a tumor-immune system interaction under stationary immunotherapy

We consider a three-dimensional mathematical model that describes the interaction between the effector cells,tumor cells, and the cytokine (IL-2) of a patient. This is called the Kirschner–Panetta model. Our objective is to explain the tumor oscillations in tumor sizes as well as long-term tumor relapse. We then explore the effects of adoptive cellular immunotherapy on the model and describe under what circumstances the tumor can be eliminated or can remain over time but in a controlled manner. Nonlinear dynamics of immunogenic tumors are given, for example: we prove that the trajectories of the associated system are bounded and defined for all positive time; there are some invariant subsets; there are open subsets of parameters, such that the system in the first octant has at most five equilibrium solutions, one of them is tumor-free and the othersare of co-existence. We are able to prove the existence of transcritical and pitchfork bifurcations from the tumor-free equilibrium point. Fixing an equilibrium and introducing a small perturbation, we are able to show the existence of a Hopf periodic orbit, showing a cyclic behavior among the population, with a strong dominance of the parental anomalous growth cell population. The previous information reveals the effects of the parameters. In our study, we observe that our mathematical model exhibits a very rich dynamic behavior and the parameter 𝜇̃ (death rate of the effector cells) and 𝑝̃1 (production rate of the effector cell stimulated by the cytokine IL-2) plays an important role. More precisely, in our approach the inequality 𝜇̃2 > 𝑝̃1 is very important, that is, the death rate of the effector cells is greater than the production rate of the effector cell stimulated by the cytokine IL-2. Finally, medical implications and a set of numerical simulations supporting the mathematical results are also presented.

Ponente: Sr. Claudio Vidal Díaz (Universidad del Bío-Bío)

11:40 Modelagem Matemática e Computacional da Doença da Babesiose Bovina

A babesiose bovina é uma enfermidade de grande relevância global, cuja transmissão ocorre predominantemente por carrapatos fêmeas infectados em regiões tropicais e subtropicais (Benavides, E. Considerations with respect to the epizootiology of anaplasmosis and babesiosis in bovines, ACOVEZ 9, 31-41, 1985). Devido às condições climáticas favoráveis ao vetor, o contato contínuo com os hospedeiros gera um severo impacto econômico na pecuária, demandando ferramentas epidemiológicas descritivas. Para abordar essa lacuna, este trabalho desenvolveu um modelo matemático compartimental, descrito por um sistema não-linear de equações diferenciais ordinárias acopladas (Aranda, D.F., Trejos, D.Y., Valverde, J.C. A mathematical model for babesiosis disease in bovine and tick populations, Math. Methods Appl. Sci. 35 (3), 249-256, 2012). A formulação divide a população de bovinos em frações de indivíduos suscetíveis, infectados e tratados contra o parasita Babesia. A população de carrapatos divide-se em frações de carrapatos susceptíveis e infectados pelo parasita, considerando as taxas de natalidade e de mortalidade natural de ambas as populações, a taxa de picada/contato do vetor, a probabilidade de transmissão do patógeno por contato e a fração de bovinos que são tratados contra a Babesia (Abdelheq, M., Belhamiti, O., Bouzid, L., Trejos, D.Y., Valverde, J.C. A predictive spatio-temporal model for bovine babesiosis epidemic transmission, J. Theor. Biol. 480, 192-204, 2019). Por meio de simulações numéricas, avaliou-se o processo de contaminação da doença, com vista na elaboração de uma estratégia ótima de intervenção, que minimize os custos de manejo e a densidade de vetores infectados, mitigando com eficácia a disseminação da enfermidade.

Ponente: Dr. Fernando Luiz Pio dos Santos (Instituto de Biociência de Botucatu - IBB, UNESP)

11:00 → 11:40 Modelado de datos en biología

Diseño experimental y bioestadística avanzada; inferencia bayesiana y estimación de parámetros; análisis de sensibilidad e incertidumbre; selección de modelos (AIC/BIC); bioinformática y genómica estadística; análisis de supervivencia; validación cruzada y ajuste de datos empíricos; series temporales biológicas; otros afines.

Moderador: Gustavo Sibona (UNC - FAMAF)

11:00 Microbial interactions across ecosystems: integrating graph learning, metagenomics, and synthetic ecology

Microbial communities exhibit complex eco-evolutionary dynamics shaped by microbe–microbe and microbe–environment interactions. However, reconstructing and interpreting microbial interaction networks remains a major challenge due to the limitations of correlation-based approaches and the high dimensionality of microbiome data. Here, we combine synthetic community experiments, metagenomic data analysis, Bayesian inference, and graph learning to investigate microbial interactions across multiple ecosystems.

To improve the interpretation of ecological networks, we implemented and trained a Graph Neural Network to identify structurally important species from pairwise interaction networks. Across simulated datasets, network topology consistently outperformed interaction strength and standard graph statistics as a predictor of species importance.

We then applied complementary experimental and computational approaches across distinct microbial ecosystems. In rhizosphere synthetic communities, we systematically varied bacterial composition and temperature to directly estimate bacteria–bacteria interactions measured as net fitness effects. We found that community composition had a stronger overall effect than temperature, but that temperature sensitivity was strongly associated with network connectivity.

In ocean microbial communities, we reconstructed interaction networks from global metagenomic datasets using a molecularly informed framework linking metagenome-assembled genomes to biosynthetic gene clusters. This approach reduced spurious associations and revealed that secondary metabolites associated with cooperative “common good” functions are strongly enriched as network hubs in the photic ocean.

Finally, to quantify microbial responses to climate change, we evaluated synthetic communities derived from the Cuatro Ciénegas oasis, in northern Mexico, under multiple warming scenarios. Preliminary results show that compositionally similar communities can exhibit dramatically different responses to temperature, suggesting that higher-order interactions drive context-dependent ecosystem responses to warming.

Together, these results demonstrate how integrating experimental microbiology with quantitative network inference and machine learning can improve our understanding of microbial community organization and resilience under environmental change.

Ponente: Sur Herrera Paredes (Universidad Nacional Autónoma de México)

11:20 Inferencia de Parámetros en Redes de Regulación Génica con Fluctuaciones Intrínsecas y Extrínsecas

Las redes de regulación génica son inherentemente estocásticas y están influenciadas por fluctuaciones intrínsecas y extrínsecas. Participan en numerosos procesos celulares esenciales, y las mutaciones o los cambios ambientales pueden modificar su respuesta. Por ello, la estimación precisa de parámetros a partir de datos experimentales es fundamental para comprender el comportamiento celular y diseñar estrategias que permitan mantener las células en estados deseables o evitar transiciones hacia estados no deseables.

Entre las distintas fuentes de variabilidad, las fluctuaciones extrínsecas suelen ser ignoradas, a pesar de su importancia para lograr descripciones realistas de los sistemas biológicos y de las condiciones experimentales. Además, el estudio de las redes de regulación génica estocásticas se ve dificultado por su complejidad intrínseca y por la disponibilidad limitada de datos experimentales dinámicos, lo que hace necesario el uso de enfoques computacionales avanzados para extraer parámetros confiables. En particular, la estimación de parámetros y la cuantificación de la incertidumbre mediante estadística bayesiana constituyen herramientas fundamentales para caracterizar de manera robusta la dinámica de estos sistemas.

En este estudio, abordamos estos desafíos mediante la inferencia bayesiana de los parámetros del sistema a partir de un único conjunto de datos experimentales, considerando explícitamente las fluctuaciones estocásticas y cuantificando la incertidumbre asociada a las estimaciones obtenidas.

Ponente: Manuel Alejandro Mier-Gomez (Benemérita Universidad Autónoma de Puebla)

11:00 → 12:00 Epidemiología matemática

Modelos compartimentales (SIR, SEIR, SIS); modelos estocásticos de epidemias; número reproductivo básico y efectivo; modelos basados en agentes y redes de contacto social; enfermedades transmitidas por vectores (Dengue, Zika, Malaria) y zoonosis; estrategias de vacunación, cuarentena y control óptimo; epidemiología espacial; dinámica de pandemias y endemias; otros afines.

Moderador: Diego Pinto (FPUNA)

11:00 Modelagem da dinâmica de transmissão da dengue via populações de mosquitos estruturadas por sexo e estratégias de controle com Wolbachia

Inspirados no trabalho de Bliman et al. (Bliman, P.-A. et al., Appl. Math. Model. 119, 391–412, 2023), propomos um modelo compartimental baseado em um sistema de equações diferenciais ordinárias para analisar a dinâmica de transmissão do vírus da dengue em populações acopladas de humanos e mosquitos. O modelo incorpora estruturação por sexo na população vetorial e distingue mosquitos selvagens de mosquitos infectados com \textit{Wolbachia}, considerando mecanismos biológicos fundamentais como a transmissão materna e a incompatibilidade citoplasmática (IC). A dinâmica populacional dos mosquitos é regulada por processos de reprodução dependentes do número de fêmeas, com taxas de oviposição distintas para indivíduos infectados e não infectados. A transmissão vertical da \textit{Wolbachia} ocorre com probabilidade $\xi$, enquanto a IC reduz a viabilidade de descendentes de fêmeas não infectadas acasaladas com machos infectados, conferindo vantagem reprodutiva às fêmeas portadoras da bactéria. Além disso, a competição por criadouros é modelada por um termo de densidade-dependência exponencial, garantindo limitação realista do crescimento populacional. A população humana segue uma dinâmica SIR, assumindo tamanho total constante $N$. A transmissão viral ocorre pela interação entre humanos e fêmeas infectadas, incorporando a redução da competência vetorial associada à presença da \textit{Wolbachia}. O sistema completo é dado por
\begin{equation}
\begin{cases}
\dfrac{dX_H}{dt} &= \mu_H N - b \beta_{HV} \left[S_I\dfrac{X_H}{N} + W_I\dfrac{X_H}{N}\right]-\mu_H X_H + \sigma_H R_H\
\dfrac{dI_H}{dt} &= b \beta_{HV} \left[S_I\dfrac{X_H}{N} + W_I\dfrac{X_H}{N}\right] - (\mu_H + \gamma) I_H\
\dfrac{dR_H}{dt} &= \gamma I_H- (\mu_H + \sigma_H) R_H\
\dfrac{dW_F}{dt} &= \phi_W r \xi (W_F+W_I) e^{-\sigma P} - b \alpha \beta_{VH} W_F\dfrac{I_H}{N} - \delta_w W_F \
\dfrac{dW_M}{dt} &= \phi_W (1 - r) \xi (W_F+W_I) e^{-\sigma P} - \mu_w W_M \
\dfrac{dW_I}{dt} &= b \alpha \beta_{VH} W_F\dfrac{I_H}{N} - \delta_w W_I \
\dfrac{dS_F}{dt} &= r [\phi_S (1 - q \nu) (S_F+S_I) + \phi_W (1 - \xi) (W_F+W_I)] e^{-\sigma P} - b \beta_{VH} S_F\dfrac{I_H}{N} - \delta_sS_F \
\dfrac{dS_M}{dt} &= (1 - r) [\phi_S (1 - q \nu) (S_F+S_I) + \phi_W (1 - \xi) (W_F+W_I)] e^{-\sigma P} - \mu_s S_M \
\dfrac{dS_I}{dt} &= b \beta_{VH} S_F\dfrac{I_H}{N} - \delta_s S_I
\end{cases},
\end{equation}
onde $P$ representa a população de mosquitos que competem por criadouros e $\nu$ define a probabilidade de uma fêmea acasalar com um macho infectado. Investigamos as propriedades qualitativas do sistema, incluindo a existência e estabilidade dos pontos de equilíbrio, bem como as condições de limiar para a invasão da \textit{Wolbachia}. Por fim, discutimos o impacto da liberação de mosquitos enviesada por sexo na persistência da infecção pela bactéria, buscando identificar configurações de controle que maximizem a redução da transmissão da dengue e aumentem a eficácia das intervenções de controle.

Ponente: Ana Clara de Pontes Martins (UNESP)

11:20 Modelagem Matemática da Transmissão da Dengue com Controle Biológico via Wolbachia e Vacinação Humana

O vírus da dengue é endêmico nas Américas e constitui a arbovirose mais prevalente em todo o mundo, com taxas crescentes de morbidade e mortalidade (Bhatt, S. et al., Nature 496, 504--507, 2013). Diante das limitações do controle vetorial convencional, estratégias de controle biológico baseadas em Wolbachia têm se destacado por reduzir a transmissão do vírus em Aedes aegypti, combinando bloqueio viral, incompatibilidade citoplasmática e transmissão materna (Hoffmann, A. A. et al., Nature 476, 454--457, 2011; Walker, T. et al., Nature 476, 450--453, 2011). No entanto, o efeito da incompatibilidade citoplasmática pode ser comprometido sob temperaturas elevadas, indicando que a eficiência desse método de controle depende também de condições ambientais (Ross, P. et al., PLoS Negl. Trop. Dis. 13, e0007357, 2019). Nesse contexto, a vacinação da população humana surge como uma ferramenta complementar para a prevenção e supressão dos casos de dengue.

Propomos um modelo de equações diferenciais ordinárias para descrever a dinâmica populacional de mosquitos Aedes aegypti selvagens e infectados por Wolbachia. Essa dinâmica é acoplada à dinâmica da população humana por meio das taxas de transmissão do vírus, em um cenário onde a vacinação da população humana é considerada explicitamente. O sistema de equações diferenciais ordinárias não lineares é definido por:

$$ \begin{array}{rcl} \dfrac{dS_h}{dt} &=& \mu_h N_h - (\beta_{fh} I_f + \beta_{wh} I_w)\dfrac{S_h}{N_h} - (\mu_h+\nu_h)S_h \\ \dfrac{dI_h}{dt} &=& (\beta_{fh} I_f + \beta_{wh} I_w)\dfrac{S_h}{N_h} - (\gamma_h+\mu_h)I_h \\ \dfrac{dR_h}{dt} &=& \nu_h S_h + \gamma_h I_h - \mu_h R_h \\ \dfrac{dS_f}{dt} &=& \Lambda_f e^{-\sigma M(t)} - \beta_{hf} S_f\dfrac{I_h}{N_h} - \mu_f S_f \\ \dfrac{dI_f}{dt} &=& \beta_{hf} S_f\dfrac{I_h}{N_h} - \mu_f I_f \\ \dfrac{dS_w}{dt} &=& \Lambda_w e^{-\sigma M(t)} - \beta_{hw} S_w\dfrac{I_h}{N_h} - \mu_w S_w \\ \dfrac{dI_w}{dt} &=& \beta_{hw} S_w\dfrac{I_h}{N_h} - \mu_w I_w. \end{array} $$ onde $$ \Lambda_f = \rho_f(S_f+I_f) \dfrac{(S_f+I_f)+(1-\eta)(S_w+I_w)}{M(t)} + \rho_w(1-\delta)(S_w+I_w), $$ $$ \Lambda_w = \rho_w\delta(S_w+I_w), $$ $$ M(t)=S_f(t)+I_f(t)+S_w(t)+I_w(t). $$

Utilizando uma abordagem de quase-equilíbrio, identificamos dois equilíbrios admissíveis para a população de mosquitos: extinção de Wolbachia e coexistência entre as populações de mosquitos. Esses equilíbrios são então substituídos nas equações da população humana, de forma a descrever a dinâmica humana de longo termo, sob diferentes regimes estabelecidos na população de vetores.

Por fim, realizamos simulações numéricas com o objetivo de comparar os efeitos do controle biológico baseado em Wolbachia, da vacinação da população humana e da combinação dessas estratégias na supressão dos casos de dengue, considerando diferentes cepas da bactéria. Os resultados indicam que cepas de Wolbachia com alta eficiência de bloqueio viral podem suprimir os casos de dengue mesmo na ausência de vacinação. Por outro lado, cepas com bloqueio moderado tendem a requerer a utilização complementar da vacinação para alcançar a supressão da transmissão da dengue.

Ponente: Vinícius Tironi de Castilho (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (Unesp))

11:40 Mathematical modeling of the spread of plant viruses incorporating biological control and agricultural management practices

The proliferation of vector-borne diseases in crops has led to significant economic losses. Certain agricultural management practices, including grafting and pruning, can facilitate the spread of these diseases among crops. Among various vector-control mitigation strategies, biological control is a primary approach. This study introduces a mathematical SEIR-type model that employs impulsive differential equations to characterize disease dynamics in crop and vector populations. The model incorporates three transmission routes: grafting, pruning, and vector-mediated transmission. Grafting, pruning, and biological vector control are modeled as discrete events occurring at specific time points. Additionally, the model accounts for the influence of human risk perception on the implementation of agricultural management strategies.

References

1. Vogt-Geisse, K., Correa, M. C., Gutiérrez-Jara, J. P., & Daane, K. M. (2025). Modeling the Effect of the Biological Control of Pseudococcus viburni Signoret (Hemiptera: Pseudococcidae) on Grapevine Leafroll Virus Spread. Plants, 14(19), 3043.

2. Correa, M. C., Gutiérrez-Jara, J. P., Vogt-Geisse, K., Benitez, H., Pérez, L. M., Fleisch, A., ... & Kreiter, P. (2024). Better alone than in bad company? Modeling the intra-guild predation and release timing in the biological control of Pseudococcus viburni. Journal of Pest Science, 97(4), 1913-1926.

3. Gutiérrez-Jara, J. P., Vogt-Geisse, K., Correa, M. C., Vilches-Ponce, K., Pérez, L. M., & Chowell, G. (2023). Modeling the impact of agricultural mitigation measures on the spread of sharka disease in sweet cherry orchards. Plants, 12(19), 3442.

Ponente: Dr. Juan Pablo Gutiérrez Jara (Universidad Católica del Maule)

11:40 → 12:00 Inmunología e infección

Dinámica intra-huésped de patógenos (virales, bacterianos, parasitarios); respuesta inmune innata y adaptativa; interacción huésped-patógeno; modelos de latencia y reactivación; resistencia a antimicrobianos; farmacocinética y farmacodinámica (PK/PD) de antivirales; diseño de vacunas y terapias inmunológicas; evolución de la virulencia; coinfecciones; otros afines.

Moderador: Gustavo Sibona (UNC - FAMAF)

11:40 Caracterización del comportamiento transitorio y asintótico del sistema inmune adaptativo en infecciones virales agudas

A pesar de los avances recientes en inmunología matemática, los mecanismos dinámicos que gobiernan la respuesta inmune durante infecciones virales agudas continúan siendo incompletamente comprendidos. La mayoría de los modelos existentes se centran en estados de equilibrio o en comportamientos asintóticos, dejando en segundo plano las dinámicas transitorias que dominan la fase aguda. En este trabajo se propone y analiza un modelo no lineal reducido de las interacciones virus–sistema inmune que describe explícitamente dichas dinámicas.

El modelo considera la interacción entre la carga viral y los linfocitos T citotóxicos (CD8+) mediante un sistema de dos ecuaciones diferenciales ordinarias. A diferencia de los enfoques clásicos, el sistema no posee un equilibrio endémico estable, sino una variedad de equilibrios libres de enfermedad particionada en subconjuntos estables e inestables. Esta estructura reproduce rasgos característicos de infecciones agudas: crecimiento inicial de la carga viral seguido de un colapso rápido, junto con una expansión transitoria de las células T que posteriormente se estabilizan.

Desde el punto de vista teórico, se identifica un umbral crítico T∗ de células T, definido como el cociente entre la tasa de replicación viral y la tasa de eliminación del virus. Este umbral determina el comportamiento cualitativo de las trayectorias, separa los equilibrios estables de los inestables y delimita la frontera del conjunto invariante atractivo en el espacio de fases. El análisis incluye la construcción de regiones positivamente invariantes mediante la condición de tangencia de Nagumo, el uso de funciones de Lyapunov logarítmicas y la demostración de la estabilidad asintótica del conjunto de equilibrios estables.

Para evaluar la relevancia biológica del modelo, se realizó una calibración con datos experimentales de infección por influenza A (H1N1) en ratones jóvenes (12–16 semanas) y añosos (72–76 semanas), utilizando evolución diferencial para minimizar el error cuadrático medio logarítmico. Los resultados muestran diferencias marcadas entre ambos grupos: los ratones jóvenes presentan replicación viral más rápida, picos virales más altos y eliminación más eficiente, mientras que los ratones añosos exhiben una respuesta más lenta y prolongada, con menor pico viral pero mayor concentración final de células T. Se observa además un desplazamiento significativo del umbral T∗ con la edad, principalmente asociado a una reducción de la capacidad de carga viral. Este hallazgo sugiere una interpretación mecanística de la inmunosenescencia: el deterioro no radica en la falta de activación inmune, sino en una dinámica transitoria alterada que retrasa la respuesta y conduce a una activación compensatoria excesiva.

En conjunto, el trabajo proporciona un marco analítico riguroso y biológicamente fundamentado para el estudio de las dinámicas transitorias en infecciones agudas, con potencial aplicación en el diseño de estrategias de control óptimo para terapias antivirales.

Ponente: Marcelo Actis (CONICET - Universidad Nacional del Litoral)

12:00 → 13:30 Almuerzo

13:30 → 14:20 Plenaria 4: Prof. Diego Stalder

Control vectorial 4.0: Trampas inteligentes, modelos matemáticos para Wolbachia y gemelo digital urbano

14:30 → 15:30 Dinámica poblacional, ecología y evolución

Modelos deterministas y estocásticos de poblaciones; interacciones tróficas (depredador-presa); competencia interespecífica e intraespecífica; dinámica de metapoblaciones y dispersión espacial; bifurcaciones y caos en ecología; genética de poblaciones; teoría evolutiva y dinámica adaptativa; impacto de factores ambientales y antropogénicos; cosecha sostenible y conservación de la biodiversidad; modelos de extinción y persistencia; otros afines.

Moderador: Jose Luis Cartes (Facultad de Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

14:30 Dinámicas espaciales impulsadas por conectividad asimétrica y surgencia

Desarrollamos un modelo espacial consumidor–recurso para estudiar cómo la conectividad y la heterogeneidad ambiental afectan la dinámica de sistemas marinos costeros. La costa se representa como una serie de parches conectados mediante dispersión asimétrica, simulando patrones de transporte preferencial asociados a corrientes marinas. Además, incorporamos zonas de surgencia que modifican la productividad del recurso a lo largo de la costa. El modelo incluye interacciones consumidor–recurso, dispersión y extracción pesquera sobre la población adulta. La conectividad espacial genera una separación entre las zonas de reproducción y reclutamiento mediante la dispersión de etapas tempranas, capturando una característica típica de organismos marinos con fases larvales dispersivas. Este enfoque permite analizar cómo la interacción entre dispersión, productividad espacial y pesca influye sobre la persistencia poblacional y la estructura espacial del sistema. El modelo busca aportar al estudio conjunto de procesos ecológicos, oceanográficos y pesqueros en ecosistemas marinos costeros.

Ponente: Viviana Rivera-Estay (Universidad Arturo Prat)

14:50 Modelación matemática del control biológico de Nilaparvata Lugens mediante la introducción de la cepa wStri de Wolbachia

En el presente trabajo, se propone un modelo matemático para la dinámica poblacional de Nilaparvata lugens, una de las principales plagas del cultivo de arroz en Asia (IRRI, 1979), considerando estrategias de control biológico basadas en bacterias del género Wolbachia. En particular, se analiza la introducción de la cepa wStri, que exhibe la transmisión materna perfecta e induce la incompatibilidad citoplasmática de alto grado, como mecanismos para modificar la estructura poblacional del insecto (Gong et al., 2020).

El modelo general se formula mediante un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias, es estructurado por sexo e incorpora los mecanismos de transmisión materna y la incompatibilidad citoplasmática incompleta junto con la competencia intraespecífica de hembras silvestres y portadoras de Wolbachia.
A partir de esta formulación se determinan condiciones de existencia y estabilidad para los distintos equilibrios biológicamente relevantes, definidos en términos de números reproductivos básicos asociados a cada subpoblación.
Los resultados obtenidos permiten caracterizar distintos escenarios dinámicos, incluyendo extinción poblacional, persistencia de individuos no infectados e infestación por la cepa introducida. Asimismo, el análisis muestra cómo los niveles de incompatibilidad citoplasmática afectan la capacidad invasiva de la bacteria y modifican las condiciones de estabilidad del sistema. Finalmente, se presentan simulaciones numéricas que ilustran el comportamiento de las trayectorias y respaldan los resultados analíticos.

Bibliografía

• Gong, J.-T., Li, Y., Li, T.-P., et al. (2020). Stable Introduction of Plant-Virus-Inhibiting Wolbachia into Planthoppers for Rice Protection. Current Biology, 30, 4837–4845.
• IRRI – International Rice Research Institute. (1979). Brown planthopper: Threat to rice production in Asia. Los Baños, Philippines.

Ponente: Sr. David Alejandro Muñoz Cruz (Universidad del Valle)

15:10 Effects of exogenous variations on the selling Price of a exploited resource in an open-access fishery

Open-access bioeconomic models have long been used as examples to study the interaction between population dynamics and human exploitation. In their classical formulation, these models assume a constant market price for the harvested resource, leading to autonomous dynamical systems whose long-term behavior is governed by a stationary bioeconomic equilibrium. While analytically convenient, this assumption neglects the fact that real-world resource prices are often subject to external temporal fluctuations driven by seasonal demand, macroeconomic conditions, or institutional factors, which may significantly alter exploitation patterns.
In this work, we investigate the dynamical consequences of introducing exogenous, time-dependent price fluctuations into a classical open-access fishery model of Smith type. From a mathematical biology perspective, the resulting framework can be interpreted as a population system subject to external non-autonomous forcing, where economic variability acts as an environmental driver that modulates the intensity of harvesting pressure.
We show that when price fluctuations are bounded and damped in time, the system is asymptotically autonomous and inherits both local and global stability properties of the bioeconomic equilibrium of the associated autonomous model. This result provides a rigorous justification for the robustness of equilibrium exploitation regimes under transient external perturbations.
In contrast, when price oscillations persist, the system no longer converges to a stationary state. Instead, we prove the existence of stable periodic solutions induced by the external forcing, and, under multi-frequency incommensurate oscillations, the emergence of quasiperiodic dynamics supported on normally hyperbolic invariant tori.
Furthermore, we show that the mean price level acts as a bifurcation parameter, organizing qualitative transitions between null effort, stationary exploitation, and oscillatory regimes. Our results highlight that complex population dynamics, often attributed to intrinsic biological mechanisms, may arise solely from external economic forcing, with important implications for the interpretation of observed cycles in exploited biological populations.

Ponente: Alejandro Maximiliano Rojas Palma (Universidad Católica del Maule)

14:30 → 14:50 Sistemas biométricos y biológicos complejos

Dinámica no lineal y caos en fisiología; fractales y leyes de potencia en biología; sincronización de osciladores biológicos (ritmos circadianos, cardíacos); biometría (iris, huella, rostro) y reconocimiento de patrones; análisis de señales biomédicas (ECG, EEG); sistemas complejos adaptativos; autoorganización en la naturaleza; otros afines.

Moderador: Sebastián Alberto Grillo (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

14:30 Heterogeneidad fenotípica en entornos fluctuantes: entre dinámicas oscilatorias y biestables

Las transiciones fenotípicas y la heterogeneidad son factores clave del comportamiento adaptativo en sistemas biológicos, particularmente en entornos fluctuantes. Los regímenes dinámicos oscilatorios y biestables constituyen mecanismos fundamentales capaces de generar estos comportamientos, dando lugar a distribuciones fenotípicas multimodales. Aunque en contextos deterministas las oscilaciones y la biestabilidad son claramente distinguibles, en sistemas biológicos realistas esta distinción representa un desafío significativo debido a la complejidad de las redes, el ruido bioquímico intrínseco y la limitada disponibilidad de datos experimentales. En este trabajo proponemos una comparación sistemática entre regímenes oscilatorios y biestables en presencia de ruido bioquímico. Nos enfocamos en caracterizar cómo estos mecanismos generan heterogeneidad fenotípica y cómo responden a condiciones ambientales fluctuantes. Para ello, analizamos la dinámica estocástica y las distribuciones resultantes (i.e., su multimodalidad) en modelos mínimos de redes capaces de exhibir oscilaciones o biestabilidad bajo distintos escenarios de fluctuación ambiental. Nuestros resultados buscan identificar tanto las similitudes como las diferencias entre ambos regímenes en un contexto biológico realista, así como las condiciones bajo las cuales se vuelven indistinguibles y aquellas que permiten su discriminación. Este enfoque contribuye a una mejor comprensión de la heterogeneidad fenotípica y proporciona herramientas para una interpretación más precisa de datos experimentales y modelos teóricos, así como una comprensión más profunda de la relevancia biológica de emplear uno u otro mecanismo para generar variabilidad fenotípica en ambientes fluctuantes.

Ponente: Emmanuel Hernández Sánchez (Programa de Doctorado en Ciencias Biomédicas, Escuela Nacional de Estudios Superiores, Unidad Juriquilla (ENESJ), Universidad Nacional Autónoma de México, Santiago de Querétaro 76230, México; Laboratorio Internacional de Investigación sobre el Genoma Humano, Universidad Nacional Autónoma de México, Santiago de Querétaro 76230, México.)

14:30 → 14:50 Epidemiología matemática

Modelos compartimentales (SIR, SEIR, SIS); modelos estocásticos de epidemias; número reproductivo básico y efectivo; modelos basados en agentes y redes de contacto social; enfermedades transmitidas por vectores (Dengue, Zika, Malaria) y zoonosis; estrategias de vacunación, cuarentena y control óptimo; epidemiología espacial; dinámica de pandemias y endemias; otros afines.

Moderador: Rocío Botta (Facultad Politécnica - UNA)

14:30 El rol de la vacunación imperfecta y el cambio conductual sobre la dinámica transmisión de enfermedades respiratorias

Las enfermedades infecciosas de transmisión directa representan un importante desafío para la salud pública, como quedó evidenciado durante la pandemia de COVID-19. Este evento puso de manifiesto la importancia de la vacunación como estrategia de prevención, así como el papel de las medidas no farmacéuticas y de los cambios en el comportamiento de la población para controlar la propagación de una enfermedad. Sin embargo, las vacunas no siempre confieren inmunidad completa, y la percepción de estar protegido puede llevar a una disminución en la adopción de medidas preventivas, modificando la dinámica de transmisión.

En esta plática se estudiará, mediante un modelo matemático basado en ecuaciones diferenciales, el efecto conjunto de las fallas de las vacunas y el cambio de comportamiento de las personas sobre la dinámica de transmisión de una enfermedad respiratoria. En particular, se analizará cómo estos factores pueden favorecer fenómenos como la bifurcación hacia atrás y la persistencia de la enfermedad. Asimismo, se presentarán umbrales que relacionan la eficacia de la vacuna con el comportamiento de la población, proporcionando una mejor comprensión de su impacto en la dinámica epidemiológica y en el diseño de estrategias de control.

Ponente: Irasema Pedroza Meza (Universidad de Sonora)

14:50 → 15:30 Modelos Computacionales basados en datos e IA en biologí

Modelación matemática y computacional de problemas derivados de las Ciencias de la Vida, Ciencias de la Salud y Ciencias Agrarias, utilizando herramientas como ecuaciones diferenciales y en diferencias, autómatas celulares, teoría de juegos, sistemas difusos y aprendizaje automático, entre otras, así como el análisis e interpretación de resultados analíticos y computacionales en estas áreas. Aprendizaje automático científico (Scientific Machine Learning); Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs); aprendizaje profundo (Deep Learning) y redes convolucionales en biología; descubrimiento de ecuaciones basado en datos (SINDy); clustering; otros afines.

Moderador: Rocío Botta (Facultad Politécnica - UNA)

14:50 The Impact of Advective and Diffusive Terms in a Lotka-Volterra Type Model with Three Spatially Distributed Species

Since the Industrial Revolution, humanity has been intensifying the burning of fossil fuels and as a consequence, the average temperature on Earth has been increasing. The 20th century was the warmest and future prospects are not favorable, that is, even higher temperatures are expected. This thermal imbalance has driven drastic changes in weather patterns across the globe, such as heat waves and cold spells, severe droughts, torrential rains and storms, as well as floods and landslides.
The survival of different species of animals and plants is more challenging than ever. This demonstrates the importance of studies on the subject, mainly to predict possible environmental, social and economic consequences. The objective of this work was to investigate the impact of advective and diffusive terms on the population dynamics of prey and predators, described by a Lotka-Volterra type model (Murray, J. D. Mathematical Biology: I. An Introduction. Springer-Verlag, New York, 2002), with three species, whose populations are spatially distributed in different locations. They are two prey species, competing with each other for the same resources, and a predator of both. In the proposed model, advective parameters describe the movement of populations in the spatial domain, and diffusion coefficients describe the spread of individuals. The discretizations of the equations were performed using finite difference schemes (FDS), namely, the Upwind method for the advective term, a centered FDS for the diffusive term, and an advanced FDS for the time derivative. The computational tests were implemented in Python, maintaining spatial and temporal spacing choices that satisfy the Courant, Friedrichs and Lewy (CFL) stability criteria and the diffusive term criterion (Thomas, J. W. Numerical Partial Differential Equations: Finite Difference Methods. Springer-Verlag, New York, 1995). Based on values ​​from literature for the parameters related to the interaction between species (Liu, P.-P. An analysis of a predator-prey model with both diffusion and migration, Mathematical and Computer Modelling, 51:1064-1070, 2010), scenario simulations were executed. The solutions obtained allowed us to visualize different situations that can occur, for example, because a certain species needs to move further to find food and/or needs to spread its individuals in an attempt to survive. Therefore, the results showed that the inclusion of advective and diffusive terms enables the modeling of species displacement, revealing the different dynamics that occur in regions where interspecific encounters occur or not.

Ponente: Graciele P. Silveira (Universidade Federal de São Carlos)

15:10 Control Vectorial 4.0: Trampas inteligentes, modelos matemáticos para Wolbachia y gemelo digital urbano

Las enfermedades transmitidas por mosquitos (Dengue, Zika, Chikungunya) están afectando gravemente a Latinoamérica. En Paraguay, hubo más de 217,000 notificaciones en 2019-2020, con un costo por caso de Gs 2.500.000. Los métodos tradicionales de control, como fumigaciones y monitoreo de notificaciones, son de baja eficiencia y reactivos. Este trabajo discute cómo sería un control vectorial 4.0: que integra datos de trampas inteligentes, imágenes satelitales, modelos matemáticos poblacionales y gemelos digitales urbanos. Se deseñaron trampas inteligentes que utilizan sensores infrarrojos y una cámara. Estas trampas emplean redes neuronales convolucionales (CNN) para identificar en tiempo real si son hembras o machos, alcanzando un mAP50 (mean Average Precision at 50% IoU) del 90.1% para hembras y 94.0% para machos. Se utiliza la frecuencia de aleteo como señal biométrica complementaria.

En el modelado matemático se utilizó un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales con cuatro estadios (huevo, larva, pupa, adulto), capacidad de carga dependiente de precipitación y tasas de desarrollo y mortalidad moduladas por temperatura para evaluar el sesgo que pueden tener las estrategias de muestreo cuando llueve mucho o cuando se tienen temperaturas extremas. Finalmente, se construyó un gemelo digital urbano basado en agentes sobre el mapa real de Asunción, integrando datos climáticos horarios, información satelital y ovitrampas históricas. El gemelo permitió crear escenarios de simulación de la propagación espacial de los mosquitos.

La combinación de mecatrónica, inteligencia artificial y modelado matemático basado en datos, y el monitoreo mediante el uso trampas inteligentes, nos permitirá avanzar del monitoreo manual al control predictivo.

Ponente: Diego Stalder (FIUNA)

15:10 → 15:30 Teoría de Juegos Evolutivos

Técnicas basadas en la teoría de juegos y en la teoría de juegos evolutivos para juegos 2 a 2 y juegos contra la población, well-mixed y espaciales. Así como modelos matemáticos y computacionales que permitan comprender el comportamiento de las estrategias en juegos de bienes públicos y comunes. Situaciones de conflicto, por ejemplo, relacionadas con el agua, la tierra, el medio ambiente y el cuidado de las especies. Enfrentamiento de especies.

Moderador: Sebastián Alberto Grillo (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

15:10 Strategic Metabolic Interaction Modeling (SMIM): An Eco–Metabolic Framework for Emergent Microbial Interactions

Microbial interactions are commonly represented as fixed ecological categories such as competition, mutualism, commensalism, or neutrality. However, growing evidence suggests that these interaction regimes are context-dependent and may reorganize dynamically in response to environmental conditions, metabolic constraints, and physiological variability. We introduce the Strategic Metabolic Interaction Model (SMIM), a novel eco–metabolic framework designed to describe ecological interactions as emergent properties arising from adaptive resource allocation and metabolite exchange.

SMIM integrates genome-scale metabolic models (GSMMs), dynamic optimization, extracellular resource dynamics, latent interaction variables, and continuous physiological heterogeneity within a unified mathematical framework. Rather than imposing interaction types a priori, the model represents ecological relationships as state-dependent outcomes of intracellular metabolic optimization operating under fluctuating environmental conditions.

The framework explicitly incorporates cross-feeding, resource competition, and cooperative metabolite exchange, allowing interaction regimes to emerge and transition over time. Simulations inspired by hypersaline microbial systems reproduce nonlinear interaction reversals, transient cooperation, and dynamic shifts between competitive and facilitative states. These behaviors arise naturally from metabolic adaptation and environmental feedback, without requiring predefined ecological assumptions.

Beyond prediction, SMIM provides an inferential perspective in which ecological interactions become quantifiable latent variables that can be estimated and analyzed statistically. The framework suggests that microbial community organization is an emergent consequence of constrained metabolic adaptation under physiological heterogeneity, environmental feedback, and partial observability. SMIM therefore offers a mechanistic bridge between systems biology, microbial ecology, and ecological theory.

Ponente: Alex Centeno (Universidad Católica del Maule)

SOLABIMA_ORAL.pdf

15:30 → 17:00 Coffee Break

15:30 → 17:00 Sesión de Poster 2

15:30 Comparação entre Modelos Epidemiológicos: Laplaciano Fracionário e Clássico via Simulação Numérica dos Pontos de Equilíbrio

Modelos matemáticos de propagação e difusão têm desempenhado um papel fundamental no avanço da compreensão de fenômenos em diversas áreas, com destaque para a Biologia, especialmente por meio dos modelos compartimentais em epidemiologia. Esses modelos permitem descrever a dinâmica de disseminação de doenças em populações ao longo do tempo e do espaço. Nesse contexto, equações do tipo reação-difusão são amplamente utilizadas, pois possibilitam incorporar não apenas a evolução temporal das classes epidemiológicas, mas também os efeitos espaciais decorrentes da mobilidade dos indivíduos infectados em uma determinada região (El-Shahed, M. e Alsaedi, A., Math. Probl. Eng., 2011, 480378, 2011; Monteiro, N.Z., Aplicação do cálculo de ordem arbitrária à epidemiologia, Dissertação de Mestrado, 2021; Tuan, N.H. et al., Chaos Solitons Fractals, 140, 110107, 2020).

Tradicionalmente, a modelagem da difusão espacial é realizada por meio do operador laplaciano clássico, o qual pressupõe que o processo de dispersão ocorre de forma local e homogênea. Essa abordagem tem sido bem-sucedida em diversos cenários, fornecendo resultados consistentes para a descrição da propagação de doenças em ambientes idealizados. No entanto, evidências experimentais e observacionais indicam que a disseminação de doenças pode apresentar comportamentos mais complexos, caracterizados por heterogeneidade espacial, interações não locais e padrões de dispersão anômalos. Tais características não são adequadamente capturadas pelo modelo clássico, o que pode levar a discrepâncias entre os resultados teóricos e os dados reais quando comparado com o laplaciano fracionário (Musina, R. \& Nazarov, A.I., Commun. Partial Differitial Equuation, 39, 1780–1790, 2014).

Diante dessas limitações, surge a necessidade de considerar abordagens mais gerais, capazes de descrever de forma mais realista os processos de difusão. Nesse sentido, o uso do laplaciano fracionário tem se destacado como uma ferramenta promissora, uma vez que permite modelar fenômenos de difusão não local, incorporando efeitos de longo alcance e movimentos anômalos (Musina e Nazarov, 2014; Tuan, N.H. et al., Chaos Solitons Fractals 140, 110107, 2020).

Neste trabalho, propõe-se o estudo de um modelo epidemiológico com difusão espacial, considerando o laplaciano fracionário. O objetivo principal é realizar uma análise comparativa dos pontos de equilíbrio desse modelo com o caso clássico, investigando como a inclusão da difusão fracionária afeta a estrutura e o comportamento das soluções de equilíbrio.

A metodologia adotada baseia-se em simulações numéricas, permitindo explorar a dinâmica do sistema sob diferentes parâmetros e condições iniciais. Espera-se identificar diferenças qualitativas e quantitativas entre os modelos clássico e fracionário.

Ponentes: Eduardo Rosario (Instituto de Biociências de Botucatu-UNESP), Dr. Fernando Luiz Pio dos Santos (Instituto de Biociência de Botucatu - IBB, UNESP)

15:30 Dinámica de grupos funcionales de polinizadores en Vaccinium corymbosum L.: modelo de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias con recurso mixto, umbral de viabilidad funcional y control óptimo para el manejo agronómico en el sur de Chile.

La producción de arándano alto (Vaccinium corymbosum L.) en el sur de
Chile constituye un pilar de la economía agrícola nacional, con cerca
de 18.000 hectáreas cultivadas (ODEPA, Estadísticas del sector
frutícola, 2023) y exportaciones que alcanzaron USD 534 millones en
2023. Su rentabilidad depende críticamente de la polinización biótica,
modulada por condiciones ambientales locales y con eficacia variable
entre especies visitantes. Los trabajos empíricos disponibles, realizados en huertos de las regiones del Maule y Los Ríos, documentan la eficacia diferencial entre grupos funcionales (Cortés-Rivas et al., Agric. For. Entomol. 25, 91-102, 2023a; Front. Sustain. Food Syst. 7, 1142623, 2023b), el efecto de la intensidad lumínica y el viento sobre la frecuencia de visitas (Pinheiro-Costa & Mesquita-Neto, Environ. Entomol. 55, nvag017, 2026), y la existencia de una zona óptima de deposición de polen para la calidad del fruto (Ramírez-Mejía et al., Agric. Ecosyst. Environ. 365, 108903, 2024), pero ninguno integra la cadena causal completa en un modelo dinámico formal. Este trabajo cierra esa brecha mediante un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) que conecta, por primera vez, variables ambientales (intensidad lumínica, velocidad del viento), diversidad funcional de la comunidad polinizadora y calidad y cantidad del fruto.

El modelo considera tres variables de estado: $F(t)$, flores con polen
disponible (fl/planta); $P(t)$, actividad de polinizadores efectivos
como la abeja nativa Cadeguala occidentalis (vis/10 min); y $Q(t)$,
actividad de inefectivos como Apis mellifera manejada (vis/10 min). La
apertura floral sigue una función de Michaelis-Menten $\rho(L)=\rho_0 L/(L+k_L)$ y la inhibición por viento una función cuadrática $\omega(W)=\omega_0+\omega_W W^2$, calibradas desde datos de campo (Pinheiro-Costa & Mesquita-Neto, 2026). El sistema es:
\begin{equation}\frac{dF}{dt}=\rho(L)-\mu_F F-\sigma_P PF-\sigma_Q QF\end{equation}
\begin{equation}\frac{dP}{dt}=P\left[\alpha_P\sigma_P F-d_P-\omega(W)P\right]\end{equation}
\begin{equation}\frac{dQ}{dt}=Q\left[\alpha_Q\sigma_Q R(F,L)-d_Q-\omega(W)Q\right]\end{equation}
donde $R(F,L)=\beta F+(1-\beta)\rho(L)/\mu_F$ es el recurso mixto
polen/néctar. El parámetro $\beta\in[0,1]$ formaliza la dualidad de
recursos de la comunidad polinizadora, garantizando la coexistencia
estable sin hipótesis ad hoc.

El análisis cualitativo demuestra la existencia y unicidad de soluciones
positivas (Picard-Lindelöf), el acotamiento de trayectorias (Gronwall) y
la estabilidad asintótica del equilibrio $E^*=(F^*,P^*,Q^*)$. Se define el umbral de viabilidad funcional
\begin{equation}\mathcal{R}0^P=\frac{\alpha_P\sigma_P\bar{\rho}}{d_P\mu_F}\end{equation}
cuyos índices de elasticidad identifican $d_P$, reducible mediante
conservación de hábitat nativo adyacente, como el parámetro de mayor
impacto agronómico controlable. La contribución central es un problema
de control óptimo de Pontryagin: determinar $u(t)\in[0,u_{\max}]$,
proporcional a $Q(t)$, que maximiza
\begin{equation}\max{u(\cdot)}\int_0^T\left[y(D(t))\cdot F(t)-c\cdot u(t)\right]dt\end{equation}
con $y(D)=7{,}23+0{,}076D-1{,}9\times10^{-4}D^2$ (Ramírez-Mejía et
al., 2024) dentro de $D\in[112,274]$ tetradas.

Los resultados demuestran que las variables ambientales afectan
indirectamente la calidad del fruto mediante la composición de la
comunidad polinizadora: el equilibrio $E^*$ mantiene la deposición
estigmática dentro de la zona óptima de producción. El umbral
$\mathcal{R}_0^P$ cuantifica la viabilidad funcional de los polinizadores efectivos y $u^*(t)$, con estructura bang-bang, prescribe cuándo agregar y cuándo retirar colmenas, diferenciándose del manejo actual y orientando protocolos basados en evidencia matemática para el sector arándano nacional (ODEPA, 2023).

Ponente: Francisco Javier López Piña (Universidad Católica del Maule.)

15:50 Previsión a corto plazo de la incidencia de Dengue y Chikungunya en Paraguay mediante Machine Learning y Optimización de Hiperparámetros con Algoritmos Genéticos

Las enfermedades transmitidas por vectores, como el Dengue y la Chikungunya, representan un desafío constante para la salud pública en Paraguay. La predicción a corto plazo de su incidencia espacial y temporal es fundamental para la planificación y la asignación de recursos sanitarios (Bamana, A. B. et al., Informatics in Medicine Unlocked 50, 101571, 2024). Este estudio evalúa y compara múltiples modelos predictivos aplicados a series temporales de casos de ambas enfermedades, y analiza su desempeño en diferentes escalas de regionalización.La metodología incluyó la implementación de modelos estadísticos clásicos (ARIMA), algoritmos de aprendizaje automático (Random Forest, Vectores de Soporte de Regresión - SVR) y arquitecturas de aprendizaje profundo (Redes Neuronales Artificiales y redes LSTM). Para resolver el problema de la alta dimensionalidad en la calibración de estos métodos, se utilizaron algoritmos genéticos orientados a la búsqueda de la configuración óptima de hiperparámetros (Wang, Q. J., Environ. Model. Softw. 12, 27-34, 1997). El proceso estocastico de optimizacion se diseño utilizando como funcion objetivo la minimizacion del Error Absoluto Medio (MAE):\begin{equation}\min_{\theta \in \Theta} MAE(\theta) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i(\theta)|\end{equation}Donde $\theta$ representa un cromosoma especifico (conjunto de hiperparametros) dentro del espacio de busqueda $\Theta$, $n$ es la ventana de proyeccion de la serie temporal, $y_i$ es la incidencia real observada, y $\hat{y}_i(\theta)$ es la proyeccion generada por el modelo evaluado.Para comparar estadísticamente el rendimiento de los modelos, se aplicó un análisis de varianza (ANOVA). Los resultados demuestran que las redes LSTM y los enfoques de modelado híbrido alcanzan la mayor precisión en escenarios con fuerte estacionalidad epidémica. Además, el diseño anova multifactorial confirmó que el nivel de regionalización y el tipo de enfermedad inciden significativamente en el error del modelo. Esto sugiere que no existe un algoritmo universalmente superior; por el contrario, la topología predictiva debe adaptarse a la heterogeneidad espacial de cada arbovirosis. Esta integración de biología matemática, redes neuronales y optimización evolutiva provee una base sólida para la creación de sistemas regionales de alerta epidemiológica temprana.

Ponentes: Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA), Marcelo Nicolás Pérez Brítez (Facultad Politécnica Universida Nacional de Asunción)

16:10 Extensão de um modelo epidemiológico de transmissão da IAAP–H5N1 incorporando efeitos de sazonalidade

A Influenza Aviária de Alta Patogenicidade (IAAP), subtipo viral H5N1, é uma zoonose viral altamente contagiosa que afeta várias espécies de aves domésticas e silvestres e provoca impactos econômicos graves de alcance global na indústria avícola. Diante disso, o objetivo desse trabalho é aprimorar um modelo epidemiológico baseado em equações diferenciais ordinárias previamente desenvolvido, que descreve a transmissão da IAAP-H5N1 entre populações de aves migratórias, silvestres locais e de produção, incorporando efeitos populacionais não constantes e de sazonalidade aos parâmetros de transmissão, a fim de investigar diferentes cenários da dinâmica da doença. A principal hipótese é que a doença apresenta picos de incidência durante a época de reprodução das aves migratórias, uma vez que essas espécies atuam como reservatórios naturais do H5N1, transportando o vírus por longas distâncias ao longo de suas rotas migratórias, particularmente de maio a setembro. Além disso, propõe-se uma análise matemática mais aprofundada do modelo, incluindo o estudo da estabilidade global em submodelos específicos (sob a hipótese de parâmetros constantes e transmissão limitada a alguns grupos), bem como a avaliação do impacto das variações sazonais na dinâmica da doença.

Ponente: Sophia Perez Cosin (UNESP Câmpus Botucatu)

16:30 Recordar para elegir: Un modelo mínimo de memoria en el tipo de reproducción de Saccharomyces cerevisiae.

El tipo de reproducción de la levadura Saccharomyces cerevisiae depende de estímulos externos. Durante su ciclo de vida, presenta una fase proliferativa asexual (gemación) y una fase de apareamiento (sexual), inducida por feromonas, que detiene el ciclo celular y promueve la fusión celular. En presencia de feromonas, las levaduras pueden decidir entre ambas vías reproductivas gracias a la interacción entre dos vías de señalización: la vía START, que promueve la transición de fase G1 a fase S mediante la acumulación nuclear de la ciclina CLN1/2, y la vía de respuesta a feromona, que activa la proteína efectora FAR1 a través de una cascada MAPK. Dentro del núcleo, FAR1 inhibe a CLN1/2, mientras que CLN1/2 promueve la degradación de FAR1, estableciendo una retroalimentación positiva.

Esta interacción antagonista da lugar a un fenómeno de histéresis en el cual, ante una misma concentración de feromona, dos células idénticas pueden adoptar destinos opuestos (sexual o asexual). Doncic y colaboradores (Doncic, A., & Skotheim, J. M. Mol. Cell 50, 856, 2013) demostraron experimentalmente este fenómeno en poblaciones clonales sujetas a distintas historias de exposición a feromona. Posteriormente, reportaron que este sistema presenta además memoria intergeneracional o herencia, distinta de la memoria intrageneracional (histéresis)(Doncic, A., Atay, O., Valk, E., Grande, A., Bush, A., Vasen, G., Colman-Lerner, A., Loog, M., & Skotheim, J. M. Cell 160, 1182–1195,2015). Esta nueva memoria surge del transporte de FAR1 entre núcleo y citoplasma, y de sus diferentes tasas de degradación en cada compartimento, mucho mayor en el núcleo debido a la presencia de CLN1/2. Así, una célula que recibe un estímulo por debajo del umbral acumula FAR1 citoplásmico; al dividirse, hereda parte de esta proteína a sus descendientes, modificando sus condiciones iniciales y volviéndolas más sensibles a estímulos.

En este trabajo, identificamos los mecanismos clave que dan lugar a la memoria en la toma de decisión entre reproducción sexual o asexual. Para ello, construimos un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias que representa la interacción antagonista entre las vías START y de respuesta a feromona. Por medio de un análisis cualitativo determinamos las condiciones de parámetros necesarias para la histéresis. Dilucidamos que los cambios continuos en los estímulos de feromona y tamaño celular dan lugar a cambios abruptos y con memoria por medio de una bifurcación de tipo cúspide. Validamos nuestro modelo verificando que reproduce el fenómeno de histéresis reportada experimentalmente en Doncic et al.(2013). Además, por medio de la incorporación del transporte núcleo-citoplasma de FAR1, mostramos que la baja tasa de degradación de la proteína FAR1 citoplásmico es responsable de la memoria heredada. Far1 citoplásmico actúa como un capacitor, modificando las condiciones iniciales en cada generación y modulando así la sensibilidad poblacional a la feromona.

Nuestros resultados develan los mecanismos fundamentales que explican cómo dos tipos de memoria a dos escalas temporales distintas afectan la toma de decisión del tipo de reproducción en la levadura Saccharomyces cerevisiae. En un futuro buscamos generalizar nuestros resultados para proponer un modelo matemático mínimo que explique cambios abruptos y con memoria en sistemas biológicos complejos.

Ponente: Juan José Leal García (Universidad Nacional Autónoma de México)

16:40 A Clustering of Clusters Approach for Local Dengue Incidence Prediction

Dengue is a globally significant endemic virus, with annual infections exceeding 100 million. In Paraguay, incidence patterns have repeatedly strained the health system, while current preventive measures remain broadly generalised and overlook regional heterogeneity. Prior research indicates that grouping geographic areas with similar incidence dynamics significantly improves predictive accuracy (Bogado Machuca, J.V. et al., CLEI Electron. J. 26, 2023). Building on this premise, this study introduces a novel mathematical framework based on a Clustering of Clusters (CofC) approach to forecast local dengue incidence using sets of epidemic curves. The proposed methodology seeks to identify underlying spatio-temporal patterns by sequentially grouping time series data. To account for temporal shifts and phase delays in epidemiological peaks, the Dynamic Time Warping (DTW) distance is employed as the core metric. Specifically, the time series are first clustered by locality, grouping geographic areas that share similar incidence dynamics. Subsequently, a second-level clustering is applied to group these localised medoids by epidemiological years, effectively capturing seasonal variations and long-term temporal trends. The mathematical objective function for finding the optimal configuration in any given clustering level minimizes the total intra-cluster variance, which is formalized as:\begin{equation}J = \sum_{k=1}^{K} \sum_{X_i \in C_k} DTW(X_i, \mu_k)\end{equation}Where $K$ represents the number of clusters, $C_k$ denotes the k-th cluster, $X_i$ is a local time series of dengue incidence, and $\mu_k$ is the medoid series representing the center of cluster $C_k$. By applying this operation hierarchically across spatial and temporal dimensions, the CofC framework effectively reduces the dimensionality of the predictive space while preserving critical regional dynamics (Davis, N. et al., in: Proc. 19th IEEE Int. Conf. Intell. Transp. Syst., pp. 223-228, 2016). The methodology is evaluated against single-level clustering and non-clustered baselines across regional, departmental, and national scales. Using multiple projection models, the forecasting performance is analysed on the aggregated macro-regions. Results demonstrate that the CofC approach improves the forecasting of local outbreaks by accurately identifying zones with homologous epidemiological behaviours across different years. This integration of nonlinear time series clustering and mathematical biology provides a computationally robust tool to support regionalised public health interventions and targeted vector control strategies. Agradecimientos: ARASY ESTR01-23.

Ponentes: César Rodas (Facultad Politécnica Universida Nacional de Asunción), Ruben Izembrandt (Facultad Politécnica Universida Nacional de Asunción)

16:40 A thermokinetic genome-scale metabolic model of dominant archaeon Haloquadratum walsbyi reveals physicochemical constraints shaping carbon use

Hypersaline ecosystems are among the most physicochemically extreme habitats on Earth, where high ionic strength, low water activity, and nutrient limitation impose energetic constraints on microbial metabolism. Despite these conditions, hypersaline lakes sustain stable microbial communities in which haloarchaea frequently dominate carbon turnover and energy fluxes. Understanding how microbial metabolism operates under such physicochemical constraints is therefore essential for explaining carbon processing in these ecosystems. Here, we reconstruct the first genome-scale metabolic model (GSMM) of the haloarchaeon Haloquadratum walsbyi, a globally distributed microorganism that dominates NaCl-saturated thalassohaline microbial communities. Owing to its known global dominance, metabolic processes in this organism are likely to exert a strong influence on nutrient processing in hypersaline systems. We hypothesize that physicochemical constraints of hypersaline environments restrict the set of energetically feasible metabolic states available to this organism, thereby shaping carbon assimilation strategies in these ecosystems. The reconstruction integrates genome reannotation, sequence homology, structural inference, and extensive manual curation, resolving functional assignments for 212 previously uncharacterized proteins. The resulting network comprises 1,323 metabolites and 1,820 reactions. Model simulations indicate that glycerol-and pyruvate-supported metabolism remain energetically feasible under hypersaline physicochemical conditions, and comparison with independent transcriptomic datasets shows that these predicted pathways are transcriptionally active in vivo, supporting the hypothesis that physicochemical constraints filter the set of metabolic states realized in hypersaline ecosystems. By extending the GSMM with a non-ideal, energy-dependent thermokinetic model, this study provides a mechanistic link between genomic potential, environmental constraints, and the formation of metabolic niches in hypersaline microbial ecosystems.

Ponente: Alex Centeno (Universidad Católica del Maule)

16:40 Clasificación espacial de gradientes morfogenéticos para la especificación celular mediante umbrales de secuestro molecular

Los perceptrones biomoleculares son novedosos circuitos biológicos que buscan implementar el poder de cómputo no lineal que ofrecen los circuitos analógicos y las redes neuronales modernas. Estos permiten clasificar y responder de manera específica a los distintos umbrales de concentración en sus componentes mediante el secuestro molecular. La diferenciación celular mediada por los gradientes espaciales de morfógenos es uno de los mecanismos utilizados por las células para organizar los tejidos a través del espacio. Sin embargo, aún persisten interrogantes acerca de los mecanismos capaces de transformar gradientes continuos de concentración en respuestas celulares discretas. En este trabajo, se diseñó y modeló un circuito biológico capaz de interpretar y responder a distintos umbrales de concentración de un agente morfogenético, inspirado en el principio de clasificación de umbrales característico de los perceptrones moleculares. Las ecuaciones diferenciales ordinarias del circuito fueron resueltas numéricamente para evaluar la dinámica del sistema. El análisis de los resultados sugiere que el circuito puede generar transiciones espaciales definidas a partir de gradientes continuos de morfógeno, promoviendo la aparición de estados celulares alternativos dependientes de la posición. Asimismo, la ubicación de la frontera puede ajustarse mediante la modificación de los parámetros de secuestro molecular, permitiendo controlar la sensibilidad y el rango de respuesta del sistema. En conjunto, estos resultados sugieren un marco conceptual para explorar el uso de mecanismos de secuestro molecular en la interpretación de gradientes morfogenéticos y la generación de patrones espaciales, así como el desarrollo de circuitos sintéticos sensibles a información posicional.

Ponente: Sila Estigarribia (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales)

16:40 Informação, Vacinação e Controle da Mpox: Um Estudo Baseado em Equações Diferenciais

Mpox é uma doença zoonótica viral causada pelo vírus monkeypox (MPXV), que pertence à família Poxviridae e ao gênero Orthopoxvirus. A transmissão da mpox de animais para humanos ocorre por contato físico direto com animais infectados ou com seus fluidos corporais. Entre os hospedeiros naturais estão os roedores, e entre os hospedeiros acidentais, os primatas não humanos. Entre humanos, a transmissão se dá principalmente através do contato sexual. A mpox é semelhante à varíola humana, porém é menos contagiosa e apresenta sintomas menos graves (Li, K.; Yuan, Y.; Jiang, L.; Liu, Y.; Liu, Y.; Zhang, L., J. Med. Virol., Vol. 95, No. 2, Art. e28513, 2023). Este trabalho propõe um modelo matemático baseado em equações diferenciais ordinárias para descrever a dinâmica da Mpox em dois grupos populacionais: alto e baixo risco epidemiológico.

O modelo matemático assume que a população está dividida em quatro compartimentos epidemiologicamente distintos: suscetíveis $(S_k)$, vacinados $(V_k)$, infectados $(I_k)$ e recuperados $(R_k)$ e dois grupos ($k=\{L,H\}$) de risco (relativo a comportamento sexual). Ainda tem um quinto compartimento, não epidemiológico, que apresenta a informação com relação a doença $(M)$ e a população total $(N)$. A transmissão da doença ocorre intra e inter grupos com vacinação somente no grupo de alto risco. Para modelar mudanças de comportamento a partir da percepção de risco, consideramos um compartimento de informação e as taxas de transmissão e vacinação como função da quantidade de informação disponível na população (Buonomo, B.; D'Onofrio, A.; Kassa, S.M.; Workineh, Y.H., Math. Methods Appl. Sci., Vol. 45, No. 2, pp. 732–748, 2022).O modelo, já normalizado, é descrito pelo seguinte sistema de equações diferencias ordinárias:

\begin{eqnarray}
&&\dot{s}{L} = \theta\mu - \frac{\beta{LL}}{mN+c}i_{L}s_{L} - \frac{\beta_{LH}}{mN+c}i_{H}s_{L} + \phi r_{L} - \mu s_{L}, \
&&\dot{i}{L} = \frac{\beta{LL}}{mN+c}i_{L}s_{L} + \frac{\beta_{LH}}{mN+c}i_{H}s_{L}-(\rho+\mu)i_{L},\
&&\dot{s}{H} = \overline{\theta}\mu - \frac{\beta{HL}}{mN+c}i_Ls_H -\frac{\beta_{HH}}{mN+c}i_Hs_H - \left(\nu_{0} + \bar{b}m\right)s_H + \phi r_H-\mu s_H +\phi_{\nu}v_H, \
&&\dot{v}{H} = \left(\nu{0} + \bar{b}m\right)s_H -(\mu+ \phi_{\nu}) v_{H},
\
&&\dot{i}{H} = \frac{\beta{HL}}{mN+c}i_Ls_H + \frac{\beta_{HH}}{mN+c}i_Hs_H - (\rho+\mu)i_H,\
&&\dot{m} = a\left[k(i_{L} + i_{H}) - m\right],
\end{eqnarray}
com
$$ r_L = n_L - \left(s_L + i_L\right), \,\,\, r_H = n_H - \left(s_H + v_H + i_H\right),\,\,\,\bar b =bN \,\,\, \mbox{e} \,\,\, \theta + \overline{\theta} = 1. $$

Foram analisados os pontos de equilíbrio e estabilidade, com destaque para os estado livre de doença e endêmico. Simulações numéricas, via método de Runge--Kutta de quarta ordem, permitiram investigar diferentes cenários e o impacto da informação. Também foram calculados o número básico de reprodução. Os resultados indicam que a vacinação reduz a prevalência, especialmente quando direcionada a grupos de maior risco. Além disso, a informação desempenha papel central no controle da doença, influenciando comportamentos que afetam a transmissão e a adesão vacinal.

Ponente: Sr. Vinícius Fernandes (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho")

16:40 Liberación controlada de fármacos en sistemas bicapa

Los sistemas poliméricos bicapa son bastante estudiados debido a estar constituidos por dos capas con propiedades fisicoquímicas diferenciadas, las cuales son diseñadas para cumplir funciones específicas como protección, soporte estructural y con capacidad de controlar la liberación de compuestos bioactivos [1,2]. Estas bicapas pueden ser preparadas utilizando biopolímeros como la gelatina y el polivinilalcohol (PVA) [2]. Estos biopolímeros se caracterizan por su biocompatibilidad, biodegradabilidad, baja toxicidad y capacidad para formar redes poliméricas. Para hacerlos más estables a los medios biológicos estos materiales son sometidos a tratamientos de reticulación utilizando ácido cítrico o ácido tánico [3,4]. En aplicaciones biomédicas y farmacéuticas, los sistemas bicapa permiten combinar materiales con distintas características de permeabilidad, hinchamiento y resistencia mecánica, facilitando el diseño de dispositivos capaces de modular la liberación de fármacos de manera más eficiente que los sistemas monocapa [1,2]. Estos sistemas permiten mantener concentraciones terapéuticas adecuadas durante períodos prolongados, reducir la frecuencia de administración y minimizar efectos adversos asociados a fluctuaciones en la concentración del medicamento [1,3].
Debido a que en los sistemas bicapa, la cinética de liberación depende de fenómenos complejos como la difusión del fármaco, el hinchamiento de la matriz polimérica, la degradación del material y las interacciones entre el principio activo y el polímero, los modelos matemáticos desempeñan un papel fundamental para comprender y predecir el comportamiento de liberación en sistemas biológicos [5,6]. Además, facilitan el diseño de los sistemas de liberación, reduciendo la necesidad de realizar numerosos ensayos experimentales. La aplicación de modelos como los de Higuchi, Korsmeyer-Peppas o difusión de Fick contribuye a identificar los mecanismos predominantes de transporte y a predecir el desempeño del sistema en condiciones fisiológicas, favoreciendo el desarrollo de biomateriales más seguros, eficientes y adaptados a aplicaciones terapéuticas específicas [1,5,6].

[1] X. Yang, W. Mo, Y. Shi, X. Fang, Y. Xu, X. He, Y. Xu, Multifunctional bilayer scaffold with controlled drug release and kinetics for wound healing applications, J. Drug Deliv. Sci. Technol. 110 (2025). https://doi.org/10.1016/j.jddst.2025.106619.
[2] R. Khan, M.U. Aslam Khan, G.M. Stojanović, A. Javed, S. Haider, S.I. Abd Razak, Fabrication of Bilayer Nanofibrous-Hydrogel Scaffold from Bacterial Cellulose, PVA, and Gelatin as Advanced Dressing for Wound Healing and Soft Tissue Engineering, ACS Omega 9 (2024) 6527–6536. https://doi.org/10.1021/acsomega.3c06613.
[3] G.B. Pérez, A. Mendez, A.R. Ibarra, M. Monteiro, O.B. Ferreiro, Preparation and Characterization of Polyvinyl Alcohol Films Crosslinked with Citric Acid and Reinforced with Microcellulose for Controlled Drug Release, Materials Research 28 (2025). https://doi.org/10.1590/1980-5373-MR-2025-0131.
[4] O. Luneva, R. Olekhnovich, M. Uspenskaya, Bilayer Hydrogels for Wound Dressing and Tissue Engineering, Polymers (Basel). 14 (2022). https://doi.org/10.3390/polym14153135.
[5] S.A. Siddiqui, S. Singh, N.A. Bahmid, T. Mehany, D.J.H. Shyu, E. Assadpour, N. Malekjani, R. Castro-Muñoz, S.M. Jafari, Release of Encapsulated Bioactive Compounds from Active Packaging/Coating Materials and Its Modeling: A Systematic Review, Colloids and Interfaces 7 (2023). https://doi.org/10.3390/colloids7020025.
[6] C. Mircioiu, V. Voicu, V. Anuta, A. Tudose, C. Celia, D. Paolino, M. Fresta, R. Sandulovici, I. Mircioiu, Mathematical modeling of release kinetics from supramolecular drug delivery systems, Pharmaceutics 11 (2019). https://doi.org/10.3390/pharmaceutics11030140.

Ponente: Anahy Mendez (Facultad Politécnica)

16:40 Mercury Contamination in the Madeira River, Brazil: An Environmental Analysis Using a Mathematical Model Based on Difference Equations

The intensification of illegal gold mining activities in the Amazon has increased the environmental impacts associated with mercury contamination in river systems, especially in the Madeira River, a tributary of the Amazon River. In this context, this study presents a mathematical model based on difference equations to describe the propagation of mercury along the stretch between Porto Velho and Calama, in the state of Rondônia, Brazil. The main objective is to analyze the spatiotemporal behavior of mercury concentration in the river, considering processes of advection, dispersion, decay, and external inputs related to mining activities. The study is structured around the formulation of a linear system of difference equations applied to compartments (Porto Velho, São Carlos, Nazaré, and Calama), locations along the Madeira River. The dynamics are described by recurrence relations of the form $C_{i,n+1}=C_{i,n}+f_{i-1}C_{i-1,n}-f_iC_{i,n}-d_iC_{i,n}+Q_i$ where $f$ represents advection coefficients between compartments, $d$ represents bed deposition factors, and $Q$ represents external inflows from mining activity. Simulations of hydrological scenarios for flood and drought conditions, as well as different intensities of mining activity, were implemented. The model parameters were calibrated using official data from the National Water and Basic Sanitation Agency (ANA, Water Resources Situation in Brazil, ANA, 2024), as well as toxicological and environmental studies on mercury in the Amazon (Bastos, W.R. & Lacerda, L.D., Geochim. Bras. 18, 99–114, 2004; Fiocruz, Mercury in the Amazon: introductory aspects on surveillance and monitoring in exposed and potentially exposed Indigenous populations, Fiocruz, 2026; Lombardi, S. et al., Environ. Sci. Pollut. Res. 29, 22401–22415, 2022). In addition, geochemical studies on the mercury cycle in the Amazonian environment (Wasserman, J.C. et al., Ambio 32, 336–342, 2003) and environmental studies applied to mining (Oliveira, H.S.P. et al., Geochim. Bras. 26, 143–154, 2012) were considered. The modeling accounts for transfer coefficients between river sections, deposition factors, and external loads from artisanal mining. The results showed that scenarios with higher river flow favor the propagation of mercury among the analyzed sections, while dry periods tend to increase the local concentration of the contaminant, heightening environmental and social risks to riverine populations. This demonstrates that increased artisanal mining activities significantly intensify the simulated levels of contamination, especially in areas closest to the discharge points. Addressing real-world problems such as this one aligns directly with the United Nations (UN) Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 3 (Good Health and Well-being), SDG 6 (Clean Water and Sanitation), SDG 13 (Climate Action), and SDG 15 (Life on Land), shedding light on the impacts on public health, water security, biodiversity, and vulnerable populations in the Amazon. Finally, the potential of mathematical modeling as an interdisciplinary tool for analyzing complex socio-environmental issues is highlighted, integrating Applied Mathematics, environmental sciences, and public and educational policies.

Ponente: Sr. José Reis de Almeida (UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos)

16:40 Modelación basada en agentes del efecto Warburg

La modelación basada en agentes es una herramienta de modelaje matemático-computacional muy útil para describir fenómenos biológicos con patrones emergentes, como lo es el crecimiento tumoral.
En este proyecto describimos el efecto Warburg y lo replicamos mediante esta herramienta. El proyecto se estructura mediante una descripción del cáncer como conjunto de enfermedades junto con las descripción de los hallmarks, también hacemos una breve descripción de modelos con ecuaciones diferenciales de crecimiento tumoral y lasimulación coimputacional basada en agentes autónomos, en la cual creamos un microambiente donde habitan células tumorales y células sanas en dos conjuntos heterogeneos . Las células tumorales liberan lactato que se va difundiendo a las células normales y conforme pasa el tiempo las va convirtiendo en células tumorales, esta última parte es la que nos fijamos, se realizaron experimentos numéricos, en los cuales cambiamos el parámetro umbral para resistir el cambio de células sanas a tumorales, pudimos observar que entre más sensible sea la célula al lactato más fácil es la propagación de las celulas transformadas. La última parte del proyecto es gráficar los datos de los experimentos in-silico para medir cuánto tiempo tardan las células sanas en convertirse en células tumorales dependiendo el umbral que se les asigna.

Ponente: Moisés Antonio Rosas Olivares (Universidad Nacional Autónoma de México)

16:40 Modelación hidrodinámica para el ruteo vehicular inteligente ante inundaciones urbanas

Las inundaciones repentinas en entornos urbanos representan una amenaza importante para la movilidad y la seguridad de las personas, especialmente durante eventos extremos de precipitación. Por ejemplo, el 2 de noviembre de 2023, una inundación súbita en el arroyo Lambaré, Paraguay, ocasionó el fallecimiento de dos militares, evidenciando la necesidad de herramientas capaces de integrar información hidrológica y vial en tiempo real para apoyar la toma de decisiones y reducir el riesgo vehicular.
El objetivo del trabajo consiste en desarrollar e implementar un procedimiento para el ruteo urbano con detección de inundaciones (flood-aware routing) basado en modelación hidrodinámica bidimensional, análisis de estabilidad vehicular y servicios de navegación. La metodología integra información topográfica, hidrológica y vial para identificar las zonas peligrosas y generar las rutas alternativas evitando áreas inundadas, aplicada a las ciudades de Asunción y Lambaré.
El modelo hidrodinámico se desarrolló utilizando el software HEC-RAS (U.S. Army Engineer Hydrologic Engineering Center) a partir de un modelo digital de elevación, correcciones de los cauces hídricos y considerando las huellas de los edificios y construcciones del entorno urbano. Los edificios se representaron como obstáculos hidráulicos de altura uniforme, mientras que el cauce del arroyo fue modelado mediante una depresión topográfica de de valor especificado, debido a la ausencia de mediciones in-situ, adoptándose 2 o 3 m para un análisis de sensibilidad. Las simulaciones utilizaron datos de precipitación del Centro Meteorológico Nacional de Paraguay. A partir de los resultados de profundidad y velocidad del flujo, se calculó el nivel de riesgo vehicular utilizando la fórmula de Arrighi et al. (Proc. IAHS, 373, 143-146, 2016).
Las zonas identificadas como peligrosas se consideraron como restricciones espaciales para el ruteo automático utilizando la HERE Routing API. Se generaron rutas alternativas que consideran el riesgo vehicular, desviándose de zonas inundadas, permitiendo así comparar el comportamiento del sistema ante distintos escenarios de precipitación y su evolución dinámica.
La metodología propuesta constituye un enfoque práctico y reproducible para integrar modelación hidrodinámica, análisis de riesgo vehicular y navegación inteligente en contextos urbanos con disponibilidad limitada de datos de alta resolución. Además, permite evaluar rápidamente escenarios de riesgo y generar rutas alternativas más seguras durante lluvias intensas e inundaciones repentinas.

Agradecimiento
Los autores agradecen el apoyo recibido a través del proyecto FEEI CONACYT-PROCIENCIA ESTR01-23 - ARASY.

Ponente: Eduardo Ojeda (Universidad Nacional de Asunción)

16:40 Modelado de la dinámica epidemiológica del dengue considerando inmunidad temporal y control mediante larvicida diseminado por mosquitos

El dengue es una enfermedad viral transmitida principalmente por el mosquito Aedes aegypti, que representa un importante problema de salud pública. Entre las estrategias de control vectorial se encuentra la utilización de pyriproxyfen (PPF) en polvo, un larvicida que puede ser diseminado por los mismos mosquitos e impide la emergencia de mosquitos adultos. Esta técnica utiliza mosquitos hembra para transportar dosis letales del insecticida desde estaciones diseminadoras hacia los otros sitios de cría durante próximas oviposiciones.
En este trabajo desarrollamos un modelo matemático, basado en ecuaciones diferenciales ordinarias, para describir la dinámica de transmisión del dengue. El mismo incorpora estacionalidad anual en la población de mosquitos mediante una tasa de reclutamiento periódica. La dinámica epidemiológica de los mosquitos adultos se describe mediante un modelo de tipo SEI, mientras que en la población humana se modela mediante un modelo SEIR con pérdida de inmunidad.
Además, el modelo incorpora explícitamente la dinámica de los sitios de cría, distinguiendo entre criaderos contaminados y no contaminados. La contaminación ocurre cuando mosquitos que entran en contacto con estaciones diseminadoras transfieren PPF a criaderos no contaminados en próximas oviposiciones, reproduciendo así el mecanismo de diseminación del larvicida.
El modelo se parametrizó a partir de valores reportados en la bibliografía. En aquellos casos en los que la información disponible era limitada, se consideraron valores compatibles con rangos descritos en estudios previos, reproduciendo patrones epidemiológicos consistentes con los observados en regiones endémicas.
Mediante simulaciones numéricas se analizó cómo la duración de la inmunidad y distintos niveles de intervención con estaciones diseminadoras afectan la dinámica de las epidemias de dengue a largo plazo. En primer lugar, se observó que la duración de la inmunidad puede modificar cualitativamente la dinámica epidémica, dando lugar a comportamientos periódicos, multianuales e incluso a regímenes caracterizados por oscilaciones irregulares y pérdida de periodicidad.
Posteriormente evaluamos el efecto de distintos niveles de intervención constante mediante estaciones diseminadoras de PPF. En ausencia de intervención, el modelo presenta dinámicas complejas para ciertos valores de duración de la inmunidad. Sin embargo, la incorporación de estaciones diseminadoras modifica estos patrones, observándose casos en los que dinámicas complejas evolucionan hacia comportamientos más regulares y otros en los que dinámicas inicialmente simples adquieren mayor complejidad. Esto indica que el control vectorial basado en PPF autodiseminado afecta tanto la magnitud de los brotes epidémicos como la estructura temporal de la dinámica de transmisión.
Finalmente, observamos que determinados niveles de intervención pueden producir efectos no intuitivos sobre la dinámica de transmisión. En algunos escenarios, períodos prolongados de baja incidencia son seguidos por brotes de gran magnitud, cuyos picos pueden superar a los observados en ausencia de control. En conjunto, los resultados sugieren que la interacción entre inmunidad temporal, estacionalidad y control vectorial puede generar dinámicas epidemiológicas complejas. Asimismo, indican que la intensidad de las intervenciones debe seleccionarse cuidadosamente, ya que modificaciones en la dinámica de transmisión podrían generar episodios epidémicos capaces de incrementar la presión sobre los sistemas de salud.

Ponentes: Fatima Elisabet Chauque (Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional (INENCO), Universidad Nacional de Salta, Av. Bolivia 5150, Salta, CP A4400FVY, Argentina. bDepartamento de Matemática, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de Salta, Av. Bolivia 5150, Salta, CP A4400FVY, Argentina), Dr. Juan Pablo Aparicio (a Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional (INENCO), Universidad Nacional de Salta, Av. Bolivia 5150, Salta, CP A4400FVY, Argentina. bDepartamento de Fisica, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de Salta, Av. Bolivia 5150, Salta, CP A4400FVY, Argentina), Dr. Mario Ignacio Simoy (Instituto ECOSISTEMAS e Instituto PLADEMA, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Tandil, Argentina.)

16:40 Modelado matemático de la propagación del VIH en una población con estructura de edad para estudiar la relación entre el acceso al tratamiento antiviral y el fracaso terapéutico.

Se propone y analiza un modelo matemático compartimental estructurado por grupos de edad para la transmisión del VIH, integrando explícitamente la prevención, el acceso a la terapia antirretroviral (TAR) y el fracaso terapéutico. El modelo incorpora la transmisión vertical de madre a lactante y la transmisión sexual entre los demás grupos de edad mediante una matriz de contacto heterogénea, y se formula para una población reescalada a 100.000 individuos.
Desde una perspectiva analítica, se establece la formulación del sistema, se caracteriza el equilibrio libre de enfermedad y se determina su estabilidad local en términos del número reproductivo básico R₀, complementado con un análisis de sensibilidad mediante elasticidades numéricas.
Desde una perspectiva dinámica, se estudian seis escenarios de control, demostrando que la prevención centrada en el grupo de jóvenes es el mecanismo estructuralmente más eficiente para reducir el umbral epidémico, que el tratamiento actúa como un complemento que potencia la reducción de la prevalencia cuando se integra con la prevención, y que el fracaso terapéutico constituye un factor crítico para la persistencia endémica incluso en regímenes subcríticos, permitiendo establecer una jerarquía estructural de intervenciones proporcionando criterios cuantitativos para diseñar estrategias integradas de control del VIH en poblaciones heterogéneas en cuanto a edad.

Ponente: Rosa María Méndez Parra (Universidad del Quindío)

16:40 Modelagem Matemática da Dinâmica de Infecção pelo Vírus Sincicial Respiratório incluindo Imunização Vertical

O VSR - Vírus Sincicial Respiratório, é um vírus altamente contagioso e uma das causas mais comuns de infecções agudas do trato respiratório como a bronquiolite e pneumonia.
O vírus pode acometer pessoas de qualquer idade, mas são os bebês, especialmente aqueles com menos de seis meses de vida, ou que nascem de forma prematura, que correm o maior risco de desenvolver a forma grave da doença. A infecção pelo vírus também está associada ao desenvolvimento de doenças respiratórias crônicas ao longo da vida, como a asma, por exemplo. Os objetivos desta pesquisa foram formular um modelo matemático epidemiológico compartimental, do tipo SEIRS - Suscetível, Exposto, Infectado, Recuperado, Suscetível, via sistema de equações diferenciais ordinárias; Adequar parâmetros conforme informações da literatura; Implementar o Método Numérico de Euler para resolução do sistema; Utilizar o compilador Scilab para simulações computacionais de diferentes cenários, Incluir na modelagem uma estratégia de vacinação em gestantes com a finalidade de reduzir os casos de bebês infectados pós nascimento e Estudar as interações entre os indivíduos dos diferentes compartimentos do modelo. Os resultados mostraram que com a vacinação os número de casos de bebês suscetíveis, expostos e infectados sofreram redução e o número de bebês recuperados aumentou. O trabalho evidenciou a importância de uma eficiente estratégia de vacinação das gestantes na redução de casos e da gravidade de futuras infecções. Por fim, destaca-se que a aplicação da matemática computacional na busca por soluções de problemas reais pode auxiliar na tomada de decisões por parte de autoridades de saúde.

Ponentes: Dr. Graciele P. Silveira (Universidade Federal de São Carlos), Suellem Souza (Universidade Federal de São Carlos)

16:40 Modelagem matemática da infecção por HBV: dinâmica e análise de sensibilidade

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.

Ponente: Dr. Lislaine Cristina Cardoso (Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul)

16:40 Múltiples Equilibrios Libres de Enfermedad: hacia una estructura vectorial de $\mathcal{R}_0$

El modelado epidemiológico tradicional se basa en el número básico de reproducción $\mathcal{R}_0$ como un único escalar para determinar la persistencia o extinción de la enfermedad y las políticas de control correspondientes. Sin embargo, a medida que aumenta la complejidad del modelo, pueden surgir múltiples equilibrios libres de enfermedad (DFE). Basado en el Modelo de Creencias en Salud, este trabajo desarrolla un modelo compartimental en el que la interacción entre la percepción del riesgo, la imitación y la fatiga dentro de la población susceptible conduce a la coexistencia de varios DFE. Dado que el método estándar de la matriz de próxima generación no indica cuál DFE utilizar, proponemos una formulación vectorial de $\mathcal{R}_0$ y construimos diagramas de bifurcación tridimensionales. Nuestros resultados revelan multiestabilidad, demostrando que el éxito de las intervenciones puede depender no solo de los parámetros biológicos, sino también de las condiciones iniciales. Este enfoque redefine el comportamiento colectivo como un determinante crítico de los umbrales epidémicos y permite diseñar estrategias de control más robustas para la eliminación de la enfermedad.

Ponente: Laura Victoria Forero Vega (CIMAT)

16:40 Respuesta lineal para un modelo huevo-mosquito con estacionalidad y capacidad decarga estocástica: Optimización de las intervenciones en la región NOA.

Se aplica la teoría de respuesta lineal (LRT) a un modelo ecológico estacional de dos variables (huevos $E$ y mosquitos adultos $A$) para el vector del dengue Aedes aegypti, donde la tasa de oviposición presenta estacionalidad y la capacidad de carga de huevos $K_E$ se modela como un proceso estocástico. Utilizando parámetros ajustados con valores meteorológicos históricos de la ciudad de Tartagal (norte de Argentina, provincia de Salta) y los datos de oviposición provenientes de campañas de campo de la ONG Mundo Sano, se linealiza el sistema alrededor de un ciclo límite estable y se calcula el propagador de Floquet, obteniendo los exponentes de Floquet que resultan negativos, lo que confirma la estabilidad asintótica. La función de respuesta impulsiva permite evaluar el efecto de perturbaciones deterministas sobre $K_E$ (simulando la remoción de criaderos), identificando un día específico como la fase óptima para maximizar la reducción de la población adulta, coincidiendo con el mínimo invernal de mosquitos. Se verifica cualitativamente el teorema de fluctuación-disipación (FDT) para sistemas periódicos, encontrando acuerdo entre la respuesta lineal y la derivada de la función de correlación de las fluctuaciones espontáneas. A su vez, el teorema de fluctuación-disipación permite distinguir, entre los días óptimos, cuál es el día más efectivo para la remoción de criaderos, mediante el cálculo del trabajo efectivo que incorpora la relación costo–esfuerzo–beneficio.

Ponente: Cinthia Vanesa Acosta (UNSa - CONICET- INENCO)

16:40 Teoria de nudos para describir la accion de enzimas topoisomerasas en moleculas de ADN.

La topología del ADN es un aspecto fundamental en biología molecular, ya que influye directamente en procesos esenciales como la replicación, la transcripción y la reparación del genoma.
Las moléculas de ADN circular, típicas en bacterias y plásmidos, pueden formar estructuras complejas como nudos y enlaces debido al superenrollamiento o a la acción de enzimas. Estas configuraciones topológicas pueden llegar a bloquear los procesos celulares al impedir la separación de las hebras del ADN.
Para resolver estos problemas, las células cuentan con un grupo de enzimas clave: las topoisomerasas. Estas enzimas cortan una o ambas hebras del ADN (topoisomerasas de tipo I y tipo II respectivamente), permiten el paso de hebras y modifican el número de enlace, resolviendo nudos y superenrollamientos.
Este trabajo busca dar un significado matemático a la acción de estas enzimas mediante la teoría de nudos. Representando el ADN y la acción de las enzimas como el numerador de la suma de ovillos, es posible modelar, clasificar y predecir los productos de los cambios topológicos que realizan las topoisomerasas bajo ciertas restricciones biologicas.
Particularmente, este trabajo integra dos importantes modelos topológicos de recombinación sitio-específica, los cuales comparten fuertes similitudes con el mecanismo de acción de las topoisomerasas. El objetivo es analizar estas similitudes y entender, desde la perspectiva de la topología, cómo distintas enzima topoisomerasas generan cambios topológicos en el ADN que facilitan los 3 procesos vitales para un ser vivo.

Ponente: Lezly Rubi Loreto Jimenez (Universidad Autónoma del Estado de Morelos)

16:40 Variabilidad térmica intraanual y riesgo de dengue: un enfoque basado en series sintéticas de temperatura.

La temperatura constituye uno de los principales determinantes ambientales de la transmisión del dengue, ya que regula procesos biológicos fundamentales de Aedes aegypti. Sin embargo, la mayoría de los estudios se centran en el efecto de la temperatura media, mientras que el impacto de las anomalías térmicas distribuidas de manera heterogénea a lo largo del año permanece menos explorado. Comprender esta variabilidad resulta particularmente relevante en un contexto de cambio climático, donde los aumentos de temperatura no se manifiestan de forma uniforme entre estaciones (Alexander et al., J. Geophys. Res. Atmos. 111, D05109, 2006; Easterling et al., Science 289, 2068–2074, 2000).
En este trabajo desarrollamos un generador estocástico de temperatura basado en una división decádica del año, capaz de preservar la estructura estacional, la variabilidad observada y la ocurrencia de eventos extremos registrados en San Ramón de la Nueva Orán, Argentina, durante el período 2000–2022. A diferencia de los enfoques climatológicos tradicionales, la metodología permite introducir perturbaciones térmicas diferenciadas entre estaciones y explorar escenarios climáticos heterogéneos.
Las series sintéticas generadas fueron acopladas a modelos de dinámica poblacional de Aedes aegypti y de transmisión del dengue previamente desarrollados (Gutierrez et al., Infect. Dis. Model. 7, 823–834, 2022; Valdez et al., Ecol. Model. 385, 96–105, 2018). Los resultados muestran que el modelo reproduce adecuadamente la dinámica estacional del vector y permite evaluar la sensibilidad del sistema epidemiológico frente a diferentes configuraciones térmicas.
Los análisis realizados revelan que pequeñas anomalías térmicas intraanuales pueden producir cambios sustanciales en la magnitud de los brotes cuando afectan de manera diferencial a distintas estaciones. En particular, inviernos más cálidos favorecen la persistencia vectorial y amplifican el impacto de las temperaturas estivales sobre la transmisión. Estos resultados indican que el riesgo epidémico depende no solo de la temperatura media anual, sino también de la estructura estacional de las anomalías térmicas, proporcionando una base para el desarrollo de herramientas de alerta temprana y evaluación de riesgo sanitario.

Ponentes: Gustavo Sibona (UNC - FAMAF), Natalia Rodriguez (UNC-FAMAF)

17:00 → 18:30 Biomoléculas en acción: determinantes moleculares de interacción y aplicaciones diagnósticas y terapéuticas en biomedicina (MS1): Minisimposio

El estudio de biomoléculas y sus interacciones representa uno de los pilares fundamentales de la biomedicina contemporánea. Proteínas, ácidos nucleicos, lípidos y complejos macromoleculares participan en redes de interacción altamente reguladas que determinan procesos fisiológicos y patológicos clave. La comprensión detallada de estos mecanismos a nivel molecular y atomístico permite no solo dilucidar funciones biológicas esenciales, sino también identificar nuevas oportunidades para el diagnóstico temprano y el desarrollo de estrategias terapéuticas innovadoras. Este simposio reúne especialistas que trabajan en el estudio de biomoléculas y sus interacciones, destacando su potencial diagnóstico y terapéutico, así como sus aplicaciones en biomedicina, con el objetivo de fortalecer la colaboración científica y promover la formación de nuevas generaciones de investigadores en el área.

17:00 Roles funcionales de la estimulación periódica en la señalización celular y la regulación génica

Los sistemas de señalización celular y regulación génica son componentes fundamentales del procesamiento de información en las células. Si bien su comportamiento frente a estímulos constantes ha sido ampliamente estudiado, su respuesta ante estímulos periódicos —particularmente durante las etapas transitorias iniciales— permanece poco caracterizada. En esta presentación exploramos cómo la estimulación periódica puede cumplir diferentes funciones en distintos niveles de regulación. Por un lado, analizamos la respuesta en frecuencia de redes simples bajo señales pulsátiles conservando la dosis total, y mostramos que durante los regímenes transitorios pueden emerger preferencias de frecuencia que desaparecen en el régimen estacionario. Por otro lado, estudiamos el efecto de la síntesis periódica de microARNs sobre sus ARN blanco y encontramos que la pulsatilidad confiere una ventaja represiva frente a una síntesis constante, con una selectividad dependiente de la frecuencia. Este comportamiento depende de las tasas cinéticas relativas de degradación y unión, y puede dar lugar a una regulación dinámica y específica de distintos blancos. En conjunto, nuestros resultados sugieren que las respuestas transitorias y la pulsatilidad constituyen mecanismos generales mediante los cuales las células pueden filtrar, codificar y seleccionar información temporal a través de redes de señalización y regulación postranscripcional.

Ponente: Alejandra C Ventura (IFIByNE (UBA-CONICET))

17:20 Predicción de péptidos antiarbovirales mediante aprendizaje de máquina y selección de características

Las enfermedades causadas por arbovirus (dengue, zika, chikungunya, fiebre amarilla) representan un grave problema de salud pública en América Latina. Considerando su impacto social y económico, existen múltiples esfuerzos para combatir estas enfermedades. Uno de los desafíos principales es el diseño de fármacos antiarbovirales, los cuales no existen en la actualidad.

Los péptidos terapéuticos han surgido como una alternativa prometedora por su alta selectividad y baja toxicidad. En las últimas décadas, han demostrado su eficacia en el tratamiento de diversas enfermedades virales, por lo que el descubrimiento de péptidos con potencial terapéutico contra los arbovirus adquiere gran relevancia. Sin embargo, su descubrimiento sigue dependiendo de costosos ensayos experimentales. Por esta razón, se han utilizado diferentes enfoques de aprendizaje automático para la propuesta de péptidos candidatos.

Uno de los principales obstáculos para el descubrimiento de péptidos antiarbovirales mediante aprendizaje de máquina es la escasez de datos confiables para el entrenamiento de los modelos. Trabajos recientes de integrantes del equipo permitieron: (i) construir una base de datos curada de 270 péptidos antiarbovirales compuestos por aminoácidos estándar, además de casos reportados como inactivos en la literatura; y (ii) desarrollar, sobre esta base, modelos exploratorios de aprendizaje de máquina para la predicción de actividad anti-arboviral, obteniéndose resultados promisorios empleando únicamente descriptores de secuencia.

En este trabajo se propone una extensión de dicho abordaje mediante la incorporación de métodos de selección de características, con el objetivo de mejorar el desempeño predictivo y reducir la dimensionalidad del espacio de representación de los péptidos. Para ello, se empleó como conjunto de casos positivos el dataset curado publicado recientemente, compuesto por péptidos con actividad antiarboviral y anotaciones asociadas a sus secuencias, virus objetivo, blancos moleculares y mecanismos de acción. Los casos negativos fueron seleccionados a partir de conjuntos de péptidos sin actividad antiarboviral reportada, manteniendo criterios de balance y distribución de longitudes.

Cada péptido fue representado mediante descriptores derivados de secuencia (iLearn y ESM-2). Sobre este conjunto de características se evaluaron distintos esquemas de selección, orientados a identificar subconjuntos informativos y disminuir la redundancia entre variables. Posteriormente, se entrenaron y evaluaron los modelos de mejor desempeño identificados previamente, incluyendo XGBoost, máquinas de vectores de soporte y bosques aleatorios. La comparación se realizó utilizando métricas habituales en problemas de clasificación binaria, tales como exactitud, sensibilidad, especificidad, F1-score y coeficiente de correlación de Matthews.

Los resultados obtenidos permiten determinar cuánto la selección de características mejora la capacidad de generalización de los modelos respecto al enfoque previo basado en el uso del conjunto completo de descriptores. En particular, se busca determinar si la reducción de dimensionalidad contribuye a mejorar la sensibilidad, que fue una de las principales limitaciones observadas en los experimentos anteriores, sin comprometer la especificidad. Este estudio constituye un paso adicional hacia el desarrollo de predictores computacionales de péptidos antiarbovirales, aportando evidencia sobre la relevancia de la selección de características en escenarios con un número limitado de secuencias positivas y una alta dimensionalidad de representación.

Ponente: José Colbes (Facultad Politécnica - UNA)

17:00 → 18:30 Inmunología Matemática en enfermedades infecto-contagiosas (MS3): Minisimposio

Las enfermedades infecto-contagiosas constituyen un problema persistente para la salud pública y representan un campo de estudio prioritario en la biomatemática aplicada. Los modelos matemáticos permiten integrar información biológica desde perspectivas clínicas e inmunológicas para comprender la dinámica de la infección y la respuesta del sistema inmunológico a nivel intra-hospedero. Este simposio reúne contribuciones recientes en modelación biomatemática con énfasis en modelos in-host que describen la interacción entre el patógeno, las células del tejido afectado y la respuesta inmunológica celular innata y adaptativa. Se abordarán técnicas de análisis cualitativo, análisis de sensibilidad y validación computacional, evaluando el impacto de factores biológicos intrínsecos y extrínsecos en la progresión de la infección, con relevancia directa para el desarrollo de estrategias terapéuticas y vacunas

17:00 Optimal Control and Bayesian Inference Applied to Complex Microbial Communities Under Antimicrobials

Interactions between species are central to the stability of microbial ecosystems, and in many cases competition dominates over mutualism. The transition between these two regimes has rarely been explored from a combined experimental and control-theoretic perspective. In this work we study the cross-feeding mutualism between bacterial strains that supply each other with an essential amino acid, when both strains are exposed to antimicrobials. We formulate a population-based model, following Hoek [1], in which each strain is split into susceptible and resistant subpopulations, and in which the availability of a supplemented amino acid acts as the parameter that modulates the ecological interaction.

In the absence of antimicrobials, we show that the amount of amino acid available in the environment determines whether the strains exhibit extinction, mutualism, or competition. Under antimicrobial exposure, population dynamics further depend on the proportion of bacteria that naturally mutate: at low resource levels both species remain driven to extinction, whereas at high resource levels competition between the strains persists. Building on this model, we formulate an optimal control problem, via Pontryagin's principle, aimed at minimizing the proportion of resistant bacteria. The results show that under cooperation both strains (sensitive and resistant) are brought under control almost immediately, whereas under competition the control only reduces the density of one strain while increasing that of its mutualistic partner.

Finally, we use our own experimental data, obtained with auxotrophic \emph{Escherichia coli} strains from the Keio collection ($\Delta ilvA$ and $\Delta tyrA$) transformed with an ampicillin-resistance plasmid, to estimate key model parameters through Bayesian inference using the ADVI method implemented in [2]. These results open new questions regarding the design of control strategies for antimicrobial resistance in microbial communities with syntrophic interactions.

Keywords: sensitive bacteria; resistant bacteria; amino acids; cross-feeding bacteria; mutualism; competition; optimal control; Bayesian inference.

References

[1] Hoek, T.A., Axelrod, K., Biancalani, T., Yurtsev, E.A., Liu, J., Gore, J. Resource availability modulates the cooperative and competitive nature of a microbial cross-feeding mutualism. PLoSBiology, 14(8), e1002540, 2016.

[2] Toby, K., Foster, K.R. Cooperation, competition and the global expansion of mutualisms. Journal of Evolutionary Biology, 23(4), 2010.

Ponente: JHOANA PATRICIA ROMERO LEITON (University of Puerto Rico at Mayagüez)

17:20 Local well-posedness and numerical simulations for an elapsed-time neuronal population model with voltage coupling

In this work, we study a nonlinear structured population model motivated by neuronal dynamics. The system couples an elapsed-time transport equation for the neuronal density with a nonlocal evolution equation for the voltage field:
\begin{equation}
\label{eq:PVI}
\begin{cases}
\displaystyle
\partial_t u + \partial_s u
= -p(v(t,x),s)\,u(t,s,x)
+ \int_{s}^{\infty}!\int_{\Omega}
k(s,r,y,x)\, p(v(t,y),r)\, u(t,r,y)\, dy\, dr,
& t \ge 0,\ s>0,\ x \in \Omega, \[0.8em]
\displaystyle
\partial_t v
= -v(t,x) + \int_{\Omega} w(t,x,y)\, v(t,y)\, Nu,v\, dy,
& t \ge 0,\ x \in \Omega, \[0.8em]
u(0,s,x) = u_0(s,x) \ge 0, \quad v(0,x) = v_0(x),
& (s,x) \in \mathbb{R}^+ \times \Omega.
\end{cases}
\end{equation}
where (\Omega\subset\mathbb R^3) is an open bounded domain
supplemented with the renewal boundary condition
[
u(t,0,x)=Nu,v.
]
Here (u(t,s,x)) represents the density of neurons whose last discharge occurred (s) units of time before (t), while (v(t,x)) denotes the voltage field. The elapsed-time variable encodes the recent firing history of the population, including refractory effects and activity-dependent responses, whereas the voltage field provides a macroscopic description of the electrical state influencing neuronal firing.

The nonlocal operators (N[u,v]), (G_0[u,v]), and (G_1[u,v]) describe renewal at zero elapsed time, redistribution of firing activity across elapsed-time states, and voltage-mediated coupling, respectively. Through these terms, the voltage-dependent firing rate affects the evolution of the neuronal density, while the resulting renewal and redistribution mechanisms feed back into the voltage dynamics. This produces a nonlinear nonlocal feedback structure between firing activity, density evolution, and voltage dynamics, which constitutes the main analytical difficulty of the model.

The mathematical model couples a transport equation for the elapsed-time neuronal density with a nonlocal evolution equation for the voltage field. The interaction between these two components produces a nonlinear feedback mechanism: the voltage affects the firing rate, the firing rate determines renewal and redistribution mechanisms in the elapsed-time density, and the resulting firing activity feeds back into the voltage dynamics through a nonlocal coupling operator. This structure leads to a nonlinear and nonlocal evolution system that is naturally analyzed in a mixed functional framework.

The main analytical contribution of the paper is the proof of local well-posedness for the coupled system in a mixed $(L^1)-(L^\infty)$ setting. The neuronal density is controlled in ($L^1$), which is appropriate for a population density, while the voltage field is controlled in $(L^\infty)$, which allows us to handle the nonlinear dependence of the firing rate on the voltage. The proof combines several tools: characteristic representations for the elapsed-time transport equation, weak formulations adapted to low-regularity data, estimates for the nonlinear nonlocal operators, and a fixed-point argument for the full coupled system.

Ponente: Liliana Esquivel (Universidad de Puerto Rico Mayaguez)

17:40 pyR0compute: A Python Library for Automated Symbolic Computation of the Basic Reproduction Number ($R_0$) via the Next-Generation Matrix

The basic reproduction number ($R_0$) is the fundamental indicator used to assess the transmission potential of an infectious disease and the stability of the disease-free equilibrium in epidemiological and immunological models. However, computing $R_0$ using the Next-Generation Matrix method, $FV^{-1}$, is an algebraically demanding and error-prone process when performed manually, particularly for systems with multiple infected compartments or nonlinear structures. pyR0compute is a Python library that automates this computation through symbolic mathematics. Given a system of differential equations, together with its variables, parameters, and the indices of the infected compartments, the GeneralEpidemiologicalModel class symbolically constructs the matrices of new infections ($F$) and transitions ($V$), linearizes the system around the disease-free equilibrium, and computes $R_0$ as the spectral radius of the next-generation matrix $FV^{-1}$, eliminating the need for manual algebraic derivations. To apply the method, the model equations must be ordered such that the infected compartments appear first. The library is validated using several classical epidemiological models, including SIR, SEIR, and vector-borne disease transmission models, all implemented in Jupyter Notebook (or Google Colab), making the tool suitable for both teaching and applied research. This presentation introduces the mathematical foundation of the Next-Generation Matrix method, the architecture of the library, and its practical application to epidemiological and immunological models, with the aim of providing the mathematical immunology community with a reproducible, extensible, and open-source tool for epidemic threshold analysis.

Ponente: Dr. Yvan Baldera Moreno (Universidad Católica del Maule)

pyR0compute_ejemplos.ipynb

pyR0compute_SOLABIMA2026-YBM.pdf

17:00 → 18:30 Modelos Matemáticos y Computacionales Aplicados a la Epidemiología y la Salud Pública: Minisimposio

Recientemente el mundo enfrentó la pandemia de COVID-19, que resultó en más de 700 mil muertes en Brasil y dejó secuelas persistentes en la población. Sumado a este desafío, el año 2024 registró un aumento crítico en los casos de dengue en el país, con más de 6 millones de notificaciones y 6.300 muertes confirmadas. En este contexto, el estudio de los mecanismos de propagación y control de infecciones se vuelve fundamental, tarea que demanda la aplicación activa de modelado matemático, estadístico y computacional de sistemas dinámicos. Este minisimposio fomenta la interacción entre investigadores dedicados a la epidemiología matemática, presentando trabajos que abordan desde la dinámica del dengue y COVID-19 hasta la eficacia de medidas de mitigación como cuarentena y vacunación, con relevancia especial para América Latina.

17:00 Impacto e Eficiência da Campanha de Vacinação Contra Dengue no Estado de São Paulo

A dengue clássica é autolimitada, não específica, caracterizada por febre, cefaleia, e mialgia. A dengue hemorrágica acontece geralmente durante a infeccção secundária, mas pode ocorrer também em infecções primárias, especialmente em lactantes. Nos casos leves e moderados, a febre diminui com sudorese profusa. Podem ser observadas pequenas alterações na frequência do pulso e pressão arterial, com extremidades frias e edema. Já em casos graves, pode haver agravamento súbito após alguns dias com progressão para síndrome de choque associada a dengue (SCD) (Singhi, S., Kissoon, N. & Bansal, A., J. Pediatr. 83, S22–S35, 2007).
No Brasil, a doença é considerada um problema de saúde pública, e as condições sócio-ambientais atreladas à baixa efetividade dos programas de combate ao mosquito vêm causando preocupação. Como a transmissão do vírus envolve um mosquito, observa-se um componente sazonal forte e epidemias grandes relacionadas a entrada de um novo sorotipo ou a circulação de um sorotipo ausente por longo tempo (Brito, A.F., Machado, L.C. & Oidtman, R.J. et al., Nat. Commun. 12, 2619, 2021). O período do ano que apresenta maior transmissão da doença ocorre entre os meses mais chuvosos e quentes de cada região, que geralmente é de novembro até maio (Ministério da Saúde, gov.br, 2023).
Apresentaremos um modelo para transmissão da dengue no estado de São Paulo que leva em consideração a vacinação contra a doença. O modelo tem base individual e leva em conta o histórico da doença, com indivíduos suscetíveis, expostos, infecciosos sintomáticos e assintomáticos, infecção grave, hospitalização e mortes. O modelo foi parametrizado através de dados epidemiológicos reais, extraídos das bases de dados governamentais, como o DATASUS.
Através de simulações de Monte Carlo, estimamos a eficiência da campanha na prevenção de infecções, hospitalizações e mortes no estado de São Paulo. Nossos resultados apontam para a necessidade de uma análise mais aprofundada sobre a custo-efetividade da campanha no estado, o que será os próximos passos de nosso trabalho.

Agradecimentos: Thomas N Vilches agradece o apoio financeiro processo nº 2025/04445-4, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Ponente: Thomas Nogueira Vilches (Universidade Estadual Paulista)

17:20 Evaluating the effect of social mobility on the incidence of HIV/AIDS in Brazilian low-income populations: a microsimulation approach

The human immunodeficiency virus (HIV) and acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) have caused a global pandemic for decades, resulting in over 40 million deaths worldwide. In 2024, approximately 40.8 million people were living with HIV, and 630,000 people died from AIDS-related illnesses. The pandemic has disproportionately affected populations in low- and middle-income countries (LMICs), particularly those facing socio-economic vulnerabilities (McClarty L, et al. Curr HIV/AIDS Rep., 19, 76-85, 2022). Brazil has been one of the hardest hit countries in Latin America. Since 1980, 1,165,599 cases and 392,981 deaths of AIDS have been registered in Brazil, and, in 2023, 46,495 cases of HIV infection were reported, representing an increase of 4.5% over the previous year, with an AIDS detection rate of 17.8 cases per 100,000 inhabitants. Social Determinants of Health (SDH) plays a critical role in influencing the risk of acquiring HIV, access to healthcare services, adherence to treatment, and overall health outcomes (Gillespie, S & Kadiyala, S & Greener, R, AIDS, 21, 2007). Social mobility is a change in social status. Positive social mobility, e.g. shifting from low to high socioeconomic status, is important to advancing individuals' opportunities and well-being. Despite economic improvements in recent years, such as an increase in gross domestic product and real wages, a drop in inflation, and a reduction in unemployment, inequality remains high in Brazil. Conditional cash-transfer programs (CCTs) can increase social mobility by providing cash to low-income communities based on specific conditions. The Brazilian CCT - called Bolsa Família (BF) - has had well-documented positive impacts on education, health, and social mobility, highlighting the importance of effective income and social interventions (Martins, APB & Monteiro, CA, BMC Public Health, 16, 2016). In this study, we aimed to forecast the impact of income-based social mobility resulting from alternative cash transfers schemes on AIDS incidence across different low-income populations and subpopulations in Brazil. To achieve this, we utilized a large, dynamic microsimulation model with four compartments: S (people susceptible to HIV infection), I (HIV-positive individuals who are infectious), A (individuals with full-blown AIDS), and D (death from AIDS). The model was calibrated using retrospective analyses parameters and data of a cohort of 28.3 million individuals. We incorporated national, subnational, and municipal-level demographic, social and economic changes into the population, and simulated the impact until 2030 of four different scenarios of income social mobility based on income quintiles. A high-coverage, income-based social mobility intervention could reduce the overall incidence of AIDS by 11.8% (IRR 0.88, 0.81-0.96) by 2030. Among people living in extreme poverty, the reduction could reach 24% (IRR 0.76, 0.56-0.96). For those with no or limited literacy, a 17.9% (IRR 0.81, 0.62-1.03) decrease in AIDS incidence could be achieved, while the Black population could see a 12.4% (IRR 0.87, 0.42-1.24) reduction. Income-based social mobility policies could significantly reduce AIDS incidence in low-income populations, particularly in the most vulnerable individuals. These policies should be considered an important strategy for achieving the Sustainable Development Goal of ending AIDS by 2030 in Low- and Middle-Income Countries.

Ponente: Felipe Rubio (IQ-UNESP)

18:30 → 19:30 Brindis de Bienvenida

mié, 7 de octubre

8:00 → 9:30 Análisis matemático de modelos discretos espacio-temporales y su aplicación a sistemas socioecológicos: Minicurso

Los modelos dinámicos discretos constituyen una herramienta fundamental para describir procesos cuya evolución ocurre en intervalos de tiempo definidos, tales como generaciones biológicas, ciclos de consumo, temporadas epidemiológicas o decisiones sociales iteradas. Formulados mediante ecuaciones en diferencias, permiten capturar mecanismos no lineales de crecimiento, interacción o adopción conductual, siendo especialmente útiles cuando los datos disponibles se registran de forma sistemática. No obstante, numerosos sistemas de interés, como metapoblaciones ecológicas, comunidades humanas o territorios urbanos, presentan una estructura intrínsecamente espacio-temporal. En tales contextos, la incorporación explícita de la espacialidad resulta clave para comprender fenómenos como la dispersión de individuos, la propagación de enfermedades o la difusión de comportamientos sociales, donde las interacciones locales entre subpoblaciones desempeñan un rol determinante. En este marco, las redes de mapas acoplados (Coupled map lattice) ofrecen una formulación adecuada para extender la dinámica temporal discreta al ámbito espacial, al representar cada subpoblación o unidad territorial como un nodo de una red cuya evolución local está influenciada por sus vecinos mediante conexiones que modelan procesos de dispersión o interacción. Este enfoque facilita el estudio de cómo la combinación entre dinámica demográfica local y conectividad espacial puede dar origen a patrones complejos espacio-temporales.
En concordancia con lo anterior, el presente minicurso posee un carácter teórico-práctico y un enfoque analítico-computacional, orientado al estudio preliminar de modelos dinámicos en tiempo discreto y su extensión al ámbito espacial mediante redes de mapas acoplados, contenidos que serán socializados complementariamente en notas de aula. La atención se centrará en la construcción, análisis e interpretación de sistemas biológicos, con énfasis en aplicaciones ecológicas, epidemiológicas y de dinámica del comportamiento social.

Moderadores: Diomar Cristina Mistro (Universidade Federal de Santa Maria), Luiz Alberto Díaz Rodrigues (Universidade Federal de Santa Maria), Rodrigo Gutiérrez Aguilar (Universidad Católica del Maule)

8:00 → 9:30 Introducción a la modelación de procesos biológicos: Minicurso

La modelación matemática se ha convertido en una herramienta fundamental para comprender procesos biológicos complejos que van desde la dinámica de poblaciones hasta la propagación de enfermedades. A través de modelos relativamente sencillos es posible identificar mecanismos clave, explorar distintos escenarios y obtener información valiosa para la toma de decisiones en biología, epidemiología y otras áreas afines.
Este minicurso ofrece una introducción accesible a algunos de los enfoques más utilizados en la modelación de procesos biológicos. A lo largo de la sesión se presentarán ideas básicas y ejemplos ilustrativos que muestran cómo herramientas matemáticas como ecuaciones en diferencias, ecuaciones diferenciales y modelos con estructura espacial permiten describir y analizar fenómenos biológicos reales.
El curso está dirigido principalmente a estudiantes y a cualquier persona interesada en conocer cómo las matemáticas pueden contribuir al estudio de problemas en biología y ciencias afines. No se requiere experiencia previa en modelación, sólo interés por explorar cómo las matemáticas pueden servir como un lenguaje para entender sistemas biológicos.

Moderador: Uvencio José Gimenez Mujica (Centro de Investigación en Matemáticas A.C.)

8:00 → 9:30 Dinámica celular de la respuesta inmunológica frente a enfermedades infecto-contagiosas: Minicurso

Este minicurso propone una introducción sistemática a la modelación matemática in-host de enfermedades infecto-contagiosas respiratorias y respuesta celular inmunológica, integrando sistemas dinámicos y simulación computacional. El curso estará estructurado en tres módulos. En primer lugar, se revisarán los principios biológicos e inmunológicos relevantes para la modelación, describiendo la dinámica temporal de la infección, el rol de la inmunidad innata (linfocitos NK y monocitos) en la contención temprana del patógeno y la activación posterior de la inmunidad adaptativa (en especial de linfocitos T), así como las consecuencias de una respuesta inmune desregulada. El segundo módulo se centrará en la formulación de modelos matemáticos basados en EDO que representan la interacción entre células epiteliales respiratorias con y sin infección, patógenos y células inmunológicas, enfatizando la traducción de procesos biológicos a variables dinámicas, parámetros y términos funcionales, junto con el análisis cualitativo del sistema. En el tercer módulo, se desarrollará la implementación computacional de los modelos, la simulación numérica de distintos escenarios de infección y el análisis de sensibilidad de parámetros, permitiendo comparar respuestas inmunológicas efectivas con aquellas que no lo son y que contribuyen a la severidad de la enfermedad, haciendo énfasis en la interpretación de los resultados biológicos.
Este minicurso enfatiza el rol de la biomatemática como herramienta para el estudio de procesos inmunológicos complejos y su aplicación en problemas actuales de salud pública. Además, contempla un espacio final de discusión y preguntas orientado a la interacción con los participantes y al intercambio académico sobre los contenidos desarrollados.

Moderadores: Eduardo Ibarguen-Mondragón (UNIVERSIDAD DE NARIÑO), Ledyz Cuesta Herrera (Universidad Católica del Maule), Luis Pastenes (Universidad Católica del Maule)

9:00 → 11:00 Taller Educativo

9:00 Biomatemática para escolares

Se propone una actividad lúdico-educativa dirigida a estudiantes de último año de nivel secundario denominada "Operación Cero" en la cual a través de una situación simulada de "emergencia sanitaria" se abordan conceptos propios de la epidemiología matemática como el número reproductivo básico R₀.

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Objetivo General: Aplicar conceptos de estadística básica y modelización matemática (simulación de epidemias) para tomar decisiones fundamentadas en un contexto de crisis sanitaria, integrando los conceptos de número reproductivo básico (R₀), infectividad y tasa de recuperación.

Objtivos específicos:

1. Dimensión Conceptual (Saber): Comprender el significado del número reproductivo básico (R₀) como indicador del potencial de propagación de una enfermedad. Diferenciar entre R₀ (básico, sin medidas) y Rₑ (efectivo, considerando inmunidad adquirida). Interpretar la tasa de recuperación (γ) como factor que reduce la población susceptible. Comprender el concepto de inmunidad colectiva y su umbral matemática.
2. Dimensión Procedimental (Saber hacer): Calcular proyecciones de contagios utilizando potencias. Aplicar la fórmula del número reproductivo efectivo. Estimar el umbral de inmunidad colectiva despejando en ecuaciones lineales. Simular el efecto de intervenciones (cuarentena) mediante multiplicación de factores de reducción.
3. Dimensión Actitudinal (Saber ser): Valorar la matemática como herramienta de toma de decisiones en contextos reales y urgentes. Desarrollar pensamiento crítico al evaluar la viabilidad de diferentes estrategias de contención. Fomentar el trabajo colaborativo y la comunicación efectiva de resultados. Reflexionar sobre la responsabilidad social y ética de la modelización matemática. Reconocer la importancia de la salud pública y la ciencia ciudadana.

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Organización de la Actividad:

• Un narrador explicará a los estudiantes en qué consiste la actividad e introducirá el contexto del desafío.
• Se formarán grupos de 3 o 4 estudiantes, quienes de forma colaborativa deben abordar los desafíos planeados en la actividad.
• Una vez iniciado el trabajo de los grupo, contarán con 30 minutos para realizarlo.
• Concluido el tiempo, el moderador de la actividad hará una retroalimentación de los conceptos involucrados y podrá en relieve la importancia de la matemática en el manejo de enfermedades.

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Recursos necesarios:

1. Recursos Humanos: La actividad es escalable a cualquier número de estudiantes, pero se requiere de monitores de apoyo, idealmente un monitor cada 20 estudiantes, los cuales pueden ser docentes de escuelas, académicos o estudiantes de pregrado o posgrado.
2. Recursos Materiales: Cada grupo deberá contar con una calculadora científica simple. Además de papel y lápiz para realizar los cálculos.
3. Infraestructura: Dependiendo de la cantidad de estudiantes, se necesitará un espacio suficientemente grande para el funcionamiento de los grupos, que puede ser uno o varios salones de clase o un patio provisto de las sillas necesarias. Es ideal contar con un sistema de amplificación.
4. Impresión: Se necesitará la impresión a color de 5 hojas por estudiante, en la que está contenida la actividad. Si el número de impresiones fuera muy grande, se puede reducir a una impresión por grupo.

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Observación: La actividad puede realizarse en paralelo si se cuenta con el espacio y el número de monitores suficientes.

Ponentes: Dr. Gladys Salcedo Echeverry (Universidad del Quindío), Ricardo Castro Santis (Universidad Tecnológica Metropolitana)

9:30 → 10:00 Coffee Break

10:00 → 12:00 Dinámica poblacional, ecología y evolución

Modelos deterministas y estocásticos de poblaciones; interacciones tróficas (depredador-presa); competencia interespecífica e intraespecífica; dinámica de metapoblaciones y dispersión espacial; bifurcaciones y caos en ecología; genética de poblaciones; teoría evolutiva y dinámica adaptativa; impacto de factores ambientales y antropogénicos; cosecha sostenible y conservación de la biodiversidad; modelos de extinción y persistencia; otros afines.

Moderador: Juan Vicente Bogado Machuca (Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

10:00 Grandes perturbações e formação de padrões em sistemas com múltiplos equilíbrios estáveis

A teoria de formação de padrões de Turing, amplamente utilizada no estudo de geração de distribuições espaciais heterogêneas em sistemas biológicos de reação difusão, está baseada no estudo dos efeitos de pequenas perturbações heterogêneas sobre um estado de equilíbrio homogêneo estável. No entanto, os desastres naturais decorrentes das mudanças climáticas têm promovido perturbações que não podem ser consideradas pequenas, tanto em amplitude como em extensão. Enchentes, deslizamentos de terra, passagens de ciclones, secas severas e incêndios, têm provocado perturbações de grandes amplitudes sobre sistemas biológicos. Quando a dinâmica de espécies que interagem apresenta bi- ou multiestabilidade, pode ocorrer extinção ou uma mudança de regime, local ou até mesmo global, após uma grande perturbação. O entendimento do comportamento de sistemas dinâmicos que apresentam multiestabilidade é de grande importância para a prevenção e mitigação de danos causados por desastres naturais, cada vez mais frequentes.
Neste trabalho, estudamos a formação de padrões espaciais heterogêneos e a consequente mudança de regime, local ou global, decorrentes de grandes perturbações em sistemas ecológicos discretos espacialmente distribuídos que apresentam múltiplos estados de equilíbrio estáveis.

Ponente: Dr. Diomar Mistro (Universidade Federal de Santa Maria)

10:20 A Matrix-Based Framework for Structured Inheritance in Population Dynamics: Bilinear Forms for One- and Two-Sex Models

Anticipating the outcomes of genetic interventions requires combining population dynamics, genetics, and control theory. We present a unified formulation that uses bilinear forms for inheritance matrices to model mating combinations in offspring, explicitly capturing complex mating systems such as polygyny and polyandry. We illustrate this approach through three models. First, we use a single-sex Mendelian inheritance model to analyze insecticide resistance. Next, we present a unified model of Mendelian and maternal inheritance simulating simultaneous resistance evolution and Wolbachia introgression in a mosquito population. Finally, a two-sex model incorporates sex-specific inheritance matrices to evaluate seasonal Wolbachia suppression and replacement strategies. The stability analysis and simulations demonstrate how this matrix-based approach rigorously supports the synthesis of effective vector control. We acknowledge support from ARASY ESTR01-23.

Ponente: Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA)

10:40 Cuasiperiodicidad inducida por control activado con umbrales en un modelo de la broca del café

La broca del café (Hypothenemus hampei) constituye una de las plagas más importantes de los cafetales a nivel mundial debido a las pérdidas económicas que ocasiona en la producción y calidad del grano. Entre las estrategias de manejo integrado más utilizadas se encuentran el control biológico mediante enemigos naturales y el control etológico basado en trampas atrayentes. En la práctica, estas medidas suelen implementarse de manera condicionada a los niveles de infestación observados en el cultivo, generando mecanismos de intervención dependientes de umbrales.

En este trabajo se propone y analiza un modelo matemático discontinuo de tipo Filippov, que describe la dinámica de la broca del café y de sus depredadores bajo una estrategia de control etológico activada periódicamente cuando la plaga supera un nivel crítico preestablecido. La formulación incorpora de manera explícita la naturaleza umbral de las decisiones de manejo, permitiendo representar situaciones en las que las acciones de control se activan o desactivan de acuerdo con el estado del sistema.

Mediante herramientas de teoría de sistemas dinámicos no suaves y simulaciones numéricas se muestra la aparición de soluciones cuasiperiódicas asociadas a la interacción entre dos escalas temporales fundamentales: la frecuencia ecológica intrínseca generada por la interacción entre la broca y sus reguladores biológicos (hormigas), y la frecuencia externa asociada al programa de monitoreo y activación del control etológico. El análisis revela la existencia de regiones de resonancia y de regiones cuasiperiódicas, así como la presencia de movimiento deslizante (sliding) sobre la superficie de activación del control.

Desde una perspectiva ecológica, la cuasiperiodicidad representa un régimen dinámico en el que las poblaciones permanecen acotadas y coexisten de forma persistente sin sincronizarse completamente con las intervenciones de manejo. Este comportamiento evita amplificaciones resonantes de las fluctuaciones poblacionales y favorece una regulación adaptativa alrededor de niveles críticos de infestación. Los resultados sugieren que las estrategias de control basadas en umbrales pueden promover la estabilidad ecológica del agroecosistema cafetero, proporcionando un marco teórico para el diseño de programas de manejo más eficientes y sostenibles.

Ponente: Prof. Deissy Milena Sotelo-Castelblanco (Universidad Nacional de Colombia)

11:00 Modelos Discretos para Enxames de Gafanhotos: do comportamento solitário ao gregário

A formação de nuvens ou enxames de gafanhotos é um evento muito antigo que, ocasionalmente, afeta diferentes lugares do mundo. Um enxame pode conter milhares de indivíduos e destruir plantações inteiras em pouco tempo. Pelo seu grande potencial devastador, indícios de surgimento de nuvens geram alertas para autoridades governamentais.

Este trabalho tem por objetivo propor modelos matemáticos discretos para descrever o processo de formação de enxames de gafanhotos. A modelagem é baseada em Redes de Mapas Acoplados, em que o tempo e o espaço são variáveis discretas, enquanto a densidade populacional é uma variável contínua. A dinâmica do modelo é composta por duas etapas distintas: movimentação e reação.

A população é dividida em dois grupos: gafanhotos solitários e gregários. A transição entre as fases é modelada por meio de um sistema análogo ao modelo epidemiológico do tipo SI, no qual indivíduos solitários tornam-se gregários a partir do contato com gafanhotos gregários. Assumimos diferentes hipóteses sobre o comportamento de movimentação dos gafanhotos.

Analisamos quatro diferentes modelos para descrever essa dinâmica. Nos dois primeiros, a movimentação depende apenas da densidade local, resultando em padrões homogêneos ou heterogêneos, mas que não caracterizam um exame. Em um terceiro modelo, consideramos que os gafanhotos gregários conseguem perceber a densidade de seus coespecíficos nos sítios vizinhos, enquanto que, no último, ambas as populações são capazes de perceber a densidade nos sítios vizinhos e decidem se movimentar de acordo com essa densidade.

Os resultados obtidos através de simulações numéricas mostram que apenas o último modelo gera aglomerados com altas densidades populacionais semelhantes a enxames reais. Dessa forma, concluímos que mecanismos de atração e percepção não local são fundamentais para descrever a formação de enxames.

Referências:
ROSSATO, M. C. Modelos discretos para agregação populacional. 2019. 105 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) — Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2019.
STEFANELLO, A. P. Modelos discretos para formação de enxames de gafanhotos. 2025. 63 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) — Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2025.

Ponente: Ana Paula Stefanello (Unicamp)

11:20 Modelamiento matemático de la dinámica poblacional del pulgón lanígero Eriosoma lanigerum bajo escenarios de control integrado

Chile es el principal exportador de manzanas en el hemisferio sur y uno de los mayores a nivel mundial, cultivando una diversidad de variedades, como Pink Lady y Fuji, con destacada presencia en los mercados internacionales (Yuri, J. et al., Fruticultura, 78, 2020). En efecto, la exportación de manzanas es un pilar de la economía rural chilena, cuya producción se concentra en la zona centro-sur, y particularmente en la Región del Maule (Redagrícola, 2025). Sin embargo, esta industria frutícola se ha visto amenazada por el pulgón lanígero Eriosoma lanigerum, una plaga de alta relevancia económica para la producción de manzanos en Chile (Departamento de Entomología, 2025). Su ciclo biológico presenta etapas ´ápteras y aladas con reproducción por partenogénesis y variaciones estacionales en su abundancia, lo que favorece su persistencia y complejiza su manejo (Ordóñez, M. et al., RMCA, 573–583, 2016). Actualmente, el control integrado combina medidas químicas, tales como la aplicación de insecticidas; biológicas, mediante la acción parasitoide de Aphelinus mali; y culturales, a través de la poda sanitaria. Sin embargo, aun se hace necesaria la cuantificación de condiciones que permitan mantener la población de la plaga por debajo del umbral de daño económico, limitando así la toma de decisiones eficientes y adaptadas al contexto regional. A través de la metodología del modelamiento matemático aplicado, desarrollamos un modelo matemático para describir la dinámica poblacional del pulgón lanígero, con el propósito de evaluar el efecto de estrategias de control integrado sobre la persistencia y/o extinción de la plaga a largo plazo. El modelo asociado se representa mediante un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales estructurado por estadios del ciclo de vida del pulgón lanígero. Su dinámica será analizada a través de la teoría cualitativa de ecuaciones diferenciales y técnicas de control, validando los resultados obtenidos mediante simulaciones numéricas con parámetros nominales y aquellos reportados en la literatura ecológica. Finalmente, resultados preliminares son discutidos desde una perspectiva biomatemática y agroecológica, destacando sus implicancias en la comprensión de la dinámica poblacional del pulgón lanígero y en la optimización de estrategias de manejo integrado de plagas.

Ponentes: Mayra Alejandra Quiroga Quintero (Universidad del Quindío), Sol de Amor Vásquez Quintero (Universidad Católica del Maule)

11:40 Um modelo discreto espacialmente distribuído para agregação populacional

O movimento gregário pode ser um fator chave na compreensão da dinâmica populacional de muitas espécies. Diversos processos ecológicos importantes, como busca de parceiros, acesso a alimentos, proteção contra predadores e transmissão de doenças, podem ser influenciados por agregações populacionais. Muitos modelos matemáticos de formação de padrões são baseados no mecanismo de Turing (Turing, A. M., . Phil.Trans. Roy. Soc. B 237, 37-72, 1952) e em processos de agregação em relação a gradientes de concentração de uma substância química (Keller, E. F. & Segel, L. A., J. Theor. Biol. 26, 399-415, 1970).

Neste trabalho, apresentamos um modelo discreto de redes de mapas acoplados com movimentação dependente da densidade para descrever processos de agregação e formação de padrões espaciais. O mecanismo proposto apresenta formação de padrões espacialmente heterogêneos. Observamos, através de simulações, padrões do tipo "hot spots", "cold spots" e labirintos que podem ser estacionários, oscilatórios ou até caóticos. Além disso, a partir do modelo discreto, foi obtida uma aproximação contínua macroscópica formulada via uma equação - diferencial parcial.

Ponente: Luiz Alberto Díaz Rodrigues (Universidade Federal de Santa Maria)

10:00 → 12:00 Epidemiología matemática

Modelos compartimentales (SIR, SEIR, SIS); modelos estocásticos de epidemias; número reproductivo básico y efectivo; modelos basados en agentes y redes de contacto social; enfermedades transmitidas por vectores (Dengue, Zika, Malaria) y zoonosis; estrategias de vacunación, cuarentena y control óptimo; epidemiología espacial; dinámica de pandemias y endemias; otros afines.

Moderador: Hyun Ho Shin (Universidad Nacional de Asunción)

10:00 Estabilidad global de modelos epidemiológicos tipo SCIR para una enfermedad con portadores asintomáticos e incidencia no lineal

En este trabajo se estudian modelos epidemiológicos tipo SCIR para una enfermedad con portadores asintomáticos, conformados por susceptibles $S$, portadores asintomáticos $C$, infectados sintomáticos $I$ y recuperados $R$. La formulación incorpora una incidencia no lineal de la forma $\Lambda(S,C,I)=f(S)(g(C)+h(I))$, donde $f$ describe la respuesta de los susceptibles al contacto efectivo, mientras que $g$ y $h$ modelan la contribución relativa de portadores e infectados. Con ello, se evita restringir la dinámica a una ley bilineal de acción de masas y se permite considerar respuestas más generales, como saturación, heterogeneidad de contactos o efectos no proporcionales de la carga infecciosa.

El resultado principal establece condiciones suficientes para la estabilidad global asintótica del equilibrio endémico $E^*$ en la región admisible. La demostración se fundamenta en la construcción de funciones de Lyapunov alrededor del equilibrio endémico, el análisis del signo de sus derivadas orbitales y la caracterización del mayor conjunto invariante donde dichas derivadas se anulan. La conclusión se obtiene mediante el principio de invariancia de LaSalle (LaSalle, J.P., The Stability of Dynamical Systems, SIAM, 1976). El aporte central consiste en mostrar que la persistencia endémica puede caracterizarse globalmente en modelos SCIR que incorporan explícitamente portadores asintomáticos e incidencia no lineal.

Ponente: Oscar Mauricio Mora Arroyo (Universidad de Nariño)

Solabima2.pdf

10:20 Modelo SE(A)IHRD estratificado por edad para la influenza estacional en México: estimación del impacto de cambios en severidad sobre la demanda hospitalaria, temporadas 2024-2025 y 2025-2026

La influenza estacional representa una carga importante para los sistemas de salud, especialmente en grupos vulnerables como menores de cinco años y adultos mayores de 65 (Nicholson KG et al., Lancet 362, 1733-1745, 2003). En México, la circulación del virus presenta patrones estacionales diferenciados entre regiones tropicales y templadas (Ayora-Talavera G., Rev. Biomed. 29, 2018), con un número reproductivo básico $R_0$ de $1.28$ (IQR: 1.19-1.37) reportado para influenza estacional a nivel global (Biggerstaff M. et al., BMC Infect. Dis. 14, 480, 2014). En este trabajo se desarrolló y ajustó un modelo compartimental SE(A)IHRD con vacunación, estratificado en cuatro grupos de edad (0-4, 5-19, 20-64 y 65+ años), para describir la dinámica de transmisión de influenza en México durante las temporadas 2024-2025 y 2025-2026. El modelo incorpora una matriz de contacto por edad construida con proyecciones para México (Prem K. et al., PLOS Comput. Biol. 17, e1009098, 2021), cobertura vacunal diferenciada y compartimentos para individuos asintomáticos, hospitalizados y fallecidos, tanto en población vacunada como no vacunada. Los parámetros de transmisión $(\beta)$ y de probabilidad de presentar enfermedad sintomática $(p_{SYMP})$ fueron ajustados por grupo de edad utilizando datos de vigilancia epidemiológica del sistema SISVER (Dirección General de Epidemiología, Secretaría de Salud, 2026), tomando como referencia los acumulados observados de hospitalizaciones y defunciones, siguiendo los lineamientos de vigilancia epidemiológica nacionales (Secretaría de Salud, 2024). El ajuste permitió evaluar la correspondencia entre las curvas simuladas y los datos observados en ambas temporadas. Adicionalmente, se construyeron escenarios contrafactuales para explorar cómo un incremento en la severidad de la enfermedad, reflejado en aumentos de $p_{SYMP}$, podría impactar la demanda de camas hospitalarias por grupo de edad. Este análisis busca proveer información cuantitativa útil para la planificación de capacidad hospitalaria y el diseño de estrategias de vacunación frente a temporadas de mayor intensidad epidémica.

Ponente: Dr. Andrei González-Galeano (UNAM Centro de Ciencias Matemáticas)

10:40 Modelo bioeconómico de la transmisión de la babesiosis bovina y el crecimiento económico del sector ganadero

La babesiosis bovina transmitida por garrapatas (\textit{Babesia bovis} y \textit{Babesia bigemina}) constituye una problemática relevante para la salud animal y la sostenibilidad económica del sector ganadero en numerosas regiones tropicales y subtropicales. La persistencia del parásito ocasiona disminuciones significativas en la productividad pecuaria debido a la reducción en la producción de leche y carne, el deterioro fisiológico del ganado, el aumento de la mortalidad y los costos asociados al tratamiento veterinario y a las medidas de control sanitario. Estas consecuencias afectan de manera directa la estabilidad financiera de pequeños y medianos productores rurales. En este trabajo se propone y analiza un modelo matemático bioeconómico que describe la interacción entre la dinámica epidemiológica de la babesiosis bovina y el crecimiento económico del sistema ganadero. El modelo integra un esquema huésped--vector entre bovinos y garrapatas con un componente económico fundamentado en productividad, acumulación de capital e inversión destinada a programas sanitarios. Además, incorpora mecanismos dependientes del nivel económico, permitiendo representar cómo las condiciones productivas influyen sobre la propagación de la infección y la efectividad de las estrategias de intervención. La formulación matemática considera escenarios asociados a alta infestación por garrapatas, recursos limitados y dificultades en la implementación de programas de vigilancia epidemiológica. Los resultados muestran que el número básico de reproducción $R_0$ depende simultáneamente de parámetros biológicos y económicos, evidenciando una interacción recíproca entre el comportamiento de la enfermedad y el desempeño productivo del sector pecuario. En particular, un deterioro en las condiciones sanitarias favorece la persistencia de la infección, mientras que una mayor inversión en prevención y control contribuye a disminuir la prevalencia y mejorar la productividad ganadera. El análisis del modelo permite estudiar la posible aparición de dinámicas transitorias relevantes para comprender la persistencia de la enfermedad bajo determinadas condiciones epidemiológicas y económicas. Estos resultados resaltan la importancia de integrar herramientas epidemiológicas y económicas en el diseño de políticas orientadas al fortalecimiento sanitario y productivo de la ganadería bovina.

Ponente: Dr. Deccy Yaneth Trejos Angel (Universidad Distrital Francisco José de Caldas)

11:00 Modelación matemática de la influencia del comportamiento humano en la dinámica de transmisión de Echinococcus granulosus

La equinococosis quística es una zoonosis parasitaria desatendida causada por la fase larvaria de Echinococcus granulosus sensu lato, cuyo ciclo de transmisión involucra principalmente a perros como hospederos definitivos y a ovejas como hospederos intermediarios. En este trabajo se presenta un modelo matemático, desarrollado como prueba de concepto, que describe la dinámica de transmisión de la enfermedad incorporando explícitamente el rol de los seres humanos tanto como hospederos accidentales como participantes activos en el mantenimiento del ciclo parasitario mediante prácticas de riesgo, como la alimentación de perros con vísceras infectadas.

El modelo se formuló mediante un sistema de nueve ecuaciones diferenciales ordinarias que representan las subpoblaciones humanas de niños y adultos, junto con la concentración ambiental de huevos viables del parásito. El número básico de reproducción ($R_{0}$) se determinó utilizando el método de la matriz de la siguiente-generación. El análisis de estabilidad local y bifurcación evidenció una bifurcación hacia adelante en $R_{0}=1,$ indicando que la eliminación de la enfermedad es alcanzable cuando $R_{0}<1.$

Adicionalmente, se realizó un análisis global de sensibilidad mediante índices de Sobol para identificar los parámetros con mayor influencia sobre $R_{0}.$ Los resultados mostraron que la tasa de infestación ($\beta$) y la tasa de transmisión en adultos ($\beta_{AG}$) explican el 35,9 % y el 29,9 % de la variabilidad del número básico de reproducción, respectivamente. Estos hallazgos sugieren que las estrategias orientadas a reducir la exposición humana y modificar prácticas de manejo que favorecen la transmisión podrían constituir medidas efectivas para disminuir la incidencia de la enfermedad y fortalecer los programas de control de la equinococosis quística.

Ponentes: Dr. Andrei González-Galeano (Centro de Ciencias Matemáticas, UNAM, Morelia, México), Jaleydi Cárdenas-Poblador (Centro de Investigación en Matemáticas A.C., Guanajuato, México), Richard Adolfo Lagos Aguilera (Universidad de Magallanes)

11:20 Control epidemiólogico distribuido basado en modos de Koopman

El control distribuido es fundamental al proponer estrategias de contención epidemiológicas. Distintas regiones presentan interacciones debido a la movilidad humana que a su vez presentan ciclos de retroalimentación. Es por esto que metodologías que incorporen la dinámica global y la movilidad en las estrategias de control son de alta relevancia actualmente.

En este trabajo, a partir de un modelo epidemiológico metapoblacional, se generan datos sintéticos que capturan la dinámica del sistema. Sobre estos datos se emplea una red neuronal artificial con arquitectura de autocodificador (autoencoder) para identificar las observables de Koopman que permiten aproximar la dinámica de manera lineal. En el espacio latente del autocodificador se impone la restricción de que la evolución temporal pueda ser descrita por un operador lineal, lo que garantiza que la representación aprendida sea consistente con el marco koopmaniano.

Una vez identificada la dinámica lineal en el espacio latente, se extraen los modos de Koopman, los cuales codifican distribuciones espaciales relevantes del sistema junto con sus tiempos característicos de evolución. Para jerarquizar la contribución de cada modo a la dinámica global, se define un score que permite ordenarlos por rango de importancia, facilitando así la identificación de los patrones espaciotemporales dominantes.

Finalmente, los modos de Koopman de mayor relevancia se emplean como guía para proponer estrategias de control distribuido. Al asociar cada modo con una distribución espacial y una escala temporal específica, es posible diseñar intervenciones localizadas que actúen sobre las subpoblaciones más relevantes en los momentos críticos, optimizando la asignación de recursos de control en el sistema metapoblacional.

Ponente: Jorge Velázquez-Castro (Benemérita Universidad Autónoma de Puebla)

11:40 Modelos para el análisis de la propagación de bacterias resistentes a antibióticos en ambientes hospitalarios.

La propagación de bacterias resistentes a los antibióticos constituye un importante problema de salud pública debido a su capacidad para generar brotes tanto en la comunidad como en entornos hospitalarios. En esta plática se presentarán diversos modelos compartimentales formulados mediante sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias para describir la dinámica de transmisión de estas bacterias. Se abordarán herramientas del análisis cualitativo de sistemas dinámicos, incluyendo el estudio de puntos de equilibrio, estabilidad local y análisis de bifurcaciones, con el objetivo de identificar las combinaciones de parámetros que favorecen la aparición o desaparición de brotes epidémicos. Se discutirá cómo estos resultados matemáticos permiten comprender mejor la dinámica del sistema y aportar información útil para el diseño de estrategias de control.

Ponente: Ruth Corona Moreno (Universidad Nacional Autónoma de México)

10:00 → 12:00 Computación científica y métodos numéricos para la biología y la medicina

Métodos numéricos para ecuaciones diferenciales (FEM, FDM, FVM); modelos de orden reducido (ROM, POD, DMD); gemelos digitales (Digital Twins); computación de alto rendimiento (HPC) y paralelización; implementación en GPUs y arquitecturas modernas; análisis de estabilidad y convergencia de algoritmos; simulación a gran escala; álgebra lineal numérica para biología; otros afines.

Moderador: Manuel Adrian Acuña Zegarra (Universidad de Sonora)

10:00 Symmetric Uncertainty is related to Chi-square

Entropy as presented by Shannon (1948) provides a simple way to express the uncertainty of random variables. The statistic SU, calculated by comparison of entropies, formally proposed in 2019, describes the correlation between two categorical variables X and Y. Statistical and mathematical properties of SU have been analyzed in subsequent works (Ortiz et al, 2026), showing attractive characteristics for usability in medicine, biology and other life sciences.

The chi-square test of independence provides a p-value which is high when independence is unlikely. Guessing that SU correlation and p-value may be related follows as a consequence.

This work studies how the SU values and the p-values of the chi-square test are related, for contingency tables of various sizes. We ran successive simulations, one for each contingency table configuration, recording in each case the observed SU and the observed p-value, and plotting these points in search of a relationship.

Results indicate, in most cases, a monotonic relationship between SU and p-value, giving further confirmation that SU is an adequate measure of correlation or dependence. A follow-up of this work will involve establishing similar advantages for MSU, the multivariate extension of SU.

Ponente: Santiago Gomez Guerrero (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

SolabimaMSU2026.pdf

10:20 Movimentação de Malha ALE com Interpolação RBF para Domínios Sazonalmente Variáveis

Ecossistemas aquáticos sob regime sazonal de inundação - como planícies pantaneiras, várzeas amazônicas e reservatórios tropicais - apresentam variações anuais da área alagada que influenciam processos de transporte, dinâmica populacional e distribuição de habitats. A modelagem desses fenômenos requer a resolução de equações diferenciais parciais em domínios bidimensionais cuja fronteira varia no tempo. Nesse contexto, surgem dois desafios principais: descrever de forma consistente o movimento da malha e discretizar as equações governantes preservando estabilidade e conservação geométrica.

Este trabalho apresenta uma metodologia para movimentação de malha em domínios bidimensionais com fronteira sazonal utilizando a formulação Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) (Hirt, C.W. et al., J. Comput. Phys. 14, 227-253, 1974; Hughes, T.J.R. et al., Comput. Methods Appl. Mech. Engrg. 29, 329-349, 1981). Nessa abordagem, o referencial computacional move-se com velocidade arbitrariamente prescrita $w(x,t)$, permitindo acompanhar a deformação da fronteira sem os problemas de distorção típicos da formulação puramente Lagrangiana.

O mapa de deformação é definido por
\begin{equation}
\varphi_t(X)=X+d(X,t),
\end{equation}
onde $d(X,t)$ representa o campo de deslocamento nodal.

A formulação ALE da equação de advecção-difusão escalar é escrita como

\begin{equation}
\frac{d\phi}{dt}\bigg|_{X} - k\Delta\phi
+
(v-w)\cdot\nabla\phi = f.
\end{equation}

As equações de Navier-Stokes incompressíveis em coordenadas ALE são dadas por

\begin{equation}
\rho\frac{dv}{dt}\bigg|_{X} + \rho(v-w)\cdot\nabla v + \nabla p -\mu\Delta v = \rho f,
\qquad
\nabla\cdot v = 0.
\end{equation}

A discretização espacial utiliza o elemento finito Taylor-Hood $P_2/P_1$ (Girault, V. & Raviart, P.-A., Finite Element Methods for Navier-Stokes Equations, Springer, 1986), adequado para satisfazer a condição inf-sup.

O deslocamento da malha é construído em duas etapas. Inicialmente, a fronteira é mapeada para uma poligonal-alvo por comprimento de arco normalizado. Em seguida, o deslocamento interno é obtido por interpolação via funções de base radial utilizando o núcleo de placa fina

\begin{equation}
\Phi(r)=r^2\ln(r),
\end{equation}

que minimiza energia de curvatura no plano (Duchon, J., in: Constructive Theory of Functions of Several Variables, Springer, pp. 85-100, 1977).

A modulação temporal do deslocamento é dada pela função

\begin{equation}
\alpha(t)=\frac{1}{2}\left[1+\cos\left(\frac{2\pi(t-t^*)}{T}\right)\right],
\end{equation}

que garante periodicidade, suavidade e velocidade nula nos extremos do ciclo anual.

A separação espaço-tempo

\begin{equation}
d(X,t)=\alpha(t)D_{\max}(X),
\end{equation}

onde $D_{\max}(X)$ representa o campo espacial correspondente ao deslocamento máximo da malha ao longo do ciclo sazonal, permite calcular analiticamente a velocidade da malha,

$$ w_i(t)=\dot{\alpha}(t)D_{\max,i}. $$ ​ A aplicação considerada corresponde a um trecho do rio Cuiabá, em Mato Grosso, Brasil, adotando $t^*=105$ dias e $T=365$ dias para representar o ciclo anual de cheia e vazante. Os testes numéricos confirmam que os nós de fronteira coincidem com a geometria-alvo no pico do ciclo dentro da precisão de máquina, que as velocidades nodais anulam-se nos extremos do período e que a Lei de Conservação Geométrica é satisfeita ao longo de toda a simulação (Lesoinne, M. & Farhat, C., Comput. Methods Appl. Mech. Engrg. 134, 71-90, 1996).

Ponente: André Krindges (Universidade Federal de Mato Grosso)

Apresentação_SOLABIMA

10:40 Simulador farmacocinético visualizando la variabilidad entre pacientes en tiempo rea

Las herramientas clínicas actualmente disponibles para estimar la evolución de la concentración plasmatica de un farmaco suelen basarse en modelos simplificados. Calculadoras como DoseMeRx, GlobalRPh o la clásica MedCalc implementan formulas cerradas bajo cinética de primer orden, con tasas constantes de absorción y eliminación, sin incorporar variabilidad clínica más allá de ajustes por peso, función renal o superficie corporal. Este enfoque, aunque funcional en contextos generales, omite la complejidad dinámica del sistema farmacológico y su sensibilidad a condiciones individuales.
Simuladores compartimentales, como los integrados en PK-Sim o GastroPlus, permiten un ajuste más detallado de curvas experimentales, pero suelen requerir parametrización tecnica y no incorporan análisis dinámico cualitativo como orbitas, sensibilidad o bifurcaciones.
Software especializado como NONMEM o Phoenix WinNonlin ofrece herramientas potentes para análisis poblacional y regresión no lineal, pero exigen formación específica y se orientan al ajuste estadístico mas que a la visualización de trayectorias posibles dentro del espacio de fases.
A diferencia de estos enfoques, la propuesta aquí desarrollada reemplaza los parámetros cinéticos fijos por funciones ´ no lineales f y g, que responden a variables clínicas personalizadas como edad, peso, genética o comorbilidades. Esta adaptación permite representar el tránsito del fármaco como una trayectoria en el espacio de fases, más que como una curva fija en el tiempo.

Ponentes: Prof. Cameron Reyes Baquero (Unicamp), Prof. Nelson Eduardo Lizarazo Paramo (Investigador independiente)

11:00 Aplicações da Análise de Wavelets na Investigação de Patologias Cardíacas em Sinais Eletrocardiográficos: Resultados Iniciais.

O eletrocardiograma (ECG) constitui o exame mais básico, simples e de baixo custo utilizado pelos médicos cardiologistas em uma primeira triagem de um paciente que possivelmente é cardiopata ou está com suspeita clínica de alguma patologia cardíaca grave que pode até mesmo levar à morte. Neste contexto, a apresentação a ser realizada pretende discutir os resultados iniciais de uma pesquisa em andamento que tem utilizado a análise de wavelets e ferramentas associadas (como espectro wavelet global, energia wavelet ao longo do tempo e entropia wavelet) na investigação da presença ou não de patologias cardíacas através da análise tempo-escala (via transformada wavelet contínua) que seja de baixo custo computacional e que pode oferecer mais uma fonte de análise por parte dos médicos e profissionais de saúde quando se faz necessário ler um ECG em busca de anomalias. A pesquisa realizada, ainda em andamento, tem conseguido encontrar assinaturas espectrais que podem categorizar diferentes patologias cardíacas e distingui-las da situação típica de um exame indicador de um coração saudável. Os métodos wavelet empregados baseiam-se na transformada wavelet contínua e não dependem de nenhuma outra medida quantitativa ou tratamento posterior como o uso do aprendizado de máquinas na detecção de padrões, o que é bastante diferente do já reportado na literatura onde se usa a transformada wavelet discreta associada a alguma ferramenta de aprendizado de máquina na busca de padrões. O trabalho, ainda em fase inicial, tem obtido resultados que permitem distinguir eletrocardiogramas com indicativo de patologias cardíacas de eletrocardiogramas considerados saudáveis pelos médicos cardiologistas. A validação dos métodos utilizados segue em andamento considerando bancos de dados experimentais, de domínio público e analisados por médicos de maneira que os mais de mil ECG's examinados até o momento possuem o diagnóstico de situação saudável ou outra que caracterize a presença de patologias cardíacas como arritmias, infarto ou hipertrofia do músculo cardíaco para citar algumas das patologias que estão em estudo via análise de wavelets. A análise realizada busca compreender, no contexto da análise tempo-escala, os exames de ECG's através da análise do complexo PQRST de modo que as contribuições do trabalho/pesquisa podem futuramente automatizar o diagnóstico em tempo real sem a necessidade de que os profissionais de saúde façam a análise manual e relativamente subjetiva ao se basear apenas na leitura "comum" do que é exibido no ECG. Com este trabalho, contudo, não se pretende substituir o profissional da área médica e sua expertise, mas tão somente oferecer métricas quantitativas que apoiem e o auxiliem na leitura correta dos ECG's em busca de diagnósticos mais confiáveis de possíveis patologias.

Ponente: Luciano Aparecido Magrini (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo)

11:20 Solución de Ecuaciones Ordinarias y Con Retardo Mediante el Uso de Redes de Neuronas: El caso de los puntos fijos inestables.

En este trabajo se explora la aplicación del uso de redes de neuronas para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias y con retardo, escalares. Para ello, presentamos la metodología desarrollada para este tipo de ecuaciones. En particular nos enfocamos en la problemática de tener la presencia de puntos fijos inestables en nuestras ecuaciones, los cuales presentan un problema cuando uno quiere resolverlos mediante esta técnica. Presentamos una forma sencilla de como evitar este tipo de problemas mediante ejemplos de ecuaciones típicas del modelado en ecología.

Ponente: Prof. Daniel Olmos-Liceaga (Universidad de Sonora)

11:40 Modelagem Matemática e Computacional de um Biodigestor Indiano, Considerando como Principal Fator de Influência na Produção a Variabilidade da Temperatura

Com o crescimento populacional, eleva-se a preocupação mundial sobre fontes alternativas de geração de energia que assegurem um fornecimento para a demanda global, ao passo que, preservam-se os recursos naturais. Ademais, outra dificuldade que decorre desse desenvolvimento populacional é o aumento na geração de resíduos sólidos, que possuem um alto potencial poluidor, principalmente se destinados de forma inapropriada. Nesse cenário, uma forma atraente para geração de energia renovável advém do uso de biodigestores, com o processo de digestão anaeróbia (DA) ocorrendo em seu interior. A DA é um processo bioquímico que compreende a fermentação de resíduos orgânicos por meio de microrganismos na ausência de oxigênio. Como produto desse processo tem-se a produção do biogás, que pode ser utilizado como fonte de energia e aquecimento. Assim, buscando-se contribuir para literatura científica sobre o estudo de biodigestores com o propósito de que venham a serem desenvolvidos processos mais robustos de DA que aumente a eficiência e a geração do biogás. Nesta pesquisa, desenvolve-se uma modelagem matemática da produção de biogás em um biodigestor indiano, considerando a temperatura como principal fator de influência no processo. O trabalho parte de um modelo já existente formulado por (Reyes, N. K. S. & Tudela, C. A. R. V., In: Anais do Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional. Anais. 2025), composto por três variáveis de estado, biomassa bacteriana, biogás e substrato, acrescentando-se a este uma quarta variável relacionada à dinâmica térmica do biodigestor. O modelo desenvolvido utiliza sistemas de equações diferenciais ordinárias não lineares para representar a interação entre biomassa, substrato, biogás e temperatura. Incorporando-se ao sistema a cinética de Monod - equação que representa a relação entre o crescimento das bactérias e o consumo de susbtrato - , a formulação de Luedeking-Piret - considera uma produção parcialmente associada, onde há geração de produto tanto durante quanto após o crescimento celular - e uma equação algébrica baseada na pesquisa de (Hashimoto, A. G. et al., Livestock Wastes: A Renewable Resource, A. S. of A. E., 1981.), que relaciona a taxa máxima de crescimento microbiano com a temperatura. As simulações computacionais foram realizadas considerando cenários de inverno
e verão, com temperaturas fixas e variáveis, utilizando-se dados climáticos de Seropédica-RJ. Os resultados mostraram que a temperatura influencia diretamente todas as variáveis do sistema, especialmente a produção de biogás. Em temperaturas mais elevadas, observou-se maior atividade microbiana e maior rendimento energético, enquanto reduções térmicas diminuíram a eficiência da digestão anaeróbia. Por fim, o trabalho conclui que a inclusão da variável temperatura torna o modelo mais realista e aplicável ao estudo, simulação e otimização de iodigestores, contribuindo para pesquisas em energias renováveis, modelagem matemática e aproveitamento energético de resíduos orgânicos.

Ponente: Carlos Andrés Reyna Vera Tudela (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro)

12:00 → 13:30 Almuerzo

13:30 → 19:30 Tour Solabima / Libre

Tour Solabima / Libre

jue, 8 de octubre

8:00 → 9:30 Introducción a la Biomatemática: Modelos matemáticos en dinámica poblacional y Epidemiología.: Minicurso

La Biomatemática permite describir y comprender fenómenos biológicos mediante modelos matemáticos construidos a partir de supuestos claros pero que tengan sentido biológico. Este minicurso tiene como objetivo introducir a los participantes en los fundamentos del modelamiento matemático aplicado a sistemas biológicos, sin requerir conocimientos previos avanzados. Se abordarán inicialmente modelos clásicos de crecimiento poblacional, como el crecimiento exponencial y el modelo logístico, analizando el significado biológico de sus parámetros y el comportamiento cualitativo de sus soluciones. A partir de estos ejemplos, se discutirá cómo traducir hipótesis biológicas en ecuaciones diferenciales de manera estructurada y comprensible. Posteriormente, se presentará el modelo epidemiológico SIR como una primera aproximación matemática al estudio de enfermedades infecciosas y se explicará de forma intuitiva el número reproductivo básico y su importancia en la dinámica de transmisión. El curso enfatizará la construcción del modelo, el análisis cualitativo básico y la interpretación de resultados en contextos reales. El minicurso contará con notas de aula con ejemplos prácticos, también se proporcionará acceso a bibliografía recomendada y libros introductorios y/o avanzados de biomatemática para su profundización. Se espera que este espacio funcione como una puerta de entrada al área y motive a los estudiantes a iniciarse en investigación en modelamiento matemático aplicado a sistemas biológicos.

8:00 → 9:30 Introducción a metodologías de simulación de biomoléculas: Minicurso

Este minicurso intensivo de tres horas introduce los fundamentos y aplicaciones de la simulación computacional de biomoléculas en el contexto de la biología matemática contemporánea. Se abordarán los principios físicos y químicos que gobiernan la estructura, dinámica e interacción de proteínas, ácidos nucleicos y membranas biológicas; se presentarán los métodos de modelado molecular y simulación atomística más utilizados, incluyendo dinámica molecular y docking molecular. El curso destacará la integración entre modelos matemáticos, biofísica computacional y datos experimentales. Se discutirán estrategias para la construcción de modelos estructurales y la preparación de sistemas biomoleculares complejos. Se explicarán los fundamentos estadísticos y termodinámicos que permiten interpretar trayectorias de simulación. Se introducirán conceptos de paisaje energético, estabilidad conformacional y reconocimiento molecular. Se analizará el papel del microentorno y de la heterogeneidad molecular en la modulación de interacciones biomoleculares. Se mostrarán ejemplos de aplicación en biomedicina, biotecnología y desarrollo de fármacos. Se revisarán casos de estudio donde la simulación computacional permitió comprender mecanismos moleculares relevantes. Se discutirán herramientas de software ampliamente utilizadas y flujos de trabajo reproducibles.
El curso incluirá recomendaciones para el diseño de proyectos interdisciplinarios en biología matemática. Se presentarán enfoques multiescala que conectan modelos atomísticos con descripciones mesoscópicas y macroscópicas. Se explorará la relación entre simulación, predicción y validación experimental. Se enfatizará la interpretación crítica de resultados computacionales. Se discutirán limitaciones metodológicas y desafíos actuales del campo. Se promoverá la interacción con la audiencia mediante preguntas y discusión de aplicaciones específicas.

Moderadores: José Colbes (Facultad Politécnica - UNA), Santiago Di Lella (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales –Universidad de Buenos Aires)

8:00 → 9:30 Biochips en la era de miniaturización: en y para la sociedad.: Minicurso

En esta Era de la Miniaturización y la Ciencia Multidisciplinaria donde todo producto tecnológico tiende a ser más diminuto, portable, de bajo costo y sustentable, el desarrollo de Biochips de tamaños más pequeños que la yema de nuestros dedos, útiles a la sociedad, ya no es una proyección a futuro, sino una realidad entre la gente.
Este minicurso muestra los avances de los últimos 1015 años de la microfluídica donde lo pequeño es mejor, aplicada al estudio de sistemas biológicos microscópicos. Se muestran logros sorprendentes: desde separadores de bacterias según su modo de nadar y laboratorios en un chip (LOCs) para medicina reproductiva hasta suelos en un chip para ver en acción y cuantificar las diminutas bacterias de suelo, que contribuyen a una agronomía y futuro sustentable.
Para poder lograr bioLOCs de calidad y disruptivos, el trabajo conjunto de bioingenieros, microbiólogos, físicos, matemáticos y computólogos es esencial. La retroalimentación entre experimentos, modelado realista y cálculo computacional de alta perfomance eficiente, es crucial para poder llegar a buenos modelos predictivoss que propongan microdispositivos útiles y eficientes.
El curso presenta métodos para modelar micronadadores confinados de este modo, junto a técnicas de análisis de muchos datos y desarrollo de softwares especializados en estos micro-sistemas biológicos. En particular se presentan chips espermáticos, donde se logró por primera vez rectificar su movimiento, gracias a un modelado realista. El microchip gracias a su diseño asimétrico dirige y concentra espermatozides, y puede separar los más rápidos para ser utilizados posteriormente en Métodos de Reproducción in Vitro, que hoy distan notablemente de ser 100% eficientes. Por lo contrario la mayoría de las parejas, deben intentar más de dos veces para tener éxito con cualquiera de los actuales métodos de reproducción asistida existentes en el mercado.
En resumen, el minicurso presenta desde microchips para análisis clínico y salud reproductiva, hasta "Suelos en un Chip" para estudiar y poder mejorar muchos bioinsumos del agro, que aún también distan de ser un reemplazo de los productos químicos elegidos por la mayoría de los productores agrícolas. ¿Cuál el eje común de estas aplicaciones tan distantes, desde salud hasta hasta agroindustria sustentable? El trabajo conjunto de muchas disciplinas, desde la biología presentando sus problemas de ciencia básica en la microescala, hasta la sociedad solicitando biotecnología a su servicio y la física y matemática aplicada otorgando herramientas innovadoras para lograr conjuntamente resultados de calidad.

8:00 Plenaria 5: Prof. Gerard Olivar Tost

Cuándo intervenir importa: dinámicas del control de plagas con umbrales.

9:30 → 10:00 Coffee Break

10:00 → 10:50 Plenaria 5: Prof. Gerard Olivar Tost

Cuándo intervenir importa: dinámicas del control de plagas con umbrales

11:00 → 11:40 Dinámica poblacional, ecología y evolución

Modelos deterministas y estocásticos de poblaciones; interacciones tróficas (depredador-presa); competencia interespecífica e intraespecífica; dinámica de metapoblaciones y dispersión espacial; bifurcaciones y caos en ecología; genética de poblaciones; teoría evolutiva y dinámica adaptativa; impacto de factores ambientales y antropogénicos; cosecha sostenible y conservación de la biodiversidad; modelos de extinción y persistencia; otros afines.

Moderador: Cristian Cappo (Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

11:00 Miedo y efecto residual en las presas en un modelo tipo Leslie-Gower con depredadores generalistas.

Un factor clave que influye en la din\'{a}mica de redes ecol\'{o}gicas
complejas en los ecosistemas naturales es la interacci\'{o}n entre una presa
y sus depredadores.

En Din\'{a}mica de Poblaciones se han formulado diversos modelos
depredador-presa para con el fin de estudiar en profundidad los procesos
fundamentales de esta interacci\'{o}n ecol\'{o}gica no lineal.

Uno de los modelos propuestos es el llamado modelo depredador-presa de
Leslie-Gower o Leslie \cite{leslie2}, formulado por Phillip H. Leslie en
1948 \cite{leslie}.

En esta presentaci\'{o}n, analizaremos como el miedo de las presas hacia sus
depredadores afecta la tasa de crecimiento de las mismas. Este fen\'{o}meno
ecol\'{o}gico puede describirse matem\'{a}ticamente mediante diferentes
funciones \cite{jamil, mondal, sarkar, zhang}. Emplearemos la funci\'{o}n $% f\left( x,y\right) =\frac{b_{0}\left( 1+\beta x\right) }{1+\beta x+\alpha y}$%
, propuesta en \cite{mondal}, donde $b_{0}$, $\beta $\ y $\alpha $, son par%
\'{a}metros positivos y tienen diferentes significados ecol\'{o}gicos.

La funci\'{o}n modela el miedo y explica adem\'{a}s, un fen\'{o}meno llamado
"efecto de arrastre", tambi\'{e}n llamado "efecto residual" \cite{mondal},
que se caracteriza por la persistencia de respuestas fisiol\'{o}gicas (como
el estr\'{e}s cr\'{o}nico o la tensi\'{o}n muscular) y en ciertas especies, r%
\'{e}plicas etol\'{o}gicas (hipervigilancia, ansiedad o indefensi\'{o}n)
mucho despu\'{e}s de haber pasado la amenaza inicial \cite{mondal}.

Entonces el modelo a presentar incluye el miedo como fen\'{o}meno dual,
afectando fundamentalmente la tasa de nacimiento de las presas. Su an\'{a}%
lisis incluye el acotamiento y la positividad de las soluciones, as\'{\i}
como los criterios de extinci\'{o}n, existencia y estabilidad local de los
puntos de equilibrio.

\begin{thebibliography}{9}
\bibitem{jamil} Jamil, A.R.M. \& Naji, R.K., Modeling and analysis of the
influence of fear on the harvested modified Leslie-Gower model involving
nonlinear prey refuge, Mathematics 10 (2022 ) 2857.

\bibitem{leslie} Leslie, P.H., Further notes on the use of matrices in
Population Mathematics, Biometrika, 35(3/4) (1948) 213-245.

\bibitem{leslie2} Leslie, P.H., \& J. C. Gower, The properties of stochastic
model for the predator-prey type of interaction between two species,
Biometrica 47 (1960) 219-234.

\bibitem{mondal} Mondal, S. \& \ Samanta, G., A comparison study of
predator-prey system in deterministic and stochastic environments influenced
by fear and its carry-over effects, Eur. Phys. J. Plus 137 (2022) 70.

\bibitem{sarkar} Sarkar, K. \& Khajanchi, S. , Impact of fear effect on the
growth of prey in a predator-prey interaction model, Ecological Complexity
42 (2020) 100826.

\bibitem{zhang} Zhang, H., Cai, H., Fu, S., \& Wang, W., Impact of the fear
effect in a prey-predator model incorporating a prey refuge, Applied
Mathematics and Computation 356(1) (2019) 328-337.

Ponente: Dr. Alejandro Rojas-Palma (Departamento de Matemática, Física y Estadística, Facultad de Ciencias Básicas, Universidad Católica del Maule, Talca, Chile.)

11:20 Análisis de estabilidad y bifurcación de Hopf en un sistema presa-predador, con respuesta funcional de Holling tipo II, en un dominio espacio-temporal rectangular.

Se estudia un sistema presa-predador con respuesta funcional de Holling tipo II, incorporando la difusión espacial de ambas poblaciones en un dominio rectangular bidimensional. La inclusión del movimiento de los individuos en el plano permite construir un modelo más realista de la interacción entre las especies y, al mismo tiempo, conduce a una rica dinámica matemática asociada a la interacción entre los procesos de reacción, difusión y las variaciones temporales de las poblaciones. En particular, se analiza la estabilidad del estado de coexistencia y la aparición de oscilaciones poblacionales mediante bifurcaciones de Hopf. Debido a la naturaleza de las ecuaciones de reacción-difusión, el problema espacialmente extendido es de dimensión infinita; sin embargo, mediante la expansión de las soluciones en series de Fourier y la descomposición en modos espaciales, es posible transformar el problema en una familia de sistemas dinámicos de dimensión finita, facilitando el análisis espectral y de estabilidad. Finalmente, se emplean simulaciones numéricas para ilustrar la dinámica del sistema y mostrar la aparición de patrones espacio-temporales asociados a los distintos modos de difusión.

Ponentes: Jhon Jairo Pérez (UNIVERSIDAD DEL CAUCA), Dr. Wilmer Libardo Molina Yepez (UNIVERSIDAD DEL CAUCA)

ExtensoSolabima2026.pdf

Salabimas2026.pdf

11:00 → 11:40 Teoría de Juegos Evolutivos

Técnicas basadas en la teoría de juegos y en la teoría de juegos evolutivos para juegos 2 a 2 y juegos contra la población, well-mixed y espaciales. Así como modelos matemáticos y computacionales que permitan comprender el comportamiento de las estrategias en juegos de bienes públicos y comunes. Situaciones de conflicto, por ejemplo, relacionadas con el agua, la tierra, el medio ambiente y el cuidado de las especies. Enfrentamiento de especies.

Moderador: Rocío Botta (Facultad Politécnica - UNA)

11:00 Modeling sociohydrological interactions in the Patino Aquifer System, Paraguay

This study introduces a novel sociohydrological modeling framework that couples an agent-based model (ABM) with a groundwater flow model to simulate groundwater dynamics and human decision-making in the Patiño Aquifer system of Paraguay. Supplying drinking water to more than 1.5 million people in Greater Asunción, the aquifer also serves as the primary water source for several industries, placing this critical resource at increasing risk of overexploitation in the near future. Water provision across the region is fragmented among three provider types: the public agency (ESSAP), community-managed juntas de saneamiento, and private aguaterías. Large industrial users are treated as direct water extractors independent of the distribution network.
The ABM, implemented in Python using NetworkX and FloPy, represents the three provider typologies, large industrial consumers (bottling companies and other facilities), and domestic consumers. Agent behavior is governed by bounded rationality, with decision trees parameterized using a combination of regulatory instruments, electricity tariffs, stakeholder interviews, and household income data. Pumping costs are computed dynamically as a function of water table depth, well screen exposure, and electricity tariffs. Consumer financial stress modulates demand through a five-tier affordability scale. Model coupling uses an epoch-based strategy, with quarters defined as 91.25 day periods, to reconcile discrete agent state transitions with the numerical stability requirements of the groundwater flow model. The model is currently in calibration, benchmarked against 29 targets drawn from hydrogeological, socioeconomic, and governance sources.
Preliminary results (2020-2021 proof-of-concept). The coupled model was executed for eight quarterly epochs. The resulting water budget shows pronounced seasonality, with recharge ranging from 13.9 Mm³ in dry season to 112.6 Mm³ in wet season. Total extraction remained stable at 31-34 Mm³/quarter throughout both years. Despite seasonal recharge recovery, cumulative aquifer storage declined by 110.4 Mm³ over the simulation period, with dry-season drawdown consistently exceeding wet-season replenishment. Head-change maps show 66% of active cells declining by Q4/2021, with a mean change of −3.5 m concentrated in the urbanized central zone. Well criticality increased: stressed wells (depth-to-water 60–80 m) went from 31 to 70 and critical wells (>80 m) from 27 to 35.
At the provider level, 380 Juntas de saneamiento serve approximately 688,000 people with a mean per-capita supply of 284 L p⁻¹ d⁻¹, well above the 150 L p⁻¹ d⁻¹ regulatory minimum. Private Aguaterías (254 providers, 571,000 people) maintain supply above 279 L p⁻¹ d⁻¹ but incur elevated pumping costs in Q1/2020 under La Niña drought conditions before stabilizing by Q4/2021. No provider reaches formal financial distress across either simulated year, though intermittent debt accumulation is recorded among a small subset of private operators in dry quarters, indicating emerging financial vulnerability under sustained water-table decline.
These preliminary results demonstrate the model’s capacity to reproduce emergent patterns (drawdown hotspots, extraction-cost feedback, seasonal demand) and highlight the relevance of improved calibration of storage parameters and pumping-cost functions. The framework is designed to conduct scenario analysis of tariff reform, enforcement policies, and climate-driven recharge changes in one of South America’s most pressured peri-urban aquifers.

Ponente: Verónica Rojas (Universidad del Norte, Paraguay; DOCINADE, ITCR-UNA-UNED, Costa Rica)

11:20 Dilemas Sociales, Evolución de la Cooperación y Teoría de Juegos evolutivos

La cooperación entre seres vivos es un tópico que ha fascinado a investigadores de áreas muy diferentes de la ciencia. Desde el punto de vista de las ciencias sociales, se analiza el conflicto que surge entre el interés individual y el beneficio grupal modelados en forma de dilemas sociales (Dawes,R. M., Annu. Rev. Psychol., 1980). En ellos, la inclinación del individuo a obtener el mayor beneficio posible para sí mismo conlleva a la degradación del beneficio grupal y, por lo tanto, a la degradación del bien común. Para modelar esta situación, las ciencias sociales utilizan el juego de bienes públicos, un juego en donde cada persona puede decidir entre cooperar o no cooperar y, en donde se sabe que, sin importar la elección, el beneficio del juego se dividirá equitativamente entre todos.
Por otra parte, para las ciencias naturales, resulta difícil de explicar cómo surge y se sostiene la cooperación cuando aparentemente se contradice a la selección natural. Cooperar implica ceder parte del fitness del individuo, pero la selección natural favorece a los individuos con más aptos. Entonces, ¿Cómo es posible que exista la cooperación? En este caso, el problema se analiza desde el punto de vista de la población, se estudia cómo estas estrategias, comportamientos o rasgos evolucionan, es decir, si las frecuencias de los cooperadores aumentan o decrece y cuál es la estrategia evolutivamente estable en el sistema, esta es la teoría de juegos evolutivos (Maynard Smith, J., Evolution and the Theory of Games, Cambridge University Press, 1982.)
Investigadores de ambas áreas encontraron algunos mecanismos que permiten la evolución de la cooperación entre seres vivos como son: el parentesco, la reciprocidad, la reputación, la selección por grupo y las redes (Nowak, M., Science, 314, 2006.). Sin embargo, cuando se considera a un grupo de humanos unidos en un proyecto, el mecanismo más utilizado, y el más estudiado, es la utilización de incentivos para sostener la cooperación y alcanzar el objetivo en común. Este incentivo puede ser un premio por un buen comportamiento o una sanción cuando se infringen las reglas.
En este trabajo se utiliza el juego de bienes públicos con el análisis evolutivo. El mecanismo propuesto es sancionar solo a un grupo de las personas que no cooperan (Botta, R., Blanco, G. & Schaerer, C.E., Sci Rep 14, 7903, 2024). Basado en procedimientos que se reflejan en el mundo real, como las revisiones al azar del cumplimiento de ciertas normas, este mecanismo en sus variaciones de juego opcional o compulsorio, y con multas bajas o altas o redistribución, permite sostener e incrementar la cooperación en una población para la mayoría de los posibles valores iniciales del sistema.

Ponente: Rocío Botta (Facultad Politécnica - UNA)

11:00 → 12:00 Modelos Computacionales basados en datos e IA en biologí

Modelación matemática y computacional de problemas derivados de las Ciencias de la Vida, Ciencias de la Salud y Ciencias Agrarias, utilizando herramientas como ecuaciones diferenciales y en diferencias, autómatas celulares, teoría de juegos, sistemas difusos y aprendizaje automático, entre otras, así como el análisis e interpretación de resultados analíticos y computacionales en estas áreas. Aprendizaje automático científico (Scientific Machine Learning); Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs); aprendizaje profundo (Deep Learning) y redes convolucionales en biología; descubrimiento de ecuaciones basado en datos (SINDy); clustering; otros afines.

Moderador: Juan Carlos Cabral Figueredo (Facultad Politécnica - UNA)

11:00 Biodiversidad en paisajes sonoros: detección de señales bioacústicas mediante aprendizaje automático no supervisado

El monitoreo acústico pasivo emplea grabadoras automáticas para registrar el paisaje sonoro y genera volúmenes masivos de audio que superan la capacidad del procesamiento convencional. En esta propuesta evaluamos el potencial del aprendizaje no supervisado para detectar y caracterizar señales acústicas como proxy de la biodiversidad. Como prueba de concepto (PoC), usamos submuestras del estudio en la Reserva Natural Tapytá (Bosque Atlántico del Alto Paraná, Paraguay): ~20 TB de datos (>10 años de audio en tiempo real) recogidos en múltiples sitios que abarcan bosques, pastizales y plantaciones de eucalipto. Para la PoC analizamos la temporada húmeda subtropical nocturna de noviembre–diciembre 2024, período de inicio de la vocalización de anfibios. Las grabaciones (18:00–06:00 h) se obtuvieron con grabadoras AudioMoth (44.100 Hz, mono, 16 bits). Definimos las instancias de señal, tal que sea $\mathcal{X}=\{x_i\}_{i=1}^N$ el conjunto de segmentos de 4s con $N\approx1.852.000$ con 2s de solapamiento. Luego aplicamos una atenuación adaptativa (6--12\,kHz, hasta $-9$ dB,atenuando el coro de insectos). Se extrajeron los coeficientes cepstrales en las frecuencias de Mel (percepción auditiva humana) por frames, MFCC $f$: $z_i=f\big(A(x_i)\big)\in\mathbb{R}^{40}$. Luego, para reducir el ruido y aumentar la eficacia computacional, se aplicaron una estandarización robusta $S=s(p50, IQR)$ y un PCA que conserva el $95\%$ de la varianza: $y_i=P\big(S(z_i)\big)\in\mathbb{R}^d$. Para la visualización y el agrupamiento utilizamos un embebido no lineal $\Phi_{\mathrm{UMAP}}:\mathbb{R}^d\to\mathbb{R}^3$ (métrica del coseno, $n_{\mathrm{neighbors}}=60,\ \mathrm{min\_dist}=0.3$): $u_i=\Phi_{\mathrm{UMAP}}(y_i)\in\mathbb{R}^3$. Para la detección de conglomerados se utilizó HDBSCAN el cual asigna etiquetas $c_i=C(u_i;\theta)\in\{1,\dots,K\}\cup\{-1\}$ y produce persistencias $p_k$. Además, se usó un refinamiento jerárquico $R$ para subdividir clústeres: $c'_i=R(c_i)$ para detectar subclústeres de especies mediante señuelos previamente etiquetados. Para caracterizar la diversidad del paisaje sonoro, definimos las siguientes métricas por sitio. Para un sitio $s$ con $n_s$ segmentos y abundancias $q_{k,s}=n_{k,s}/n_s$: $\text{Riqueza:}\quad R_s=|K_s|$; $\text{Entropía:}\quad H_s=-\sum_{k\in K_s} q_{k,s}\log q_{k,s}$. Las diferencias entre hábitats se evalúan mediante pruebas de permutación (10.000 réplicas) de $R_s,H_s,D_s$. La calidad del agrupamiento se mide mediante \emph{silhouette}, \emph{Davies--Bouldin} y la fracción de ruido de HDBSCAN. El agrupamiento HDBSCAN identificó 265 clústeres globales, con una silueta positiva en 19 de los 20 sitios. Un segundo nivel jerárquico refinó 161 de los 265 clusters (66,8$\%$), revelando subgrupos heterogéneos. La complejidad acústica mostró diferencias entre: pastizal 33,2 clusters/sitio; $21,0\%$ ruido HDBSCAN, bosque (8,1; 3 $1\%$) y eucaliptal (3,6; $0,0\%)$; la baja riqueza y ruido en monocultivo de Eucalyptus, evidencian el empobrecimiento del hábitat. En el sitio de pastizal PA-17, la inspección espectral y auditiva mediante búsqueda de audios señuelos etiquetados, siguiendo el marco metodológico de (Thomas, M. et al., J. Anim. Ecol. 91(8), 1567–1581, 2022), reveló tres clústeres de vocalización de anfibio espectralmente similares, con actividad temporal escalonada: picos a las 18:00, 21:00 y 00:00 h. Este patrón es consistente con la partición temporal de anuros del Bosque Atlántico brasileño (Donnelly, A. et al., Conservation 6(1), 24, 2026). Esta PoC del uso del aprendizaje no supervisado en una etapa temprana de los estudios de paisajes sonoros muestra un claro potencial para caracterizar y descomponer los patrones espaciotemporales de la biodiversidad. Agradecimientos: PINV01-530 y ARASY ESTR01-23.

Ponentes: Sr. Alcides Rojas (Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción), Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA)

11:20 Nichos climáticos y Machine Learning para evaluar el riesgo de extinción en aves del Bosque Atlántico

Ante la actual crisis de pérdida de biodiversidad, comprender los factores intrínsecos que predisponen a las especies a la extinción resulta crucial. La modelización por aprendizaje automático supervizado ofrece herramientas robustas para este fin. Este estudio evalua la relacion entre los atributos del nicho climatico de Grinnell de 132 especies de aves del Bosque Atlantico y su categoria de riesgo de extincion segun la UICN.La distribución potencial de las especies se modeló utilizando registros de presencia y variables ambientales mediante el algoritmo de máxima entropía MAXENT (Phillips, S. J. et al., Ecol. Model. 190, 231-259, 2006). A partir de estos modelos y de los datos bioclimáticos, se extrajo una base de datos con 213 atributos estadísticos descriptivos del nicho climático para cada especie. Para lidiar con la alta dimensionalidad, se aplicó una selección de características (Feature Selection) que priorizó variables no redundantes, lo que dio como resultado un subconjunto de 22 predictores principales.Para la clasificación supervisada de las categorías de amenaza, se evaluaron múltiples algoritmos: la función logística, árboles de decisión, redes neuronales, Random Forest y Naive Bayes. El clasificador Naive Bayes demostró el mejor rendimiento predictivo (Lewis, D. D., in: Machine Learning: ECML-98, ed. Nedellec, C. & Rouveirol, C., Springer, pp. 4-15, 1998). Este modelo asume independencia condicional entre los atributos del nicho para estimar la probabilidad posterior de que una especie pertenezca a una categoria de amenaza especifica dada su configuracion climatica:\begin{equation}P(i|x) = \frac{P(i) \prod_{j=1}^{n} P(x_j|i)}{P(x)}\end{equation}Donde $i$ representa la categoria de riesgo de la UICN y $x$ es el vector de atributos del nicho climatico.El modelo alcanzó un área bajo la curva ROC (AUC) promedio ponderado de 0.931. El análisis de importancia de variables reveló que el rango de las temperaturas promedio del trimestre más cálido es el predictor matemático más fuerte del riesgo de extinción en esta muestra. Los resultados indican que las especies de menor riesgo presentan nichos significativamente más amplios en los atributos principales. Por el contrario, las especies en peligro crítico se restringen a nichos con menor variabilidad térmica, más secos y con una estacionalidad de la precipitación más marcada. La integración de la modelización de nichos y el aprendizaje automático demuestra ser una estrategia valiosa para complementar las evaluaciones cuantitativas de conservación (Breiner, F. T. et al., Divers. Distrib. 23, 484-495, 2017). Agradecimientos: ARASY ESTR01-23.

Ponentes: Marcela Noemí Jiménez Zacur (Facultad Politécnica Universida Nacional de Asunción), Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA)

11:40 Estratificacion Predictiva del Riesgo Vectorial de la Enfermedad de Chagas en Paraguay mediante Modelos MaxEnt e Imagenes Multiespectrales

La enfermedad de Chagas, transmitida principalmente por insectos triatominos, representa una carga sanitaria significativa en Paraguay. La vigilancia entomológica tradicional a menudo carece de la granularidad espacial necesaria para una focalización eficiente de los recursos. Este estudio propone un marco metodológico para predecir y estratificar el riesgo vectorial del Chagas a nivel nacional, integrando la teoría del nicho ecológico con el modelado computacional de la distribución de especies.La metodología se basó en la utilización del algoritmo de Máxima Entropía (MaxEnt) para modelar la idoneidad del hábitat de los principales vectores transmisores (Phillips, S. J. et al., Ecol. Model. 190, 231-259, 2006). A diferencia de los enfoques convencionales que dependen exclusivamente de variables macroclimaticas, este trabajo incorporo indices espectrales derivados de teledeteccion, como el Indice de Vegetacion de Diferencia Normalizada (NDVI) obtenido de imagenes satelitales, para capturar la microvariabilidad del uso del suelo y la cobertura vegetal. El ajuste matemático del modelo MaxEnt moderno se formula como una regresión de Poisson penalizada; es equivalente a ajustar un proceso de Poisson no homogéneo (IPP). Para controlar el sobreajuste al incorporar la alta dimensionalidad de las variables espaciales, el problema de optimizacion busca los coeficientes $\beta$ que minimicen la funcion de perdida logaritmica mediante regularizacion Elastic Net:\begin{equation}\min_{\beta_0, \beta} \left[ -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} l_i(\beta_0, \beta) + \lambda \left( \frac{1-\alpha}{2} |\beta|_2^2 + \alpha |\beta|_1 \right) \right]\end{equation}Donde $l_i$ es la log-verosimilitud de la presencia del vector, $\lambda$ controla la fuerza de la penalizacion general, y $\alpha$ establece el balance entre la regularizacion Ridge para lidiar con variables ambientales correlacionadas y la penalizacion Lasso para la seleccion estricta de caracteristicas. Los modelos resultantes fueron validados utilizando el Area Bajo la Curva ROC (AUC) y pruebas de Jackknife para medir la importancia de las variables. Los resultados demostraron que la inclusión de las firmas multiespectrales mejoró significativamente la capacidad predictiva del modelo frente a los modelos puramente climáticos (Wang, L. et al., Remote Sens. 16, 1-25, 2024). Las salidas de probabilidad continua del modelo MaxEnt se discretizaron posteriormente para generar un mapa de estratificación de riesgo categórico. Esta integración de biología espacial y aprendizaje automático espacial provee una herramienta geoespacial de alta resolución, permitiendo a las autoridades de salud pública optimizar la logística de las intervenciones de control vectorial hacia las zonas de mayor idoneidad ecológica para los vectores. Agradecimientos: PINV01-528.

Ponentes: Diego Daniel Gómez, Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA), Ana Karina Ibarrola Vannucci (Servicio Nacional de Erradicación del Paludismo, Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, Paraguay)

11:40 → 12:00 Procesamiento de imágenes médicas y biológicas

Segmentación y registro de imágenes médicas (MRI, CT, PET); microscopía computacional y reconstrucción 3D; visión por computadora para fenotipado; análisis de video para comportamiento animal; mejora y restauración de imágenes biológicas; clasificación automática de tejidos y células; realidad aumentada en medicina; otros afines.

Moderador: Rocío Botta (Facultad Politécnica - UNA)

11:40 Caracterización del microambiente tumoral en síndromes de inestabilidad genómica mediante análisis topológico de datos

Los síndromes de inestabilidad genómica (SIG) son enfermedades caracterizadas por defectos en el mantenimiento y reparación del ADN, lo que favorece la acumulación de mutaciones y aumenta la predisposición al desarrollo de carcinomas. El tratamiento de estos tumores representa un desafío, ya que muchas terapias convencionales actúan induciendo daño al ADN, provocando efectos adversos severos en pacientes con SIG. Por ello, es necesario explorar nuevas alternativas terapéuticas. Una posible estrategia consiste en estudiar el microambiente tumoral (MAT), cuyas características en pacientes con SIG permanecen poco exploradas. Recientemente, tecnologías de ómica espacial como la inmunofluorescencia cíclica en tejidos (t-CyCIF) han permitido caracterizar simultáneamente decenas de marcadores celulares preservando la organización espacial del tejido. Sin embargo, los datos generados por estas tecnologías son de alta dimensionalidad, por lo que su análisis aun representa un desafío importante. En este proyecto utilizamos análisis topológico de datos (TDA) para caracterizar el MAT en pacientes con SIG a partir de datos de t-CyCIF. Nuestros resultados muestran que el TDA permite distinguir entre tejido tumoral de pacientes con y sin SIG, así como identificar interacciones celulares potencialmente relevantes en la progresión tumoral, las cuales podrían contribuir al desarrollo de terapias alternativas contra el cáncer.

Ponente: Eugenio Azpeitia (Centro de Ciencias Matemáticas, UNAM)

2026_Presentación_Solabima_Paraguay.pdf

11:40 → 12:00 Desafíos de la Biología a la Matemática

Problemas abiertos y conjeturas en biomatemática; limitaciones de los paradigmas actuales; desarrollo de nuevas teorías matemáticas motivadas por la biología; desafíos computacionales en la era del Big Data biológico; integración de escalas (de la molécula al ecosistema); fronteras del conocimiento; otros afines.

Moderador: Cristian Cappo (Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

11:40 Curvas fraccionarias para la acumulación de especies: Modelación y simulación

En años recientes, hay un interés por el uso de operadores fraccionarios para generar modelos matemáticos que puedan ser usados para representar comportamientos de fenómenos aleatorios reales. Una forma general de proceder es elegir un modelo matemático donde interviene la derivada clásica y cambiar ésta por derivadas fraccionarias, tales como conformable, Caputo, Caputo-Fabrizio, entre otras. Un contexto interesante y aplicado donde esto se lleva a cabo es el contexto biológico de curvas de acumulación de especies; específicamente, aquellas construidas con base en un proceso estocástico de nacimiento puro (Soberón, J. & Llorente, J., Conserv. Biol. 7, 480-488, 1993).

En este trabajo se presenta un modelo de acumulación de especies basado en un proceso de nacimiento puro con tasa de descubrimiento lineal, generalizado mediante la derivada conformable de orden $\alpha\in(0,1]$. Se analiza el efecto del parámetro $\alpha$ a través de los tiempos de eventos y de la generalización del operador de derivada conformable. Se desarrolla un método de simulación basado en la transformada inversa y la relación entre la distribución binomial y la distribución $F$. Las simulaciones confirman que $\alpha$ controla la curvatura de las trayectorias, mostrando que: para $\alpha<1$ el crecimiento inicial es acelerado con ráfagas (memoria persistente); $\alpha=1$ recupera el caso clásico; y $\alpha>1$ produce intervalos más regulares.

Este enfoque proporciona una herramienta flexible para modelar procesos de acumulación con memoria o dependencia temporal compleja, con aplicaciones en ecología. Se discute la interpretación biológica de los parámetros y se presentan análisis de sensibilidad. El trabajo extiende el modelo clásico de acumulación de especies al ámbito del cálculo fraccionario conformable, ofreciendo nuevas posibilidades para el ajuste de datos reales.

Ponentes: Prof. Luz Antonia Pacheco Santiago (Universidad Tecnológica de la Mixteca), Dr. José del Carmen Jiménez Hernández (Universidad Tecnológica de la Mixteca)

Presentacion_39_SOLABIMA_2026.pdf

12:00 → 13:30 Almuerzo

13:30 → 14:20 Plenaria 6: Prof. Jorge X. Velasco Hernández (REPROGRAMADO)

Determinantes sociales, comportamiento y dinámica epidémica.

14:30 → 15:30 SESIÓN TÉCNICA (REPROGRAMADO)

15:30 → 17:00 Coffee Break

17:00 → 18:30 Modelado y simulación de flujo de fluidos aplicados a problemas ambientales y de salud (MS4): Minisimposio (REPROGRAMADO)

El modelado matemático de flujos de fluido constituye una herramienta central para comprender fenómenos complejos en sistemas biológicos y ambientales. Desde la dinámica del transporte de contaminantes en cuerpos de agua y aire hasta la hemodinámica en sistemas cardiovasculares o la elución y transporte de fármacos, los procesos de transporte gobernados por ecuaciones diferenciales parciales juegan un papel fundamental. Este minisimposio propone un espacio interdisciplinario dedicado al modelado matemático y la simulación numérica computacional de flujos de fluido, abordando desarrollos basados en ecuaciones de Navier–Stokes, modelos de Darcy, transporte advectivo-difusivo-reactivo, interacción fluido-estructura y sistemas multifísicos y multiescala. El objetivo es fomentar el intercambio entre matemáticos aplicados, ingenieros y científicos de la salud, promoviendo colaboraciones interdisciplinarias y nuevas líneas de investigación con impacto en problemas ambientales y biomédicos de alta relevancia regional.

17:00 → 18:30 Modelos Matemáticos y Computacionales Aplicados a la Epidemiología y la Salud Pública: Minisimposio (REPROGRAMADO)

Recientemente el mundo enfrentó la pandemia de COVID-19, que resultó en más de 700 mil muertes en Brasil y dejó secuelas persistentes en la población. Sumado a este desafío, el año 2024 registró un aumento crítico en los casos de dengue en el país, con más de 6 millones de notificaciones y 6.300 muertes confirmadas. En este contexto, el estudio de los mecanismos de propagación y control de infecciones se vuelve fundamental, tarea que demanda la aplicación activa de modelado matemático, estadístico y computacional de sistemas dinámicos. Este minisimposio fomenta la interacción entre investigadores dedicados a la epidemiología matemática, presentando trabajos que abordan desde la dinámica del dengue y COVID-19 hasta la eficacia de medidas de mitigación como cuarentena y vacunación, con relevancia especial para América Latina.

18:30 → 19:30 Reunión SOLABIMA

vie, 9 de octubre

8:00 → 9:15 Introducción a la Biomatemática: Modelos matemáticos en dinámica poblacional y Epidemiología.: Minicurso

La Biomatemática permite describir y comprender fenómenos biológicos mediante modelos matemáticos construidos a partir de supuestos claros pero que tengan sentido biológico. Este minicurso tiene como objetivo introducir a los participantes en los fundamentos del modelamiento matemático aplicado a sistemas biológicos, sin requerir conocimientos previos avanzados. Se abordarán inicialmente modelos clásicos de crecimiento poblacional, como el crecimiento exponencial y el modelo logístico, analizando el significado biológico de sus parámetros y el comportamiento cualitativo de sus soluciones. A partir de estos ejemplos, se discutirá cómo traducir hipótesis biológicas en ecuaciones diferenciales de manera estructurada y comprensible. Posteriormente, se presentará el modelo epidemiológico SIR como una primera aproximación matemática al estudio de enfermedades infecciosas y se explicará de forma intuitiva el número reproductivo básico y su importancia en la dinámica de transmisión. El curso enfatizará la construcción del modelo, el análisis cualitativo básico y la interpretación de resultados en contextos reales. El minicurso contará con notas de aula con ejemplos prácticos, también se proporcionará acceso a bibliografía recomendada y libros introductorios y/o avanzados de biomatemática para su profundización. Se espera que este espacio funcione como una puerta de entrada al área y motive a los estudiantes a iniciarse en investigación en modelamiento matemático aplicado a sistemas biológicos.

8:00 → 9:15 Introducción a metodologías de simulación de biomoléculas: Minicurso

Este minicurso intensivo de tres horas introduce los fundamentos y aplicaciones de la simulación computacional de biomoléculas en el contexto de la biología matemática contemporánea. Se abordarán los principios físicos y químicos que gobiernan la estructura, dinámica e interacción de proteínas, ácidos nucleicos y membranas biológicas; se presentarán los métodos de modelado molecular y simulación atomística más utilizados, incluyendo dinámica molecular y docking molecular. El curso destacará la integración entre modelos matemáticos, biofísica computacional y datos experimentales. Se discutirán estrategias para la construcción de modelos estructurales y la preparación de sistemas biomoleculares complejos. Se explicarán los fundamentos estadísticos y termodinámicos que permiten interpretar trayectorias de simulación. Se introducirán conceptos de paisaje energético, estabilidad conformacional y reconocimiento molecular. Se analizará el papel del microentorno y de la heterogeneidad molecular en la modulación de interacciones biomoleculares. Se mostrarán ejemplos de aplicación en biomedicina, biotecnología y desarrollo de fármacos. Se revisarán casos de estudio donde la simulación computacional permitió comprender mecanismos moleculares relevantes. Se discutirán herramientas de software ampliamente utilizadas y flujos de trabajo reproducibles.
El curso incluirá recomendaciones para el diseño de proyectos interdisciplinarios en biología matemática. Se presentarán enfoques multiescala que conectan modelos atomísticos con descripciones mesoscópicas y macroscópicas. Se explorará la relación entre simulación, predicción y validación experimental. Se enfatizará la interpretación crítica de resultados computacionales. Se discutirán limitaciones metodológicas y desafíos actuales del campo. Se promoverá la interacción con la audiencia mediante preguntas y discusión de aplicaciones específicas.

Moderadores: José Colbes (Facultad Politécnica - UNA), Santiago Di Lella (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales –Universidad de Buenos Aires)

8:00 → 9:15 Biochips en la era de miniaturización: en y para la sociedad.: Minicurso

En esta Era de la Miniaturización y la Ciencia Multidisciplinaria donde todo producto tecnológico tiende a ser más diminuto, portable, de bajo costo y sustentable, el desarrollo de Biochips de tamaños más pequeños que la yema de nuestros dedos, útiles a la sociedad, ya no es una proyección a futuro, sino una realidad entre la gente.
Este minicurso muestra los avances de los últimos 1015 años de la microfluídica donde lo pequeño es mejor, aplicada al estudio de sistemas biológicos microscópicos. Se muestran logros sorprendentes: desde separadores de bacterias según su modo de nadar y laboratorios en un chip (LOCs) para medicina reproductiva hasta suelos en un chip para ver en acción y cuantificar las diminutas bacterias de suelo, que contribuyen a una agronomía y futuro sustentable.
Para poder lograr bioLOCs de calidad y disruptivos, el trabajo conjunto de bioingenieros, microbiólogos, físicos, matemáticos y computólogos es esencial. La retroalimentación entre experimentos, modelado realista y cálculo computacional de alta perfomance eficiente, es crucial para poder llegar a buenos modelos predictivoss que propongan microdispositivos útiles y eficientes.
El curso presenta métodos para modelar micronadadores confinados de este modo, junto a técnicas de análisis de muchos datos y desarrollo de softwares especializados en estos micro-sistemas biológicos. En particular se presentan chips espermáticos, donde se logró por primera vez rectificar su movimiento, gracias a un modelado realista. El microchip gracias a su diseño asimétrico dirige y concentra espermatozides, y puede separar los más rápidos para ser utilizados posteriormente en Métodos de Reproducción in Vitro, que hoy distan notablemente de ser 100% eficientes. Por lo contrario la mayoría de las parejas, deben intentar más de dos veces para tener éxito con cualquiera de los actuales métodos de reproducción asistida existentes en el mercado.
En resumen, el minicurso presenta desde microchips para análisis clínico y salud reproductiva, hasta "Suelos en un Chip" para estudiar y poder mejorar muchos bioinsumos del agro, que aún también distan de ser un reemplazo de los productos químicos elegidos por la mayoría de los productores agrícolas. ¿Cuál el eje común de estas aplicaciones tan distantes, desde salud hasta hasta agroindustria sustentable? El trabajo conjunto de muchas disciplinas, desde la biología presentando sus problemas de ciencia básica en la microescala, hasta la sociedad solicitando biotecnología a su servicio y la física y matemática aplicada otorgando herramientas innovadoras para lograr conjuntamente resultados de calidad.

9:15 → 9:45 Coffee Break

9:45 → 10:30 Plenaria 6: Prof. Jorge X. Velasco Hernández

Determinantes sociales, comportamiento y dinámica epidémica.

10:30 → 11:15 Plenaria 7: Prof. Olga Vasilieva

Optimización de la emisión de feromonas para controlar la población del psílido asiático de los cítricos, Diaphorina citri

11:15 → 12:15 Ponencia Empresarial: CIT - KOICA

12:15 → 13:30 Almuerzo

13:30 → 16:00 Sesión de Innovación

Proyectos CIT - KOICA

13:30 Generalización espacial y detección de anomalías espectrales mediante inteligencia artificial para el monitoreo de enfermedades en cultivos de tomate

El uso de inteligencia artificial para el monitoreo fitosanitario mediante imágenes multiespectrales enfrenta un problema metodológico crítico: un modelo puede alcanzar métricas elevadas cuando se evalúa con píxeles provenientes de las mismas parcelas utilizadas durante el entrenamiento y, sin embargo, perder capacidad predictiva al aplicarse a un cultivo no observado previamente. En este trabajo se analiza este problema en un sistema experimental para el monitoreo de enfermedades en cultivos de tomate en Caaguazú, Paraguay, combinando imágenes multiespectrales de dron, observaciones de campo y series satelitales PlanetScope.
Se construyó un conjunto de datos con 371 regiones de interés etiquetadas manualmente, correspondientes a 233 regiones sanas y 138 enfermas. Para la clasificación píxel a píxel de imágenes de dron se evaluaron modelos basados en aprendizaje automático y redes convolucionales sobre seis combinaciones parcela-fecha. Las exactitudes obtenidas mediante validación interna variaron entre 0,845 y 0,992; sin embargo, el recall de la clase enferma mostró una variabilidad considerable, entre 0,08 y 1,00 según la parcela y el modelo, evidenciando que una alta exactitud global no garantiza una detección estable de tejido afectado.
Como estrategia complementaria se evaluaron nueve métodos no supervisados de detección de anomalías espectrales sobre 3.172 celdas PlanetScope, de las cuales 1.374 contaban con etiqueta de referencia. El método BFAST-monitor-lite presentó el mejor desempeño agregado, con PR-AUC de 0,866. No obstante, su comportamiento fue dependiente de la parcela: PR-AUC de 0,979 en una parcela frente a 0,472 en otra.
Finalmente, modelos supervisados de pronóstico evaluados mediante partición aleatoria alcanzaron PR-AUC entre 0,94 y 0,98, mientras que bajo validación leave-parcel-out descendieron a 0,30–0,36, generando una brecha de optimismo de 0,57–0,67.
Los resultados muestran que la principal limitación actual no es la complejidad del algoritmo, sino la reducida cantidad de parcelas biológicamente independientes. Se concluye que la validación espacial agrupada debe formar parte del diseño de sistemas de inteligencia artificial destinados al monitoreo de enfermedades vegetales, evitando interpretar el buen desempeño intraparcela como evidencia de capacidad de generalización.

Ponente: Sr. Edgar Frutos (MAG)

13:50 ARMINNA: Transforming Child Sexual Abuse Prevention Education through Extended Reality

Abstract: Child sexual abuse prevention education traditionally relies on classroom activities, printed materials, and guided discussions to teach body safety, personal boundaries, and protective behaviors. ARMINNA explores Extended Reality (XR) and serious games as a complementary approach that enables children and adolescents to actively interact with prevention content in immersive and age-appropriate environments. Developed in collaboration with Paraguay's national child protection authority (MINNA), the system transforms existing national prevention materials into interactive three-dimensional learning experiences. ARMINNA is structured into four age-specific modules for users aged 4–7, 8–10, 11–13, and 14–17 years, progressively adapting learning objectives, scenarios, and interaction mechanics to each group. The current prototype implements the Body Traffic-Light activity in mixed reality, where users interact with a virtual 3D child model to identify body-safety categories while receiving immediate visual, audio, and narrative feedback. The prototype provides the technological foundation for the complete ARMINNA educational program. Future work will extend the remaining modules and evaluate usability, user experience, learning outcomes, and the applicability of XR to child sexual abuse prevention education.

Ponentes: Dr. Cristian Cappo (Facultad Politecnica), Diego Delpino (Facultad Politecnica, Universidad Nacional de Asuncion), Gerardo Jesus Riveros Rojas (Facultad Politecnica)

14:10 Aumentación de datos sintéticos con Stable Diffusion XL y control de calidad multicapa para la Clasificación de Viena: un estudio sobre transferencia y dilema dosis-respuesta en clases con escasez de datos.

Este estudio aborda la escasez de datos (data scarcity) y el desbalance de clases en la Clasificación Internacional de Viena, dentro del proyecto de la Dirección Nacional de Propiedad Intelectual (DINAPI) para el análisis de marcas figurativas. El análisis comparativo entre la base de datos de DINAPI y el dataset L3D evidenció que múltiples categorías taxonómicas presentan baja representación o carecen de logotipos asociados. Ante esta problemática, el objetivo es diseñar y evaluar una metodología de aumentación de datos mediante inteligencia artificial generativa, capaz de sintetizar logotipos vectoriales limpios coherentes para completar las clases desatendidas y mejorar la capacidad de los modelos de clasificación.
Para ello, se desarrolló un pipeline automatizado basado en el modelo stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0(SDXL), ejecutado en el clúster de alto desempeño NIDTEC arandu. La metodología integra dos componentes. El primero corresponde a una ingeniería de prompts dinámica que transforma las descripciones oficiales de Viena en instrucciones para la generación de imágenes. Las instrucciones incorporan modificadores estéticos como minimalist, vector, clean, centered y white background, además de prompts negativos destinados a reducir artefactos, texto no deseado. El segundo componente es un mecanismo de control de calidad multicapa, organizado en cuatro capas y cinco ramas, mediante criterios.
El proceso de evaluación incluye análisis de nitidez mediante la varianza del laplaciano (lap_var), entropía de Shannon e intensidad RMS (L1), evaluación de alineación semántica entre texto e imagen mediante embeddings E5 y filtrado de redundancia visual mediante distancia de Hamming sobre perceptual hashing (L3). Finalmente, se aplica una umbralización de aceptación (L4), permitiendo conservar únicamente las muestras que cumplen los criterios establecidos y mantener trazabilidad.
En total, se generaron y evaluaron 5.563 imágenes sintéticas correspondientes a divisiones de Viena con déficit de representación. El filtrado permitió depurar el corpus, descartando muestras con degradación gráfica, baja coherencia semántica o redundancia. Los resultados muestran que la incorporación del dataset sintético curado permite resolver la cobertura nula en divisiones, balancear la masa de entrenamiento y reducir el riesgo de sesgo en modelos de aprendizaje profundo aplicados al examen de marcas.
Un resultado relevante indica que la cobertura resulta más importante que la cantidad. Las primeras cinco imágenes por sección rara producen el mayor incremento de recuperación, pasando de 0 a 0,367, aproximadamente el 62 % del techo de 0,588. Con diez imágenes se alcanza cerca del 82 %, mientras que ampliar de 10 a 50 imágenes aporta solo 0,106 adicional, requiriendo cinco veces más datos. Por ello, se recomienda producir entre 5 y 10 logotipos sintéticos por sección ausente, priorizando la amplitud y cubriendo todas las secciones antes de profundizar en categorías.
La contribución consiste en un marco reproducible de aumentación sintética con control de calidad cuantitativo, integración de procesamiento clásico de imágenes, alineación semántica profunda y trazabilidad de metadatos mediante semilla, prompt y parámetros de generación. El enfoque reduce la incorporación de ruido y ofrece una metodología transferible a otras oficinas de propiedad intelectual y sistemas de clasificación.
Keywords: generación sintética, clasificación de marcas, propiedad industrial, procesamiento de datos, inteligencia artificial.

Ponente: Sra. Mirtha Concepcion Balbuena Fariña (Facultad Politecnica, Universidad Nacional de Asuncion)

14:30 EpilexIA: Sistema inteligente para la detección de crisis epilépticas en señales de EEG mediante técnicas de aprendizaje automático.

La epilepsia afecta a cerca de 50 millones de personas en el mundo y su diagnóstico depende de la interpretación visual de registros electroencefalográficos (EEG) multicanal, adquiridos durante varias horas e incluso varios días. Esta tarea es exigente, depende de la experiencia del especialista y es difícilmente escalable, y el número de epileptólogos es limitado. En el Servicio de Neurología del Instituto de Previsión Social (IPS) de Paraguay, las señales EEG quedan confinadas a las estaciones de adquisición: no existe análisis automatizado, ni extracción de segmentos con actividad ictal, ni acceso remoto para la revisión colaborativa, lo que deriva en demoras en la emisión de informes y en una sobrecarga sostenida del equipo médico. Frente a esta brecha, el presente trabajo propone desarrollar y validar una herramienta informática compuesta por una plataforma web médica y un motor de inteligencia artificial para la detección automática de crisis epilépticas en señales de EEG, orientada a reducir el tiempo de análisis y a apoyar la decisión clínica del epileptólogo; dicho producto se concibe como un software basado en inteligencia artificial como dispositivo médico (AI-SaMD). El pipeline de señales contempla la lectura de formatos estándar (EDF), filtrado, segmentación y caracterización en bases de datos públicas y, posteriormente, en registros locales del IPS. Sobre ese conjunto se evalúan clasificadores supervisados clásicos y de ensamble, priorizados por su interpretabilidad y eficiencia computacional, frente a la complejidad de los registros multicanal. La evaluación emplea validación cruzada estratificada interpaciente y métricas clínicamente relevantes (sensibilidad, especificidad y F1-score), incorporando la tasa de falsas alarmas por hora en la fase de validación con registros continuos del IPS. La arquitectura de despliegue es monolítica-modular, con el servicio de modelos desacoplado y el registro de auditoría, íntegramente basada en tecnologías de código abierto, con cifrado y control de acceso por roles. Como resultados, se espera obtener un motor de detección validado técnicamente, una plataforma web funcional que superponga gráficamente los eventos detectados sobre la señal de EEG, y una validación piloto en un entorno clínico real, con retroalimentación iterativa de los especialistas del Servicio de Neurología del IPS. De este modo, la propuesta aborda una brecha tecnológica concreta del sistema público de salud paraguayo mediante una solución modular, replicable y basada en software libre, escalable a otros centros de la red nacional, y constituye, además, un caso de aplicación del marco regulatorio AI-SaMD en un entorno de recursos limitados.

Ponentes: Diego Pinto (FPUNA), Prof. Edgar Ayala (FPUNA)

EpilexIA_Solabima_2026_FinalV3.pptx

15:00 Plataforma para el Mapeo del Mercado de Empleo en Paraguay – SINAFOCAL

El Sistema Nacional de Formación y Capacitación Laboral (SINAFOCAL) enfrenta el reto de comprender, en tiempo real, la dinámica del mercado laboral paraguayo para orientar su oferta de formación. En este marco, FP-UNA y Sinergia Digital EAS, con el apoyo de KOICA y Handong Global University, desarrollan la "Plataforma para el Mapeo del Mercado de Empleo en Paraguay – SINAFOCAL", una solución tecnológica que integra datos de múltiples fuentes, un motor de clasificación semántica basado en procesamiento de lenguaje natural (NLP) y tableros de visualización diferenciados por perfil de usuario (equipo interno de SINAFOCAL, organizaciones aliadas y ciudadanía general).
La innovación central del proyecto radica en la construcción de un pipeline de datos automatizado —de recolección (scraping y conectores API), transformación (ETL) y clasificación semántica (NLP)— que estandariza puestos laborales dispersos en fuentes heterogéneas bajo un estándar ocupacional unificado (CIUO-08), superando así la fragmentación y falta de comparabilidad que hoy caracteriza a la información de empleo en Paraguay. A diferencia de enfoques que buscan medir el mercado laboral en su totalidad, la plataforma reporta únicamente indicadores basados en los registros efectivamente capturados por el sistema, priorizando la transparencia metodológica sobre la sobreestimación de alcance.
El desarrollo sigue una metodología ágil estructurada en sprints, con especificación funcional avanzada para las etapas siguientes del proyecto y la incorporación próxima de un equipo de diseño UX/UI para consolidar la experiencia de usuario de las tres vistas contempladas. A la fecha, el equipo cuenta con un flujo de datos nocturno (scraping → ETL → NLP → generación de vacantes procesadas) operativo en entorno de desarrollo, sentando las bases técnicas para el despliegue en producción, actualmente en gestión con la infraestructura institucional correspondiente.
El proyecto se distingue por su enfoque de sostenibilidad: contempla la transferencia de capacidades técnicas a SINAFOCAL, documentación operativa completa y un modelo de vinculación con aliados del ecosistema de empleo que incentiva la integración de datos vía API mediante acceso preferencial a funcionalidades avanzadas. De este modo, la solución no solo responde a una necesidad inmediata de inteligencia de datos para la formación laboral, sino que establece una arquitectura replicable y escalable hacia otras instituciones públicas vinculadas a empleo e innovación.
Como resultado esperado, la plataforma se constituirá en un bien público digital que fortalecerá la toma de decisiones basada en evidencia tanto para la institución rectora de la formación laboral en Paraguay como para el ecosistema productivo y educativo en general, posicionando a SINAFOCAL como referente nacional en inteligencia de datos aplicada al desarrollo del capital humano.

Ponente: Yandry Fernandez (Sinergia Digital)

15:20 Avances en el desarrollo de un chatbot jurídico basado en generación aumentada por recuperación para derechos de la niñez y adolescencia en Paraguay

El acceso rápido a información jurídica confiable y comprensible constituye un desafío relevante en el ámbito de los derechos de la niñez y la adolescencia. Este proyecto desarrolla un sistema conversacional en español paraguayo basado en una arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation, RAG), orientado a brindar información y orientación jurídica preliminar sustentada en un corpus legal paraguayo. Durante la ejecución del proyecto se han logrado avances en la preparación del corpus, la infraestructura de recuperación de información, la construcción de datos para evaluación y la integración de los distintos componentes del sistema. Se consolidaron los procedimientos de limpieza y extracción de documentos, así como la construcción de la base de conocimiento, y se evaluaron diferentes alternativas para el almacenamiento y recuperación vectorial. El pipeline de recuperación fue modularizado y parametrizado para permitir la comparación de distintos modelos de embeddings y configuraciones de segmentación documental. Asimismo, se avanzó en la construcción de un conjunto de preguntas para evaluación, asociando las consultas con los documentos y fragmentos de referencia correspondientes, y en la implementación de métricas específicas para evaluar el desempeño de la recuperación de manera independiente de la generación de respuestas. La arquitectura actualmente integra el procesamiento del corpus jurídico, representación mediante embeddings, búsqueda semántica, recuperación de fragmentos relevantes y generación de respuestas mediante modelos de lenguaje. Los trabajos en curso se concentran en mejorar la calidad de la recuperación documental, revisar las anotaciones de relevancia, comparar distintas configuraciones de recuperación e incorporar estrategias híbridas y mecanismos de guardrail. Las siguientes etapas contemplan completar la evaluación del sistema, realizar la validación piloto con especialistas del Ministerio de la Niñez y la Adolescencia (MINNA) y analizar indicadores relacionados con la adecuación al dominio, la fundamentación de las respuestas y la detección de consultas fuera del ámbito previsto. Estos avances proporcionan una base técnica y metodológica para la construcción de un sistema de orientación jurídica trazable y adaptado al contexto paraguayo.

Ponentes: Sra. Maria Celeste Pérez (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción), Sebastián Alberto Grillo (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Plataforma digital para la gestión sanitaria y la investigación epidemiológica en la ganadería paraguaya

La dispersión de los registros sanitarios y las limitaciones de conectividad en zonas rurales dificultan la gestión de campañas y el aprovechamiento de la información para la investigación. Este proyecto propone desarrollar una plataforma digital de código abierto para FUNDASSA, con participación de la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción, que vincule la operación en campo con la generación de conocimiento científico sobre sanidad animal.

La solución combinará un sistema web en la nube y una aplicación móvil que permita registrar vacunaciones, controles, nacimientos y muertes aún sin conexión, con sincronización posterior, georreferenciación y trazabilidad. Su implementación se plantea en doce meses, mediante desarrollo participativo, capacitación y validación en una campaña piloto.

El componente de investigación incluirá una revisión sistemática de literatura, la preparación de datos protegidos para uso científico y el desarrollo de análisis estadísticos y modelos computacionales. Como líneas para una posible articulación con el Servicio Nacional de Calidad y Salud Animal (SENACSA), se propone estudiar la cobertura y distribución territorial de la vacunación, los factores asociados a la natalidad y mortalidad animal y los patrones espaciales y temporales de indicadores sanitarios. Según la disponibilidad y autorización de acceso, podrán incorporarse registros de vigilancia, movimientos de animales y resultados de laboratorio para explorar modelos epidemiológicos y de aprendizaje automático.

La innovación consiste en transformar los registros de campo en una base para la gestión y la investigación aplicada. Se esperan una plataforma funcional, indicadores sanitarios, análisis exploratorios y, cuando los datos lo permitan, prototipos predictivos cuya utilidad será evaluada. La propuesta busca mejorar la planificación de campañas, apoyar la priorización de intervenciones y fortalecer la cooperación entre academia y sector sanitario, generando oportunidades de investigación en biología matemática y ciencia de datos.

Palabras clave: sanidad animal; innovación digital; epidemiología veterinaria; modelado computacional; inteligencia artificial.

Ponente: Alfonso Mariano Fernández Laconich (Facultad Politécnica UNA)

13:30 → 13:50 Procesamiento de imágenes médicas y biológicas

Segmentación y registro de imágenes médicas (MRI, CT, PET); microscopía computacional y reconstrucción 3D; visión por computadora para fenotipado; análisis de video para comportamiento animal; mejora y restauración de imágenes biológicas; clasificación automática de tejidos y células; realidad aumentada en medicina; otros afines.

Moderador: Hyun Ho Shin (Universidad Nacional de Asunción)

13:30 Segmentación automática de estructuras curvilíneas de imágenes biomédicas

En el ámbito de la biología, la redundancia de determinadas características morfológicas, como masas, túbulos y vesículas, ha impulsado el desarrollo de algoritmos automatizados para la detección y segmentación de objetos, diseñados específicamente para identificar estos patrones. La curvilinealidad constituye una de estas morfologías recurrentes. Las estructuras curvilíneas se encuentran ubicuas en biología, desde los filamentos del citoesqueleto hasta las complejas redes neuronales (Yeh, H. (1979). Modeling of biological tree structures. Bulletin of Mathematical Biology 41, 893–898). En muchos escenarios, el tamaño y la forma de esta estructuras codifican información funcional relevante (Koehl, M. (1996). When does morphology matter? Annual Review of Ecology and Systematics 27, 501–542). Por otro lado, los diferentes métodos de adquisición de imágenes, junto con las variadas propiedades estructurales de las muestras biológicas, producen imágenes con características intrínsecamente distintas. Estas diferencias han restringido la adopción y el uso generalizado de métodos genéricos en el procesamiento y análisis de imágenes. En consecuencia, los investigadores han tenido que desarrollar soluciones específicas para cada proyecto. Por lo tanto, uno de los principales enfoques en el procesamiento de imágenes en biología y biomedicina es la automatización de la segmentación y el trazado de estructuras curvilíneas.
En este trabajo presentamos un pipeline automatizado en Python para segmentar estructuras curvilíneas, asignando una medida de linealidad a cada píxel a partir de los valores propios de la matriz Hessiana modificada. Para reducir los falsos positivos, calculamos la dirección de la línea mediante un filtro de derivada orientada de barra (Oriented Derivative of Stick, ODoS)(Yuanyuan Peng & Changyan Xiao. (2018).
An oriented derivative of stick filter and post-processing segmentation algorithms for pulmonary fissure detection in CT images,
Biomedical Signal Processing and Control 43, 278-288). Incorporar la dirección de la línea permite diferenciar entre píxeles pertenecientes a estructuras curvilíneas y aquellos con baja linealidad debido al ruido.
El algoritmo se evaluó en imágenes de diversos contextos biológicos y biomédicos, como axones, vasos sanguíneos de la retina, venación de alas de insectos y filamentos, así como en aplicaciones industriales, incluyendo la segmentación de grietas y fisuras. En todos los casos, alcanzó una precisión superior al 90%.
Nuestra propuesta demostró ser precisa y aplicable a una amplia variedad de imágenes biológicas e industriales, lo que reduce la necesidad de desarrollar herramientas específicas para cada caso.

Ponente: Moisés Martínez Estrada (Facultad de Ciencias en Física y Matemáticas, Universidad Autónoma de Chipas)

13:30 → 14:30 Desafíos de la Biología a la Matemática

Problemas abiertos y conjeturas en biomatemática; limitaciones de los paradigmas actuales; desarrollo de nuevas teorías matemáticas motivadas por la biología; desafíos computacionales en la era del Big Data biológico; integración de escalas (de la molécula al ecosistema); fronteras del conocimiento; otros afines.

Moderador: Gustavo Sibona (UNC - FAMAF)

13:30 Clustering de clusters jerarquicos y anticlustering para optimizar la conservacion de historias evolutivas

La conservación de la biodiversidad exige priorizar áreas que protejan la historia evolutiva subyacente. Este trabajo presenta un marco teórico para la priorización espacial que integra información filogenética con algoritmos de particionamiento. El objetivo es diseñar una topología que agrupe sitios complementarios minimizando las redundancias, es decir, maximizando la heterogeneidad evolutiva interna. Sea $S=\{1,...,n\}$ un conjunto de sitios y $T=\{1,...,m\}$ un conjunto de especies representados en una matriz de presencia-ausencia $X \in \{0,1\}^{n \times m}$. Dada una filogenia $\mathcal{P}$, la distancia filogenética entre dos especies se define como $d_{\mathcal{P}}(l,l')$. La similitud evolutiva entre dos sitios $i$ y $j$, que albergan los subconjuntos de especies $A_i$ y $A_j$ respectivamente, se cuantifica mediante la Distancia Media Pareada (MPD), construyendo una matriz de distancias $D$ cuyos elementos son:\begin{equation}D_{ij} = \frac{1}{|A_i| |A_j|} \sum_{l \in A_i} \sum_{l' \in A_j} d_{\mathcal{P}}(l, l').\end{equation} El marco algorítmico opera secuencialmente sobre la matriz $D$. Primero, los sitios se agrupan explícitamente en función de la similitud de sus filogenias mediante un clustering jerárquico, delimitando un conjunto de grupos $G$ con alta redundancia evolutiva. Posteriormente, a partir de la información de estos clusters iniciales, se conforman $K$ anticlusters complementarios. Este paso se formula como un Programa Lineal Entero Cuadrático mediante una variable binaria $y_{ik} \in \{0,1\}$, que vale 1 si el sitio $i$ se asigna al anticluster $k$. El modelo busca maximizar la diversidad agregada:\begin{equation}\max \sum_{k=1}^{K} \sum_{i=1}^{n-1} \sum_{j=i+1}^{n} D_{ij} y_{ik} y_{jk}.\end{equation} Para garantizar que los anticlusters se formen rompiendo y combinando las distintas filogenias previamente agrupadas, la optimizacion se somete a restricciones de particion estricta, cardinalidad ($C_{min}, C_{max}$) y una nueva restriccion de representatividad estructural que involucra a cada cluster $G_c \in G$:\begin{equation}\sum_{k=1}^{K} y_{ik} = 1, \quad \forall i \in {1, \dots, n}\end{equation}\begin{equation}C_{min} \leq \sum_{i=1}^{n} y_{ik} \leq C_{max}, \quad \forall k \in {1, \dots, K}\end{equation}\begin{equation}
\sum_{i \in G_c} y_{ik} \geq 1, \quad \forall k \in {1, \dots, K}, \forall G_c \in G.
\end{equation} Es decir, cada sitio $i$ debe ser asignado a un, y solo a un, anticluster $k$. Ningún grupo $k$ puede ser ni demasiado pequeño ni demasiado grande. Tal que, tomamos un grupo redundante original $G_c$ y revisamos todos los sitios $i$ que pertenecen a él, $i \in G_c$. La última ecuación exige que, para cualquier anticluster que estemos armando de $k$, al menos uno de esos sitios $i$ debe asignarse a dicho anticluster (la suma debe ser mayor o igual a 1). Como esto se aplica a todos los anticlusters $\forall k$ y a todos los clusters originales $\forall G_c$, se garantiza matemáticamente que los nuevos grupos sean verdaderas mezclas de las diferentes filogenias descubiertas en el primer paso. Dado que la resolución exacta de esta formulación es un problema NP-completo, su implementación computacional debe abordarse mediante heurísticas iterativas de intercambio. Esta arquitectura metodológica, en la que el anticlustering se guía por la restricción del clustering previo, garantiza la selección de redes de conservación espacialmente eficientes y evolutivamente robustas. Agradecimientos: ARASY ESTR01-23.

Ponentes: Pastor E Pérez Estigarribia (Facultad Politécnica - UNA), Francisco Fernando Candia Santacruz (Facultad Politécnica Universida Nacional de Asunción), Iván Maximiliano Duré Obando

13:50 A dialogue between mathematical and biological modelling through examples from my work in cancer

Usually we try to mathematically model biological phenomena observed directly from reality. It is a common practice to use statistical data to give our models plausibility and to check their predictions. But modeling reality directly is not the only path, and sometimes it's not even the right one.

In this talk I want to tone that idea down a bit: rather than model reality head-on, we should start collaborating in model experiments.

As occurs in physics, biological experiments are controlled simplifications of the phenomenon we care about. We can tweak some variables and measure others.

What I really want to highlight is the back-and-forth process: the mathematical model guides the experimental design, and the experimental results then help us refine and validate the mathematical model. That feedback loop is standard in physics, but it's not always obvious at the biology–math interface.

So I'll walk you through two cancer examples from my own work where exactly that happens — the math model tells the experiment where to go, and the experiment gives back to the math model.

Ponente: Lucas Barberis (IFEG-CONICET y FAMAMF-UNC)

14:10 Modelos fraccionarios de acumulación de especies en paleoecología: rol e inferencia del orden de la derivada

Uno de los retos principales en paleoecología es la reconstrucción y estimación de la biodiversidad del pasado, debido a que el registro fósil suele ser incompleto. En este contexto, el polen fósil representa una fuente importante de información, ya que su preservación permite aproximar la riqueza de comunidades pasadas. Para abordar este tipo de problemas, se han utilizado distintas herramientas matemáticas, entre ellas las curvas de acumulación de especies.

Sin embargo, en datos paleoecológicos, el proceso de acumulación puede estar influenciado por una estructura temporal compleja, asociada a la relación entre profundidad, tiempo y aparición de nuevos tipos de polen. Esta característica proporciona una motivación aplicada para considerar modelos más flexibles que los modelos clásicos de ecuaciones diferenciales ordinarias. En particular, los modelos de ecuaciones diferenciales fraccionarias permiten introducir un parámetro adicional que modifica la dinámica temporal del sistema.

Este estudio parte de procesos de nacimiento puro y de modelos clásicos de acumulación para proponer una extensión fraccionaria en el contexto de curvas de acumulación. Mediante simulaciones y la aplicación a datos paleoecológicos, se analiza el efecto del parámetro fraccionario en la dinámica del modelo, así como los retos estadísticos asociados con su estimación. Los resultados se discuten enfatizando el papel de la formulación fraccionaria como una alternativa motivada por un problema aplicado real y no únicamente como una generalización matemática.

Ponente: Luis Alfonso Caraveo Balderas (Universidad de Sonora)

13:30 → 14:30 Modelos Computacionales basados en datos e IA en biologí

Modelación matemática y computacional de problemas derivados de las Ciencias de la Vida, Ciencias de la Salud y Ciencias Agrarias, utilizando herramientas como ecuaciones diferenciales y en diferencias, autómatas celulares, teoría de juegos, sistemas difusos y aprendizaje automático, entre otras, así como el análisis e interpretación de resultados analíticos y computacionales en estas áreas. Aprendizaje automático científico (Scientific Machine Learning); Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs); aprendizaje profundo (Deep Learning) y redes convolucionales en biología; descubrimiento de ecuaciones basado en datos (SINDy); clustering; otros afines.

Moderador: Jose Luis Cartes (Facultad de Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

13:30 Modelado de trayectorias de riesgo en salud mental mediante cadenas de Markov y procesamiento de lenguaje natural sobre registros clínicos longitudinales reales

Los relatos clínicos escritos por psiquiatras durante sus consultas contienen información valiosa sobre la evolución de los pacientes, pero raramente se analizan con herramientas matemáticas formales. En este trabajo desarrollamos un pipeline computacional que combina modelos estocásticos e inteligencia artificial para estudiar cómo evoluciona el nivel de riesgo psiquiátrico a lo largo del tiempo, usando datos reales de 58 pacientes con seguimiento ambulatorio entre 2021 y 2025, con un promedio de 17 consultas por paciente. Cada consulta fue etiquetada con un nivel de riesgo (bajo, medio o alto) asignado por expertos en salud mental.
Las trayectorias de riesgo individuales fueron modeladas como cadenas de Markov de tiempo discreto. Los resultados muestran que, en el largo plazo, la cohorte pasa el 55% del tiempo en riesgo medio, el 26% en riesgo bajo y el 19% en riesgo alto. Esto refleja una población que, si bien está en tratamiento activo, se mantiene predominantemente en un estado de alerta clínica sostenida. Un hallazgo relevante del modelo es que el estado de riesgo alto es el más inestable de los tres: los pacientes permanecen en él en promedio solo 2 consultas antes de transitar hacia otro nivel, en comparación con 3.3 consultas para el riesgo medio. Adicionalmente, se encontró que la probabilidad de escalar desde cualquier nivel hasta riesgo alto en un horizonte de 6 consultas es de aproximadamente el 19%, lo que equivale a casi 1 de cada 5 pacientes, un dato relevante para la planificación de seguimiento.
En cuanto al efecto de los cambios farmacológicos, se identificaron 603 eventos en los que el esquema de medicación fue modificado de una consulta a la siguiente. Comparando el nivel de riesgo promedio en las 4 consultas anteriores y posteriores a cada cambio, se observó una mejoría leve en promedio, aunque solo el 38% de los cambios estuvo asociado a una reducción del riesgo. Este resultado sugiere que los ajustes de medicación no producen un efecto uniforme ni inmediato sobre el nivel de riesgo a corto plazo. Complementariamente, se extrajeron señales cualitativas de los relatos mediante procesamiento de lenguaje natural en español. Estos indicadores textuales mostraron patrones diferenciados según el nivel de riesgo, validando la coherencia del léxico supervisado con la clasificación clínica.
Este trabajo demuestra que es posible extraer patrones cuantitativos clínicamente interpretables a partir de registros narrativos longitudinales en salud mental, combinando modelos matemáticos estocásticos con herramientas de inteligencia artificial. Los resultados contribuyen a la comprensión de las trayectorias psiquiátricas a lo largo del tiempo y ofrecen una base metodológica para el diseño de sistemas de alerta temprana y la optimización del seguimiento terapéutico.

Ponente: Margarita Ruiz (Universidad Comunera)

13:50 → 14:30 Estudios Interdisciplinarios y Aplicaciones Emergentes

Farmacometría y farmacología de sistemas; química computacional y diseño de fármacos; biomimética y algoritmos bioinspirados; biología cuántica; interfaces matemáticas con sociología y psicología; aplicaciones transdisciplinarias novedosas; filosofía de la biología matemática; estructuras biológicas en arquitectura e ingeniería; otros afines.

Moderador: Hyun Ho Shin (Facultad Politécnica - UNA)

13:50 Un modelo matemático para la dinámica de opinión colectiva

Los modelos de opinión permiten analizar la evolución de las creencias de un grupo de individuos que interactúan entre sí. En esta charla, presentaremos un modelo de opinión en el que una población está representada por medio de una gráfica dirigida, donde cada nodo representa a un individuo y las aristas indican la dirección en la que se ejerce influencia entre los individuos de la población. La opinión de cada persona sobre un determinado tema se modelará mediante una ecuación diferencial, considerando tanto la interacción con su entorno como sus propias convicciones y la exposición a medios de comunicación, anuncios o redes sociales. Nuestro objetivo es estudiar cómo las relaciones dentro de la comunidad, junto con las creencias personales, pueden inducir cambios en la opinión general de la población. Además de su interés en el ámbito social, este tipo de modelos puede contribuir al estudio de procesos de difusión de información, toma de decisiones colectivas y adopción de comportamientos en poblaciones, particularmente en contextos epidemiológicos, donde las opiniones sobre la vacunación o las medidas preventivas pueden influir en la propagación de enfermedades infecciosas.

Ponente: Mayra Rosalia Tocto Erazo (Universidad de Sonora)

14:10 Hacia una perspectiva matemática y social de la gestión de residuos urbanos

La disposición ilegal de residuos sólidos urbanos constituye un desafío persistente y multifactorial. Este fenómeno implica la colocación de basura y desechos en lugares no autorizados, tales como calles, terrenos baldíos, riberas y bordes de caminos en la periferia urbana, en contravención de las normativas municipales y del bien común. Su aparición responde a deficiencias en la cobertura y regularidad del servicio de recolección, falta de accesibilidad a puntos oficiales de disposición, costos asociados al transporte o retiro especial de residuos voluminosos y ausencia de una cultura ambiental sólida en las comunidades. Desde la perspectiva de la modelación matemática, este fenómeno puede abordarse por analogía con la propagación de epidemias o la difusión de información. La dinámica de adopción del comportamiento legal desde el ilegal puede representarse mediante modelos de tipo contagio prosocial, donde la transición entre comportamientos depende tanto de las sanciones derivadas del control ejercido por la gestión municipal como de la existencia misma de un foco ilegal de residuos. La relevancia del problema no es únicamente ambiental: su impacto alcanza la salud pública (proliferación de vectores como roedores e insectos), la economía municipal (costos de limpieza y restauración) y la calidad de vida de la población (impacto paisajístico y percepción de inseguridad). En este contexto, modelamos matemáticamente los procesos de acumulación de residuos dispuestos tanto de manera legal como ilegal, considerando dos clases de individuos cuyo comportamiento depende del contexto: Usuarios Ilegales Activos y Usuarios Ilegales Inducidos. Nuestros resultados se analizan a partir de evaluaciones Ex Ante (control y educación) y Ex Post (limpieza y remoción) en función de la existencia de tendencias dinámicas de largo plazo, su estabilidad y la sensibilidad respecto de los parámetros del modelo.

Ponente: Rodrigo Gutiérrez Aguilar (Universidad Católica del Maule)

14:30 → 16:00 Coffee Break

14:30 → 16:00 Sesión de Poster 3

14:30 CLUSTER NIDTEC - Sistema de Gestión del Cluster

La investigación científica contemporánea, particularmente en biología computacional, bioinformática y medicina de precisión, demanda capacidades de procesamiento masivo para ejecutar simulaciones complejas y analizar grandes volúmenes de datos. En la Universidad Nacional de Asunción, las infraestructuras de computación de alto rendimiento (HPC) son el motor fundamental que impulsa el desarrollo de proyectos científicos avanzados basados en la computación. La gestión eficiente de estas infraestructuras es un requisito indispensable para garantizar que los investigadores traduzcan modelos teóricos en resultados tangibles dentro de los plazos establecidos por los ciclos académicos.
A pesar de la potencia que ofrecen los clústeres, su operatividad se ve con frecuencia limitada por barreras técnicas de gestión. En entornos académicos, la administración manual de usuarios, la asignación descentralizada de credenciales y la dificultad para monitorear en tiempo real generan ineficiencias significativas. La dependencia de clientes SSH externos, sumada a la falta de interfaces intuitivas para el seguimiento de la ejecución de trabajos y el consumo de recursos, crea una curva de aprendizaje pronunciada que desincentiva el aprovechamiento máximo de la infraestructura. Esta fragmentación operativa impide al administrador mantener un control granular del ciclo de vida de los proyectos, lo que afecta la productividad de los equipos científicos.
Ante este escenario, se diseñó e implementó un Sistema de Gestión de Clúster integral, orientado a la centralización y automatización de procesos en entornos HPC. La solución se basa en una arquitectura web que actúa como una capa de abstracción entre el usuario final y el clúster. Se integró un portal funcional para la gestión de solicitudes de acceso, automatizando la creación y administración de credenciales de forma segura. El corazón del sistema es un panel de control (dashboard) de monitoreo que centraliza métricas críticas como los tiempos de ejecución, los ciclos de vida de los proyectos, la asignación de nodos y el consumo de memoria. Además, se desarrolló una integración nativa con el gestor de cargas de trabajo SLURM, que permite no solo la supervisión, sino también la interacción directa mediante un emulador de terminal accesible desde el portal, lo que elimina la necesidad de software externo adicional.
Tras la implementación exitosa, se logró transformar la gestión del clúster en un proceso ágil y transparente. La plataforma ha permitido optimizar la carga administrativa del gestor del sistema y reducir los tiempos de configuración. El dashboard proporciona visibilidad en tiempo real para detectar cuellos de botella de forma proactiva, mientras que la terminal web facilita el acceso remoto supervisado.
El sistema desarrollado ha demostrado ser una solución robusta para cerrar la brecha entre la complejidad del hardware HPC y la usabilidad, sentando las bases para futuras optimizaciones de procesos experimentales y analíticos.
Palabras clave: SLURM, gestión de clúster, monitoreo de recursos, automatización, computación de alto rendimiento, infraestructura académica, acceso remoto, optimización operativa.

Ponente: Fernando Gustavo Noguera Torres (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

14:50 Strategic Interactions Between Ranchers and Government in Jaguar Conservation: An Evolutionary Game Approach

The Paraguayan Chaco represents one of the last major Conservation Units for the jaguar (Panthera onca) while simultaneously constituting a frontier of rapid cattle ranching expansion. This spatial overlap generates a persistent socio-ecological conflict in which livestock predation produces economic losses for ranchers, often leading to retaliatory killing of jaguars. These dynamics threaten both biodiversity conservation and the long-term sustainability of livestock production systems. Addressing this dilemma requires moving beyond purely biological approaches toward a strategic analysis of stakeholder incentives.
The model evaluates four discrete equilibrium scenarios, with particular emphasis on the mutual cooperation state, considered the ideal coexistence regime. Under this configuration, the government provides institutional incentives such as compensation programs, tax benefits, and “Jaguar-Friendly” certification schemes, while ranchers adopt preventive non-lethal management practices. Stability analysis of this equilibrium reveals that baseline production costs cancel algebraically, implying that system stability depends primarily on marginal incentive structures rather than fixed operational expenses. In this context, the combined benefits associated with compensation mechanisms, market premiums, and avoided legal sanctions must outweigh anti-predatory investments and residual predation losses for cooperative behaviour to persist.
Preliminary results indicate that the stability of the cooperative equilibrium is strongly determined by the balance between economic incentives, enforcement mechanisms, and reputational effects. Cooperation emerges as a viable long-term outcome only under parameter regimes where market-based incentives and institutional support exceed the economic costs associated with coexistence. These findings suggest that long-term coexistence between livestock production and jaguar conservation is not structurally guaranteed but instead depends on how incentive structures reshape stakeholder behaviour over time.
The remaining peripheral equilibria, corresponding to asymmetric cooperation or full defection by one or both actors, remain under active investigation. Current work focuses on characterizing their stability properties, transition dynamics, and sensitivity to changes in policy instruments and market conditions.
This work provides a formal evolutionary game-theoretic framework for understanding cooperation in human–wildlife conflict systems, emphasizing that coexistence between jaguar conservation and livestock production is not merely a biological possibility but a manageable strategic outcome.
Keywords: evolutionary game theory; replicator dynamics; human–wildlife conflict; jaguar conservation; Great Chaco, sustainable cattle ranching; discrete dynamical systems.

Ponente: Prof. José L. Cartes Yegros (Facultad Politécnica UNA)

15:10 Superficies mínimas triplemente periódicas como aproximación de huesos esponjosos: simulación de flujos intersticiales

El flujo de líquido intersticial en el hueso esponjoso participa en el transporte de masa y en la generación de estímulos mecánicos dentro de la microarquitectura trabecular. Entre estos estímulos, el esfuerzo cortante producido por el movimiento del fluido sobre las superficies internas del tejido se asocia con la mecanotransducción osteocitaria y la remodelación ósea. Desde el enfoque computacional, el gradiente de velocidad permite aproximar variaciones locales del flujo relacionadas con el esfuerzo cortante, debido a que este depende de la viscosidad del fluido y de los cambios de velocidad próximos a las paredes sólidas. Por ello, el objetivo de este estudio es analizar el gradiente de velocidad como una métrica hidrodinámica para explorar posibles zonas de variación del esfuerzo cortante vinculado al estímulo mecánico en modelos de hueso esponjoso basados en superficies mínimas triplemente periódicas (TPMS).
Del punto de vista metodológico, se desarrolló un estudio experimental in silico, cuantitativo y descriptivo-comparativo, basado en modelos TPMS tipo giroide y diamante como estructuras análogas al hueso esponjoso. Las simulaciones se realizaron en OpenFOAM v8, bajo condiciones de flujo laminar, estacionario e incompresible, considerando distintos niveles de porosidad, velocidades de entrada y modelos reológicos newtoniano y de Carreau. Los campos de velocidad y gradiente de velocidad se posprocesaron en ParaView y se analizaron en Python. El gradiente se interpretó como una métrica indirecta para comparar posibles variaciones del esfuerzo cortante.
Los resultados mostraron que el gradiente de velocidad varió según la geometría, la porosidad, la velocidad de entrada y el modelo reológico. Las regiones de estrechamiento, curvatura y cambios de dirección del flujo concentraron mayores gradientes, lo que sugiere posibles zonas de incremento local del esfuerzo cortante. La geometría giroide tendió a distribuir los gradientes en trayectorias más continuas, mientras que la geometría diamante presentó concentraciones locales en pasos más restringidos. Asimismo, las variaciones de porosidad modificaron la distribución espacial del gradiente, indicando que la microarquitectura condiciona las variaciones hidrodinámicas dentro del medio poroso. El comportamiento no newtoniano produjo cambios en los perfiles del gradiente, especialmente en condiciones de baja velocidad de entrada.
El análisis de los resultados sugiere que el gradiente de velocidad constituye una métrica computacional útil para aproximar variaciones locales del esfuerzo cortante en modelos TPMS de hueso esponjoso. Considerando que el esfuerzo cortante es un estímulo mecánico vinculado con la respuesta biológica del tejido óseo, estos resultados pueden orientar estudios posteriores sobre mecanotransducción osteocitaria, remodelación ósea e ingeniería de tejido óseo. Sin embargo, los hallazgos deben interpretarse como una aproximación hidrodinámica inicial, aún sin validación experimental ni medición directa de respuestas celulares o bioquímicas.
Palabras clave: gradiente de velocidad, esfuerzo cortante, flujo intersticial, hueso esponjoso, TPMS, dinámica de fluidos computacional.

Ponente: Candy Giannina Santacruz Ayala (Escuela de Postgrado. Universidad Nacional del Este)

15:30 Implementación de un Solver Adaptativo PD-LGMRES en PETSc

La resolución de sistemas de ecuaciones lineales de gran escala es un pilar fundamental en la simulación computacional de problemas complejos, incluyendo la biomecánica, la epidemiología espacial y la farmacología de sistemas. En estos escenarios, el método GMRES es ampliamente utilizado; sin embargo, su implementación estándar enfrenta desafíos críticos cuando los sistemas presentan un número de condicionamiento elevado y una alta demanda computacional, derivando en estancamientos de convergencia.

El método GMRES tradicional requiere reiniciar el espacio de Krylov para gestionar la memoria, lo que a menudo conlleva la pérdida de información para los siguientes reinicios. Cuando el método se estanca, el usuario se ve obligado a realizar ajustes manuales del parámetro de reinicio ($m$), una tarea ineficiente que no escala ante sistemas dinámicos y que consume recursos de cómputo en arquitecturas de alto rendimiento (HPC).

Se presenta la implementación nativa del algoritmo PD-LGMRES (Cabral, J.C., Espínola, G., Varela, J. & Schaerer, C., in: Proc. XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), Vol. 5, 2025), dentro de la librería PETSc (Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation). Esta propuesta integra un controlador Proporcional-Derivativo (PD) que ajusta dinámicamente el tamaño del espacio de Krylov ($m$) en tiempo de ejecución (Cabral, J.C., Schaerer, C.E. & Bhaya, A., Numer. Linear Algebra Appl. 27, e2305, 2020). El controlador analiza la evolución del residuo actual y su tendencia derivada para aumentar o disminuir la memoria del solver, evitando el reinicio innecesario y preservando los vectores de aumento (AugVecs) necesarios para una convergencia acelerada. La implementación se realizó integrando la API de registro dinámico KSPRegister de PETSc, garantizando compatibilidad con arquitecturas modernas y alta eficiencia de memoria.

El solver desarrollado permite una convergencia estable y autogestionada en sistemas lineales no simétricos. Las pruebas realizadas demuestran que el controlador PD mitiga eficazmente el estancamiento del residuo, reduciendo el número total de iteraciones y optimizando el uso de memoria comparado con solvers estáticos. La implementación nativa en C supera en rendimiento y control de recursos a los prototipos de alto nivel, consolidándose como una herramienta robusta para la simulación numérica a gran escala en aplicaciones biológicas.

La implementación del controlador adaptativo PD-LGMRES en PETSc ofrece una solución eficiente y escalable para los desafíos actuales en la simulación numérica biomédica. Este enfoque no solo mejora la tasa de convergencia, sino que también automatiza la gestión de recursos computacionales, eliminando la necesidad de sintonización manual de hiperparámetros. La integración técnica presentada abre nuevas posibilidades para el modelado de fenómenos biológicos complejos donde la precisión, el costo computacional y la estabilidad numérica son críticos.

Ponente: Natalia Godoy (Facultad Politecnica - UNA)

15:40 Análisis computacional de la movilidad electroforética de ADN circular superenrollado y sus intermediarios de replicación en geles de agarosa

El superenrollamiento del ADN circular es un factor determinante en estudios basados en electroforesis en geles de agarosa, una técnica clave para separar y diferenciar topoisómeros de ADN circular. Sin embargo, el comportamiento electroforético de las familias topológicas de los intermediarios de replicación de ADN circular aún no ha sido completamente caracterizado. En este trabajo nos proponemos analizar, mediante dinámica molecular, el efecto del superenrollamiento y del estadío de replicación sobre la movilidad electroforética de intermediarios de replicación de moléculas de ADN circular. Para ello, se empleará el modelo coarse-grained oxDNA2 para simular moléculas de ADN circular en distintos estadios de replicación y con densidades de superenrollamiento (σ) ≈ 0, -0,02, -0,06 y -0,08. Las moléculas serán insertadas en una red de beads que representará un gel de agarosa y serán sometidas a una fuerza externa uniforme y unidireccional. Las simulaciones serán ejecutadas utilizando un termostato de John y una concentración salina de 0.5 M, considerando además distintas concentraciones de agarosa y diferentes intensidades de fuerza aplicada. Se espera que la movilidad electroforética aumente con la intensidad de la fuerza externa y disminuya con la concentración de agarosa, y que estas relaciones se encuentren moduladas tanto por el grado de superenrollamiento como por el estadío de replicación de la molécula. Como perspectiva a futuro, este enfoque permitirá contrastar y analizar observaciones experimentales relacionadas con la influencia de la conformación molecular y la compactación topológica sobre la movilidad electroforética. Asimismo, se espera contribuir a la identificación de señales observadas experimentalmente que podrían corresponder a determinadas familias de topoisómeros de ADN circular y sus intermediarios de replicación.

Ponente: Victor Manuel Martinez Chamorro (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Comparative evaluation of machine learning regression models for fitting CAR T cell therapy kinetic data

CAR T cell therapy is a revolutionary cancer immunotherapy. Yet tumor immune dynamics demand quantitative approaches. Mechanistic models like CARRGO require accurate parameter estimation from experimental data. Machine learning offers a powerful alternative for direct curve fitting and prediction without explicit model inversion. In this work, we implement and compare multiple machine learning regression models to fit dynamic curves derived from CAR T cell experimental data (from the literature). In vitro time course assays (487 samples) were preprocessed and reduced to time (independent variable) and the measured response. Seven regression models are trained using an 80/20 split: Linear Regression (baseline), Random Forest (100 trees), SVM (RBF kernel), AdaBoost (100 estimators), K Nearest Neighbors (k=5), Decision Tree, and a Deep Neural Network (3 hidden layers: 64-128-64, ReLU, Dropout 20%, 500 epochs). Models are compared using R2, RMSE, and 5-fold cross-validation. In addition, ML model predictors are implemented.

Comparative results show that KNN achieves the best performance, with an R2 of 0.9997 and an RMSE of 0.0080 on the test set (CV R2 = 0.9987 ± 0.0005). The deep neural network achieves R2 = 0.9938, while the Decision Tree and Random Forest achieve R2 = 0.9992 and 0.9989, respectively. The Linear Regression model yields poor performance (R2 = 0.5363). Finally, the KNN-based predictor successfully estimated response values for new time inputs (e.g., at t = 10.0 hours, predicted response = 0.8814 ± 0.0080).

This work shows that simple non-parametric models (such as aKNN, Random Forest, and Decision Tree) outperform classical linear regression and even a deep neural network for curve fitting of CAR T cell kinetic data from in vitro assays. Future work will include the integration with physics-informed models.

Ponentes: Sidney Galeano (Universidad Nacional de Asunción), Haidar Hijazi Zein Eddine (Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Comparison of Tumor Growth Models to Predict Melanoma Dynamics

Melanoma, among different types of cancer, distinguishes for its high aggressiveness and strong metastatic potential. During the last few years, mathematical modeling methods have been widely used to describe tumor growth dynamics and to analyze the effectiveness of different therapeutic approaches [1]. the objectives of this study is to use computational methods for the calibration and selection of mathematical models based on ordinary differential equations (ODEs), utilizing experimetal volume data from [2], in order to evaluate the predictive capacity of the selected model and to perform computational simulations under different therapeutic conditions.
In the first stage of the study, mathematical models of tumor growth were used, (Exponential, Logistic, Von Bertalanffy, Linear, Mendelssohn, Surface, and Gompertz models), to describe melanoma progression since experimental data originating from murine models with untreated tumors [2]. The parameters of each model were estimated using nonlinear fitting techniques based on the Least Squares Method. The numerical solution of the differential equations was performed using the LSODA solver, an adaptive method capable of automatically alternate schemes suitable for rigid and non-rigid systems. The selection of the most appropriate model was conducted based on statistical criteria, as the BIC (Bayesian Information Criterion) and the AIC (Akaike Information Criterion), which balances adjustment quality and model complexity, in addition to other metrics. For this stage, specific data from the NOG control group were used, consisting of immunodeficient mice lacking interleukin-2 (IL-2) expression [2].
Therefore, the selected growth function will serve as the basis for constructing the complete model, in which an additional term representing the effect of immunotherapy will be incorporated. For this purpose, data from the NOG CAR-T group will be used consisting of immunodeficient mice lacking interleukin-2 (IL-2) expression, submitted to immunotherapy with CAR-T cells (genetically modified T lymphocytes to express chimeric antigen receptors capable of recognizing and eliminating specifically tumor cells) [2].
The study establishes a relationship between the two developed stages, in which the modeling of untreated tumor growth underlies the analysis of the therapeutic response. In future work, it is intended to relate all the stages of the model more integrated with the objective to improve its predictive capability under different therapeutic conditions. These extensions may contribute to a more comprehensive understanding of the interaction between the tumor and immunotherapy. Moreover, the proposed approach enables the quantitative evaluation of deviations related to the natural tumor growth induced by therapy, providing a tool to investigate the impact of melanoma dynamics treatment.
References:
[1] ALVES, N. B.; MANCERA, P. F. A.; RODRIGUES, G.; ANTUNES, M. E. Model selection of tumor growth dynamics in untreated melanoma as a base linear for CAR-T cells therapy. Hematology, Transfusion and Cell Therapy [S.l.], v. 48, supl.1, p.106272, 2026. DOI:https://doi.org/10.1016/j.htct.2026.106273.
[2] FORSBERG, E. M. V.; LINDBERG, M. F.; JESPERSEN, H.; ALSÉN, S.; BAGGE, R. O.; DONIA, M.; SVANE, I. M.; NILSSON, O.;NY,L.;NILSSON,L.M.;NILSSON,J. A. HER2 CAR-T cells eradicate uveal melanoma and T-cell therapy–resistant human melanoma in IL2 transgenic NOD/SCID IL2 receptor knockout mice. Cancer Research, [S.l.], v. 79, n.4, p.899–904, 2019. DOI: https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-18-3158.

Ponente: Nicolly Baptista Alves (universidade estadual paulista - UNESP)

15:40 Drug Transport from Sirolimus-Eluting Coronary Stents Through a Multilayer Arterial Wall

Drug-eluting stents (DES) have become a standard treatment for coronary artery disease by providing localized and sustained drug delivery to prevent restenosis. Nevertheless, the therapeutic efficacy of these devices strongly depends on the transport mechanisms governing drug distribution within the arterial wall. Understanding the interplay among diffusion, convection, tissue permeability, and drug–tissue interactions is essential for optimizing stent performance and improving long-term clinical outcomes.
In this work, we investigate the elution dynamics of sirolimus released from coronary drug-eluting stents and its transport through a multilayer arterial wall composed of the endothelium, internal elastic lamina, media, and adventitia. The arterial wall is modeled as a heterogeneous porous medium with layer-dependent transport properties. The system is described by a convection–diffusion–reaction model that accounts for both free and tissue-bound drug concentrations. Interstitial fluid motion within the porous tissue is governed by Darcy’s law, enabling the role of tissue permeability in drug penetration and retention to be assessed. Distinct physiological and transport parameters are assigned to each arterial layer to capture the heterogeneity of the vascular wall and provide a realistic representation of intramural drug delivery.
The governing equations are discretized using the finite element method and solved numerically in the Julia programming language using the Gridap.jl framework. The computational model is used to analyze the spatial and temporal evolution of sirolimus concentration within the arterial wall and to evaluate the effects of permeability, diffusion coefficients, reaction kinetics, and interstitial flow on its distribution.
The proposed framework enables the identification of key parameters controlling drug retention, tissue uptake, and transmural drug distribution, providing a computational tool for the analysis and optimization of coronary drug-eluting stents.

Ponentes: Juan Ángel Venega Martínez (Universidad Nacional de Asunción), Maria Paz Ibarra Duarte (Universidad Nacional de Asunción)

15:40 En busca de los modelos matemáticos del sistema nervioso

Las neurociencias contemporáneas se enfrentan a una paradoja definitoria: la acumulación de una plétora de datos, a menudo fragmentarios y difícilmente relacionables, contrasta con la dificultad de articular explicaciones causales unificadas. Con frecuencia, se conocen generalidades causales de un fenómeno sin comprender sus procesos internos detallados, o, a la inversa, se dominan mecanismos internos sin poder integrarlos en un marco causal general. Esta tesis desarrolla una construcción matemática y conceptual que aborda el desafío teórico fundamental de las neurociencias: la unificación de modelos capaces de representar la naturaleza intrínsecamente hipercompleja del sistema nervioso. Esta hipercomplejidad —entendida como la integración de múltiples niveles organizativos (molecular, celular, de redes y sistémico) y escalas temporales— ha impulsado la evolución de sucesivos modelos matemáticos, desde formulaciones deterministas y de escala única hacia marcos estocásticos, multiescala y basados en teoría de redes.

El primer “alunizaje” matemático en neurociencias se produjo con los trabajos del fisiólogo Louis Lapicque (1907), quien cuantificó la relación entre intensidad y duración de un estímulo eléctrico necesario para elicitar una respuesta refleja, sentando las bases de los modelos de integración temporal. A este le siguieron contribuciones fundamentales como el modelo de Hodgkin–Huxley (sistema de ecuaciones diferenciales no lineales para los potenciales de acción), el modelo de McCulloch–Pitts (lógica simbólica y redes de neuronas binarias), la teoría del cable (ecuaciones de propagación electrotónica), los modelos de poblaciones neuronales (Wilson–Cowan, sistemas dinámicos no lineales) y los modelos de sincronización (Kuramoto, osciladores acoplados). Esta trayectoria refleja una búsqueda constante de abstracciones matemáticas capaces de capturar propiedades emergentes y la plasticidad inherente al sistema nervioso.

El aporte central de esta tesis es un modelo matemático basado en el concepto de red multicapa dinámica, formalizado como una estructura M = (G, C), donde G = {Gα} es un conjunto de capas, cada una representada por un grafo Gα = (Vα, Eα) que codifica un nivel organizativo distinto, y C denota el conjunto de interconexiones entre capas. Para incorporar la plasticidad neuronal, el documento también realiza una extensión ponderada de los grafos dependientes del tiempo, donde tanto los vértices como las aristas pueden evolucionar temporalmente tanto en su existencia como en su ponderación, capturando así la reconfiguración dinámica de la conectividad neural. Adicionalmente, se adaptan métricas estándar de teoría de redes al contexto multicapa y se propone una medida de complejidad de procesamiento de información, definida como una función f: R^n → R cuyos espacios vectoriales cociente se dejan formalmente definidos para futura especificación.

De este modo, la tesis no solo sintetiza críticamente la historia de la modelización matemática en neurociencias, sino que propone una aproximación a un marco teórico basado en redes multicapa dinámicas que permite integrar representaciones de distintos niveles organizativos, ofreciendo un lenguaje matemático común para abordar la hipercomplejidad del sistema nervioso.

Ponente: Cuauhtémoc Fénix Martínez Sánchez (Universidad Nacional Autónoma de México)

15:40 Integración del VPH en carcinoma de pene: explorando los patrones de inserción viral y la heterogeneidad morfológica

Antecedentes:
El carcinoma escamoso de pene (CEP) asociado al virus del papiloma humano (VPH) se encuentra representado por una gama de morfologías histológicas, principalmente los subtipos basaloide, condilomatoso y usual. Estos subtipos presentan un comportamiento clínico variado relacionado con su morfología, a pesar de su etiología común. Si bien la integración del VPH es un factor conocido de la carcinogénesis, aún no está claro si la diversidad morfológica del CEP está influenciada por patrones de inserción viral. Este estudio tuvo como objetivo determinar si distintos patrones de integración del VPH se asocian con estos subtipos histológicos.
Métodos:
Un total de 30 muestras de CEP de subtipos basaloide, condilomatoso y usual fueron sometidas a DNAseq enriquecido por captura híbrida de VPH para determinar sitios de inserción viral. El análisis bioinformático incluyó la cuantificación de los eventos de integración viral (EIV), pruebas de enriquecimiento cromosómico y evaluación de preferencia por regiones genómicas codificantes.
Resultados:
Frecuencia de integración: El estudio identificó una alta carga de integración viral en toda la cohorte, con un promedio de 185.6 eventos en CEP basaloides, 133.4 en usuales y 146.1 en condilomatosos. Sin embargo, no se encontró una diferencia significativa en el número de EIV entre estos grupos (p = 0.5362, Kruskal-Wallis), lo que sugiere que la carga de integración no promueve la divergencia morfológica.
Distribución genómica: Los eventos de integración se distribuyeron por todo el genoma, siguiendo en gran medida un patrón proporcional a la longitud cromosómica. Notablemente, el cromosoma Y fue identificado como punto frío (coldspot), mostrando aproximadamente 39% menos EIV de lo esperado por azar.
Preferencia por regiones codificantes: Comparamos la densidad de integración utilizando un modelo de efectos mixtos con distribución ZIBN (Zero-Inflated Negative Binomial). Tras normalizar por la longitud regional, el modelo reveló un sesgo profundo hacia regiones codificantes (~2% del genoma humano) con un enriquecimiento de 52 veces comparado con regiones no codificantes. Esta preferencia fue consistente en todas las morfologías.
Hipótesis de la "caza viral" (Viral Hunting): El análisis de la densidad génica como predictor del enriquecimiento viral mostró que, si bien el virus se dirige preferentemente a áreas ricas en genes (p = 0.018), esta correlación no varía significativamente entre los diferentes subtipos (interacción entre la densidad génica y la morfología, p = 0.54). Aunque la integración viral se dirige hacia elementos genómicos funcionales, la densidad absoluta de genes por cromosoma no es el único determinante de la frecuencia de integración (R2-ajustado = 0.0757).
Conclusión:
Nuestros hallazgos demuestran que la integración del VPH es una característica generalizada en el CEP asociado al VPH. Si bien la frecuencia de integración y su preferencia por las regiones ricas en genes son uniformes en todos los subtipos histológicos, el impacto cualitativo (impactos en genes específicos) en lugar de la carga cuantitativa puede ser el principal impulsor de la heterogeneidad morfológica y clínica. La comprensión de estos patrones podría, eventualmente, ayudar en la subtipificación molecular del CEP más allá de la histología tradicional.

Ponente: Diego Fernando Sanchez Martinez (GBI - NIDTec, Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Logit y Otras Dinámicas Alternativas para Juegos de Bienes Públicos Opcionales con Castigo

El problema del free rider en los bienes públicos surge de la tensión entre el beneficio privado y el beneficio social. Trabajos anteriores han permitido observar la efectividad de ciertas estrategias de castigo frente al problema del free rider, mediante la dinámica del replicador, aplicada a un juego de bienes públicos opcional —Optional Public Goods Game (OPGG)—. En particular, se ha estudiado el castigo fraccional, un mecanismo que consiste en seleccionar aleatoriamente una fracción $d$ de los free riders y reducir a cero el pago recibido por los individuos sancionados, disminuyendo así el pago esperado de la estrategia desertora. Estos resultados muestran que el parámetro de castigo puede modificar la localización y la naturaleza de los puntos de equilibrio, incentivando la cooperación.
A pesar de lo mencionado, la eficacia del castigo fraccionario fuera del contexto de la dinámica del replicador aún es incierta. Permanece abierta la pregunta de cómo se comporta este mecanismo en dinámicas alternativas a la del replicador, si los comportamientos son estables sobre distintas dinámicas, o si encontramos comportamientos nuevos según la variación de los parámetros de estudio.
En este trabajo se estudia el OPGG con castigo fraccional utilizando exclusivamente la dinámica logit. Se busca caracterizar la existencia, el número y la localización de sus puntos de equilibrio para distintos valores del parámetro de castigo $d$ y del nivel de ruido $\eta$. Para ello, se realiza un análisis de sensibilidad de los parámetros del sistema, observando cómo las proporciones de cooperadores, desertores y no participantes se desplazan dentro del simplex conforme varían ambos parámetros. Los resultados obtenidos se contrastan con los reportados previamente para la dinámica del replicador, identificando coincidencias y diferencias atribuibles, en parte, a la incorporación del ruido en el proceso de revisión de estrategias.
En todas las sociedades existen bienes comunes cuya degradación o desaparición puede producir consecuencias importantes. La caracterización de los equilibrios bajo dinámica logit permite estudiar el efecto del castigo en las decisiones de una población que toma la mejor decisión, en un entorno informativo ruidoso. Estos resultados pueden contribuir a una evaluación más robusta de los mecanismos de sanción, al mostrar cómo diferentes niveles de castigo y ruido modifican la evolución del sistema.

Ponentes: Elías Giménez (Universidad Nacional de Asunción), Sr. Iván Riquelme (Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Lottery punishment can drive full cooperation in spatial optional public goods games

Overfishing, tax evasion, and environmental pollution all share the same structure: individuals exploit a shared resource while costs fall on everyone. Under natural selection, selfish strategies are favored, yet cooperative behavior persists across scales, from microbial communities to international climate agreements. Explaining this persistence is a central challenge in evolutionary biology, economics, and social science (Hardin, G., Science 162, 1243–1248, 1968).

Many mechanisms promote cooperation: kin selection, network reciprocity, and reward (Nowak, M.A., Science 314, 1560–1563, 2006). Punishment has received the most attention as a direct suppressor of defection(Botta, R. et al., CLEI Electron. J. 17, 7, 2014). Peer punishment generates a second-order free-rider problem since cooperators who sanction are outcompeted by those who do not. Pool punishment distributes costs through a shared fund but incurs enforcement costs even when no defectors are present (Sigmund, K. et al., Dyn. Games Appl. 1, 149–171, 2011). Both leave the punisher population vulnerable to erosion.

We introduce a lottery-based punishment mechanism in the spatial optional public goods game (SOPGG) on a two-dimensional square lattice with periodic boundary conditions where each agent holds one of three strategies: Cooperator(C), Defector(D), and Loner(L). At each round, each agent plays within its Moore neighborhood of radius 1, forming groups of up to nine players. Cooperators contribute $c = 1$ to a common pool multiplied by $r > 1$ and redistributed equally among participating members. Defectors contribute nothing but share equally, and loners abstain and receive a fixed payoff $\sigma$.

\begin{equation}
\pi_C = \frac{r \cdot n_C}{n} - 1.
\end{equation}
\begin{equation}
\pi_D = \frac{r \cdot n_C}{n}.
\end{equation}

Rather than treating punishment as a choosable strategy, every cooperator is independently assigned the punisher role with probability $P_0$ via a Bernoulli trial, local to each neighborhood and independent across neighborhoods. A punisher imposes a fine $\beta$ on each neighboring defector at personal cost $\alpha$ per defector:

\begin{equation}
\pi_C^P = \frac{r \cdot n_C}{n} - 1 - \alpha \cdot n_D.
\end{equation}

Each defector has its payoff reduced by $\beta$ per punisher in its neighborhood:

\begin{equation}
\pi_D^P = \frac{r \cdot n_C}{n} - \beta \cdot n_{cp}
\end{equation}

Strategy updates follow proportional imitation: each agent adopts a neighbor's strategy with probability proportional to the positive payoff difference across all eight neighbors.

Simulations show that above a critical $P_0 \approx 0.197$ the system undergoes a sharp phase transition to full cooperation, with loners going extinct firstand defectors following. Below this threshold the three strategies cycle in a Red Queen coexistence. Between the two regimes there is a narrow band where defection dominates before cooperation takes over. Because strategies update by imitation, once loners disappear the game becomes compulsory and extinct strategies cannot return, so the transition is irreversible. Larger populations($N \geq 100 \times 100$) reach full cooperation consistently, while smaller grids collapse to defection, cooperation or loner at random. The loner payoff $\sigma$ has no significant effect within its valid range, and higher $r$ lowers thecritical $P_0$. Randomly distributing enforcement can stabilize cooperation in spatial populations without punishment being an independently selectable strategy.

Ponente: Diego David Delpino Miño (Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Mejorando metadatos multivariables: Aplicación al estudio de lupus eritematoso sistémico

El lupus eritematoso sistémico (LES) es una enfermedad auto-inmune crónica asociada con una alta morbilidad y mortalidad. Entre sus complicaciones, las infecciones del tracto urinario (ITU) son particularmente frecuentes y recurrentes, especialmente en el contexto de la terapia inmunosupresora. En ese contexto, los estudios longitudinales son esenciales para comprender la evolución de la enfermedad y los efectos de los tratamientos, pero los datos brutos suelen llegar en formatos inadecuados para el análisis estadístico. Dos desafíos principales que se han presentado son: (1) datos dispersos en múltiples tablas apiladas (visita basal y seguimientos) dentro de una misma hoja de cálculo, y (2) conjuntos de datos que requieren un control de calidad sistemático para identificar casos prevalentes, patrones de datos nulos, variables invariantes y abandono de sujetos antes del análisis. Este estudio describe un flujo de trabajo integrado de dos etapas que transforma datos longitudinales de pacientes con lupus y un grupo de control en un conjunto de datos listo para el análisis.

Este flujo integrado se implementa a través de lenguajes de programación como Python y R, para transformar datos longitudinales desorganizados (a veces caóticos) en una forma lista para el análisis, abarcando los pasos de consolidación, limpieza, imputación de los datos; y la selección de variables significativas. Al separar la consolidación de la auditoría de calidad, permite la corrección iterativa manual de los archivos fuente mientras mantiene una documentación completa de todas las decisiones estructurales. La filosofía de «detectar, no autocorregir» garantiza la supervisión del investigador en cada punto de decisión. El flujo es adaptable a este estudio longitudinal y sirve como base para el análisis exploratorio posterior, la imputación y el modelado estadístico. Se enfatiza, sin embargo, la importancia de llevar a cabo una buena definición previa de las variables para evitar una miríada de datos vacíos. La secuencia de pasos total para el análisis de datos en este estudio se expone a continuación: (1) Consolidación de datos, (2) Limpieza, (3) imputación, (4) Selección de variables utilizando Multivariate Symmetrical Uncertainty (SU-MSU), (5) Aprendizaje estadístico (Statistical learning), (6) Entrenamiento y validación.

Reconocimiento
ESTR01-23-ARASY

Bibliografía
You, J., Ma, X., Ding, D. Y., Kochenderfer, M. J., & Leskovec, J. (2020). Handling missing data with graph representation learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020).

Yoon, J., Jordon, J., & van der Schaar, M. (2018). GAIN: Missing data imputation using generative adversarial nets. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML).

Hidalgo-Tenorio, C., Jiménez-Alonso, J., de Dios Luna, J., Tallada, M., Martínez-Brocal, A., & Sabio, J. M. (2004). Urinary tract infections and lupus erythematosus. Annals of the Rheumatic Diseases, 63(4), 431-437

Ponentes: Lucas Alvarenga (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales), Santiago Gomez Guerrero

15:40 Modelagem farmacocinética fracionária do cabotegravir de longa duração

A farmacocinética é o ramo da farmacologia responsável pelo estudo dos processos de absorção, distribuição, metabolismo e excreção de fármacos no organismo, buscando estabelecer a relação entre o tempo e a concentração do medicamento nos diferentes compartimentos biológicos (Rowland, M. & Tozer, T.N., Clinical Pharmacokinetics and Pharmacodynamics: Concepts and Applications, Lippincott Williams & Wilkins, 2011). Para descrever tais processos, é comum o emprego de modelos compartimentais formulados por meio de equações diferenciais ordinárias, possibilitando a determinação de parâmetros importantes como tempo de latência, duração do efeito farmacológico e permanência do fármaco no organismo.

Entretanto, quanto mais próxima da realidade se deseja a modelagem de um sistema biológico, maior tende a ser sua complexidade matemática. Nesse contexto, o Cálculo Fracionário vem sendo utilizado como uma alternativa promissora para a modelagem de processos biológicos, principalmente devido à natureza não local de seus operadores, permitindo incorporar efeitos de memória e dependência histórica frequentemente observados em sistemas fisiológicos complexos (Diethelm, K., The Analysis of Fractional Differential Equations, Springer, 2010).

Em particular, neste trabalho, considera-se a modelagem farmacocinética do Cabotegravir de Longa Ação (CAB-LA), um antirretroviral inibidor da integrase aprovado pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) para utilização na profilaxia pré-exposição (PrEP) ao HIV. O medicamento é indicado para indivíduos com elevado risco de infecção, destacando-se como alternativa ao uso diário dos esquemas orais convencionais.

Formulamos a versão fracionária - com ajuste dimensional - do modelo compartimental proposto por Han et al. (Han, K. et al., CPT Pharmacometrics Syst. Pharmacol. 9, 143–155, 2020), para um regime de dose única, descrito pelo sistema:

$\left\{ \begin{array}{l} {}^{C}D_t^{\alpha}C_a(t)= -\tau^{1-\alpha}k_aC_a(t),\\ {}^{C}D_t^{\alpha}C_1(t)= \tau^{1-\alpha}\left[k_aC_a(t)-(k_e+k_{12})C_1(t)+k_{21}C_2(t)\right],\\ {}^{C}D_t^{\alpha}C_2(t)= \tau^{1-\alpha}\left[k_{12}C_1(t)-k_{21}C_2(t)\right], \end{array} \right.$

onde $C_a$, $C_1$ e $C_2$ representam os compartimentos de absorção, central e periférico, respectivamente; $k_a$ denota a constante de absorção do fármaco, $k_e$ a constante de eliminação a partir do compartimento central, $k_{12}$ e $k_{21}$ as constantes de transferência entre os compartimentos central e periférico, $\tau$ o parâmetro de ajuste dimensional e $0<\alpha\leq1$ a ordem da derivada fracionária de Caputo. Os parâmetros farmacocinéticos utilizados foram obtidos de Han et al. (2020).

As soluções numéricas foram obtidas por meio do método preditor-corretor de Garrappa (Garrappa, R., Int. J. Comput. Math. 87, 2281–2290, 2010). Os resultados preliminares indicam que a redução das ordens fracionárias altera significativamente a dinâmica farmacocinética do sistema, especialmente nas fases de absorção e eliminação. Observou-se uma maior persistência das concentrações nos compartimentos central e periférico para valores de $\alpha<1$, produzindo perfis compatíveis com a longa permanência do cabotegravir no organismo. Além disso, pequenas variações na ordem fracionária foram capazes de gerar diferentes cenários farmacocinéticos sem modificações estruturais no modelo, sugerindo potencial para representar diferentes condições fisiológicas e metabólicas associadas aos indivíduos em tratamento.

Como continuidade desta pesquisa, pretende-se incorporar regimes terapêuticos com aplicações periódicas do CAB-LA, permitindo analisar a dinâmica farmacocinética em tratamentos contínuos e comparar os comportamentos das versões clássica e fracionária do modelo.

O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.

Ponente: Matheus Pereira de Melo (UNESP - BAURU)

15:40 Modelagem Matemática da Dinâmica do Câncer sob Tratamento Combinado de Radioterapia e Viroterapia

O câncer é um dos principais problemas de saúde pública no mundo, com cerca de 20 milhões de novos casos e 10 milhões de óbitos em 2022 (Ferlay, J. et al., Global Cancer Observatory: Cancer Today, International Agency for Research on Cancer, 2024). Diversos são os tratamentos existentes, como a cirurgia, a quimioterapia, a radioterapia e a imunoterapia, além de novos tratamentos possibilitados pelos avanços tecnológicos, como a viroterapia, que usa de vírus geneticamente modificados como agentes de eliminação das células cancerosas, sem afetar as células saudáveis (Sonkin, D. et al., Canc. Gen. 286-287, 18-24, 2024; Volovat, S. R. et al., I. J. Molec. Sci. 25, 1180-1213, 2024).
Este trabalho propõe o estudo, por meio de equações diferenciais ordinárias, de um modelo de radioviroterapia, isto é, a combinação da radioterapia com a viroterapia, baseado em (Al-Tuwairqi, S. M. et al., J. Theor. Bio. 506, 110405-110417, 2020; Mahasa, K. J. et al., Math. Biosc. Eng. 19, 4429-4457, 2022). O modelo é dado por,

\begin{equation}
\left{\begin{array}{lcl}
\dfrac{dS_{u}}{dt} & =& r_{S}S_{u} \left(1 - \frac{S_{u} + R_{u}}{K} \right) - (1-p)\omega S_{u}R_{T} - \beta S_{u}V \
\dfrac{dR_{u}}{dt} & =& r_{R}R_{u} \left(1 - \frac{S_{u} + R_{u}}{K}\right) - p \omega R_{u}R_{T} - \beta R_{u}V \
\dfrac{dS_{i}}{dt} & =& \beta S_{u}V - \delta S_{i} - (1-p) \omega S_{i}R_{T} \
\dfrac{dR_{i}}{dt} & = &\beta R_{u} V - \delta R_{i} - p \omega R_{i}R_{T} \
\dfrac{dV}{dt} & =& b \delta (S_{i} + R_{i}) - \kappa \beta V(S_{u} + R_{u}) - \alpha V
\end{array}\right. ,
\end{equation}
em que $S_{u}(t)$ e $R_{u}(t)$ são o número de células tumorais não infectadas por vírus suscetíveis e resistentes à radiação, respectivamente, $S_{i}(t)$ e $R_{i}(t)$ são o número de células tumorais infectadas por vírus suscetíveis e resistentes à radiação, respectivamente, e $V(t)$ é o número de vírus livres. Quanto aos parâmetros utilizados, $r_{S}$ e $r_{R}$ são as taxas de crescimento das células tumorais suscetíveis e resistentes à radiação, respectivamente, $K$ é a capacidade de suporte das células tumorais, $p$ é a probabilidade do efeito da radiação, $\omega$ é a taxa de sensibilidade à radiação absorvida, $R_{T}$ é a taxa de radiação aplicada, $\beta$ é a taxa de infecção viral, $\delta$ é a mortalidade das células tumorais infectadas por vírus, $b$ é a taxa de produção de novos vírus livres por conta da explosão celular, $\kappa$ é a taxa de consumo dos vírus e $\alpha$ é a taxa de eliminação viral.
Os resultados obtidos envolvem a estabilidade dos pontos de equilíbrio endêmico e livre da terapia através do número reprodutivo básico $(R_{0})$ e simulações computacionais de diferentes cenários de tratamentos.

Ponente: Wanderley Silva Ferreira Júnior (UNESP)

15:40 Modulación topológica de la arquitectura conformacional de minicírculos de ADN superenrollado: análisis mediante dinámica molecular en solvente implícito

El ADN circular superenrollado constituye una de las conformaciones más relevantes en sistemas biológicos, particularmente en organismos procariotas y elementos genéticos móviles, donde la uniones covalentes de la conformación circular de la doble hélice imponen restricciones topológicas capaces de modificar tanto la estabilidad local como la organización global de la molécula (Bates, A.D. & Maxwell, A., DNA Topology, Oxford University Press, 2005; Vologodskii, A., Biophys. J. 90, 1594–1597, 2006). En este trabajo se analizó mediante dinámica molecular la diversidad conformacional de minicírculos de ADN bajo distintas densidades de superenrollamiento (σ = 0, -0.02, -0.06 y -0.08), considerando la variabilidad del número de enlace (ΔLk) para cada condición. Las simulaciones se llevaron a cabo utilizando AMBER en condiciones de solvente implícito mediante el modelo de Born generalizado (igb=5) con una concentración salina equivalente a 0.2 M (Case, D.A. et al., AMBER 2022, University of California, San Francisco, 2022; Nguyen, H. et al., J. Chem. Theory Comput. 9, 2020–2034, 2013), siguiendo un protocolo que incluyó etapas de minimización, calentamiento, equilibrio y producción. Los resultados obtenidos demuestran que el aumento del superenrollamiento negativo induce una compactación progresiva del ADN, estrechamente correlacionada con un incremento del índice de plegamiento de la doble hélice (o Writhe, Wr), cuya principal consecuencia es una redistribución del estrés torsional, que favorece la formación de regiones altamente curvadas y potenciales sitios de desestabilización local. Notablemente, fluctuaciones sutiles del ΔLk dentro de una misma densidad de superenrollamiento generan cambios conformacionales significativos, afectando tanto la geometría global como la dinámica interna del ADN. En conjunto, estos hallazgos posicionan al superenrollamiento negativo como un modulador clave de la arquitectura del ADN circular, que se manifiesta como una notable diversidad conformacional, y validan las simulaciones en solvente implícito como una herramienta eficiente para el estudio de sistemas topológicamente restringidos.

Ponente: Prof. Juan Pérez-Rejala (Grupo de Bioinformática (GBI), Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción (UNA))

15:40 Particle distribution of tracers in turbulent open-channel flow: an exploratory simulation

Abstract
Understanding tracer particle distribution in turbulent open-channel flow is highly relevant to biological systems. In natural aquatic environments, many biologically significant entities behave as passive tracers or near-tracers, including planktonic microorganisms, fish larvae, algal spores, aquatic pollen, and small neutrally buoyant seeds. Their dispersal, encounter rates, and ultimately their survival and reproduction depend critically on the turbulent structures that transport and concentrate them. Coherent turbulent features - such as streaks, vortices, and ejection-sweep events - create heterogeneous particle distributions, leading to localized hotspots where biological interactions (e.g., predation, fertilization, or nutrient uptake) are enhanced. By simulating tracer particles, we isolate the pure hydrodynamic mechanisms that shape these distributions.

Unfortunately, the distribution of particles in an open-channel turbulent flow is challenging to predict due to the complex interactions between turbulent structures and the particles. In this work, we explore the particle distribution to detect possible internal structures and, if feasible, hypothesize about the topology resulting from fluid–particle interactions. The existence of any coherent topological structure will be assessed directly from the particle distribution.

We assume that particles behave as tracers, following the fluid flow without detaching from it. A total of 1,000,000 spherical particles is considered. The fluid–particle system is simulated using direct numerical simulation (DNS) with particle tracking. The flow has a Reynolds number of 180, based on the shear velocity. The numerical method employs a second-order Adams–Bashforth scheme for time advancement and solves the Poisson equation for pressure, while particle tracking is performed using a second-order Runge–Kutta method.

The exploratory simulation reveals that coherent structures persist, suggesting the feasibility of extending the methodology to higher-density particles and investigating the dynamics of the particle distribution topology to analyze topological invariants.

Ponente: Alan Domínguez Duarte (Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Qualitative Analysis of a Tumor Dynamics Model with Combined Chemotherapy and Immunotherapy

Cancer is a leading cause of death worldwide, accounting for nearly 10 million deaths in 2022, with lung, breast, and colorectal cancers being the most prevalent (Ferlay, J. et al., Global cancer observatory: Cancer today, International Agency for Research on Cancer, 2020). This epidemiological scenario highlights the need to develop rigorous therapeutic approaches. While conventional chemotherapy presents severe systemic toxicity, immunotherapy stimulates the host immune system to fight tumor cells in a targeted manner. The objective of this work is to investigate a mathematical model applied to oncology through local stability analysis, determining the equilibrium points and their biological stability conditions to understand the population dynamics and interaction between cells and therapeutic agents. The analyzed nonlinear system of coupled ordinary differential equations is based on (Rodrigues, D.S. et al., Math. Biosci. Eng. 10, 221-234, 2013) and (Wilson, S. & Levy, D., Bulletin of Mathematical Biology 74, 1485-1500, 2012). The system consists of four time-dependent variables that describe the populations of tumor cells ($T$), normal cells ($N$), chemotherapeutic agent dose ($Q$), and immunotherapeutic vaccination ($V$):
\begin{equation}
\left{
\begin{aligned}
\frac{dT}{dt} &= r_{1}T\left(1 - \frac{T}{k_{1}} - \alpha_{12}N\right) - \mu r_{1}T\left(1 - \frac{T}{k_{1}}\right)Q - r_{0}TV, \
\frac{dN}{dt} &= r_{2}N\left(1 - \frac{N}{k_{2}} - \alpha_{21}T\right) - \nu r_{2}N\left(1 - \frac{N}{k_{2}}\right)Q, \
\frac{dQ}{dt} &= q(t) - \lambda Q, \
\frac{dV}{dt} &= g(t) - \delta V.
\end{aligned}
\right.
\end{equation}

In this system, $r_1$ and $r_2$ are the intrinsic growth rates of $T$ and $N$, respectively, while $k_1$ and $k_2$ represent their carrying capacities; $\alpha_{12}$ and $\alpha_{21}$ are the competition coefficients between the cell lines. The parameters $\mu$ and $\nu$ denote the chemotherapy-induced mortality rates of $T$ and $N$, respectively, and $\lambda$ is the decay rate of the chemotherapeutic agent. Furthermore, $r_0$ represents the tumor mortality rate due to the action of $V$, and $\delta$ is the vaccine decay rate. Originally, the immunotherapy is modeled as a pulsed infusion of cytotoxic T lymphocytes described by the Dirac Delta function $g(t)=g_0\delta(t-3)$. However, to enable the qualitative analysis of local stability and complement previous numerical studies of the project, we consider the treatment functions as constant flows over time, where $q(t) = q > 0$ and $g(t) = g > 0$ represent the constant infusion rates. Under these conditions, four biologically feasible equilibrium points were determined: $E_1 = (0, 0, \frac{q}{\lambda}, \frac{g}{\delta})$, which represents the total extinction of both cell lines under excessive toxicity; $E_2 = (0, k_2, \frac{q}{\lambda}, \frac{g}{\delta})$, which reflects the ideal therapeutic success with tumor elimination and preservation of healthy tissue; $E_3 = (T^*, 0, \frac{q}{\lambda}, \frac{g}{\delta})$, which indicates severe protocol failure with tumor persistence and destruction of normal tissue; and $E_4 = (\bar{T}, \bar{N}, \frac{q}{\lambda}, \frac{g}{\delta})$, which represents coexistence in an endemic state. The results of this analysis prove that combining both treatments is more efficient in eliminating the tumor than using only one of them. We conclude that knowing these stability conditions offers an important theoretical basis, helping to understand the behavior of the system and to plan treatment protocols more effectively.

Ponente: Isabella Matias (Universidade Estadual Paulista)

15:40 Reproducibilidad Computacional de un Modelo Matemático de Placa de Aterosclerosis

La aterosclerosis, fenómeno caracterizado por una respuesta inflamatoria crónica en la pared arterial que implica la acumulación de lípidos y la infiltración de células inmunitarias, representa uno de los desafíos más importantes en la medicina cardiovascular. La biología matemática ha aportado conocimiento detallado de las velocidades de evolución de estos procesos; sin embargo, la crisis de reproducibilidad en la ciencia computacional suele dificultar la transición de los modelos teóricos a herramientas fiables de visibilidad para una comunidad más amplia. Este trabajo presenta una reproducción y verificación computacional de un modelo de crecimiento de la placa aterosclerótica (Friedman, A., Hao, W. & Hu, B., J. Differ. Equ. 259, 1227–1255, 2015). El objetivo es proporcionar una implementación transparente y accesible que garantice que el marco teórico original pueda utilizarse de forma fiable para la discusión de problema en la docencia y la investigación.

El modelo de placa de aterosclerosis está formulado como un sistema de cuatro ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) no lineales que describen la evolución temporal de las concentraciones y densidades dentro de la placa: lipoproteínas de baja densidad (LDL), lipoproteínas de alta densidad (HDL), macrófagos (M) y células espumosas (F). Estas ecuaciones incorporan la cinética de Michaelis-Menten para describir la ingestión de LDL por los macrófagos y el consumo de HDL durante el transporte inverso de colesterol (TIC). Un componente crítico del modelo es el término de activación de macrófagos, regulado por la relación LDL/HDL, que refleja el equilibrio proinflamatorio y antiinflamatorio del entorno. Dado un nivel de lipoproteinas LDL y HDL inicial $(L_0, H_0)$, el modelo busca determinar si la por la razón relativa de placa $R(t) = (M(t)+F(t))/M_0$, donde $M(t)$ y $F(t)$ son la densidad de macrófagos y de células espumosas respectivamente y $M_0$ es la densidad inicial de macrófagos, se incrementará en el tiempo indicando riesgo de aterosclerosis.

La implementación en software del modelo, adaptada para una compatibilidad con GNU Octave y MATLAB, busca la portabilidad y la robustez. Los resultados numéricos reproducen la dinámica de la razón relativa de placa definida en la literatura original. La simulación captura la transición de macrófagos a células espumosas tras la ingestión de lípidos y la posterior estabilización o crecimiento de la placa. Al documentar los parámetros del modelo, se proporciona una guía a investigadores que intenten comparar los resultados numéricos con el estudio original. Un repositorio con los scripts del experimento numérico presentado puede encontrarse en https://github.com/gusespinola/aterosclerosis.

En conclusión, este trabajo subraya el papel fundamental que puede tener la transparencia algorítmica en el desarrollo de la biología computacional. Al proporcionar una reproducción en software de código abierto del modelo de Friedman et al. (2015), se busca contribuir a una cultura de verificación. Esta implementación proporciona una base sólida para futuros estudios, que podrían incluir análisis de sensibilidad y de estimación de parámetros a partir de datos clínicos o la extensión a modelos computacionales más completos para incluir fenómenos como la difusión espacial.

Palabras claves: aterosclerosis, sistema de ODEs no lineales, software científico.

Ponente: Gustavo Espínola (Facultad Politécnica - Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Soluciones Numéricas tipo onda espiral en sistemas de Reacción-Difusión-Advección que modelan medios excitables: Convergencia de las soluciones y Aplicaciones.

En Fisiología Matemática, numerosos modelos matemáticos describen cómo el control del volumen celular genera diferencias de potencial eléctrico a través de la membrana celular, lo que a su vez provoca flujos de corriente iónica en ella [2]. Este comportamiento permite identificar dos tipos de células que emplean dicho potencial como señal: las células no excitables, que reciben corrientes durante un corto periodo de tiempo, y cuyo potencial regresa a su valor de equilibrio una vez retirada dicha estimulación; y las células excitables, las cuales al aplicarles una corriente lo suficientemente fuerte, la membrana experimenta el potencial de acción, el cual evoluciona en dos escalas espacio-temporales, antes de llegar a un estado de reposo [3].

Los métodos Pseudoespectrales basados en Polinomios de Chebyshev, han sido utilizados para aproximar soluciones numéricas en sistemas de Reacción-Difusión que modelan medios excitables y que han mostrado eficacia para resolver ecuaciones que cambian en diferentes escalas espacio-temporales [5]. Por ejemplo, Rodríguez-Padilla J. et al. [6], implementaron esta clase de métodos para dar aproximaciones a dinámicas cardiacas, mientras que Barragán-Gallardo [1], presentó aproximaciones fundamentales para describir reacciones químicas homogéneas como la reacción de Belousov-Zhabotinsky.

En el presente trabajo se aplican estos métodos en sistemas de Reacción-Difusión-Advección en dominios uni y bi-dimensionales para valorar la eficacia en tiempo de cómputo versus precisión al resolver estas ecuaciones. Los métodos utilizados son: (i) Diferencias Finitas Centradas con Euler Explicito, (ii) Chebyshev Multidominio (CMD) con Runge-Kutta de segundo orden y (iii) Separación de Operadores aplicando CMD y Euler explícito.

Las simulaciones numéricas realizadas en los distintos modelos matemáticos muestran que, aunque los tres esquemas numéricos permiten capturar con precisión la propagación de pulsos y ondas espirales, el método de separación de operadores con enfoque Pseudoespectral CMD, muestra una mejor eficiencia computacional. Estos resultados se evidencian con análisis comparativos de error y convergencia numérica para cada método.

Bibliografía:
[1] Barragán-Gallardo, L., Derivación de funciones que varían en múltiples escalas mediante métodos pseudo-espectrales: aplicación a las reacciones químicas. Universidad de Sonora. Maestría en Modelación Matemática.
[2] Hodgkin, A. L. and Huxley, A. F. (1952). A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. The Journal of physiology, 117(4):500–544.
[3] Keener, J. and Sneyd, J. (2010). Mathematical physiology: I: cellular physiology. Springer Science & Business Media.
[4] LeVeque, R. J. (1998). Finite difference methods for differential equations. Draft version for use in AMath, 585(6), 112.
[5] Olmos-Liceaga, D. (2009) Pseudospectral method of solution of the Fitzhugh–Nagumo equation, Mathematics and Computers in Simulation, 79, (7) 2258-2278.
[6] Rodríguez-Padilla, J., & Olmos-Liceaga, D. (2018). Chebyshev multidomain pseudospectral method to solve cardiac wave equations with rotational anisotropy. International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing, 9(04), 1850025.

Ponente: Jose Rubén Castellanos Hernández (Universidad de Sonora)

14:30 → 16:00 Sesión de Poster 4

14:30 Identificación de módulos en redes de regulación genética

Las redes de regulación genética (GRN, por sus siglas en inglés) son el conjunto de interacciones entre proteínas y genes que controlan la expresión génica de las células y los organismos. Estas interacciones mantienen una dinámica compleja y de muy alta dimensionalidad. Es por este motivo que contar con métodos de reducción y simplificación de estas redes es un problema altamente relevante en el área de biología de sistemas.
En este trabajo se emplean redes bayesianas para identificar módulos génicos, es decir, grupos de genes densamente conectados a través de dependencias probabilísticas. Contar con una técnica de modularización permitirá identificar los genes involucrados en funciones celulares específicas y, por lo tanto, el estudio independiente del módulo correspondiente. Además, se identifica la red de interacciones entre módulos. Esto permite la caracterización de las GRN con una estructura jerárquica de redes, con el fin de poder realizar tanto análisis local como global. Para obtener una descripción causal y no solamente correlacional, se emplearán algoritmos propios de redes bayesianas causales para identificar relaciones causa-efecto entre los distintos módulos.
Este enfoque permitirá analizar redes de regulación complejas de manera eficiente para facilitar el diseño de intervenciones médicas dirigidas a enfermedades específicas y la evaluación de posibles tratamientos.

Ponente: Manuel Alejandro Mier Gómez (Benemérita Universidad Autónoma de Puebla)

14:50 Risk Factor Analysis and Prediction of Urinary Tract Infection in SLE Patients Using Machine Learning

Urinary tract infections (UTIs) are a frequent complication in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and may substantially affect quality of life. Previous studies have identified several clinical risk factors associated with infection; however, the interaction among these variables remains incompletely understood. This study proposes a machine learning pipeline to identify relevant risk factors, estimate infection probability, and predict the occurrence of UTI in SLE patients (Cervera, R. et al., Medicine (Baltimore) 78, 167–175, 1999; Hidalgo-Tenorio, C. et al., Ann. Rheum. Dis. 63, 431–437, 2004). The outcome variable was defined as the presence or absence of UTI. Clinical and infectious variables were collected from the study population, and each candidate predictor was evaluated using the Symmetrical Uncertainty (SU) measure (S. Gómez Guerrero G. Sosa Cabrera M. García Torres and C.E. Schaerer. “A Multivariate approach to the Symmetrical Uncertainty Measure: Application to Feature Selection Problem”. In: Information Sciences (2019)). The outcome variable was categorical, and most explanatory variables were also categorical, while a smaller number were numeric and were discretized when necessary. SU was selected because it provides a normalized, nonparametric measure of association between predictors and outcome, with values ranging from 0 to 1. Candidate predictors were ranked according to their SU scores, and the five variables with the highest values were selected as model inputs. Two additional variables were incorporated based on clinical expertise. The dataset included 269 baseline patients and 149 variables, including 25 clinical variables. Following feature selection, predictive models were trained using Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). A grouped cross-validation strategy was adopted to prevent information leakage by assigning all observations from the same patient to the same fold. Because positive UTI cases
represented approximately 6% of observations, Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) was applied during training to address class imbalance. Model performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, and geometric mean (G-mean). Logistic Regression achieved an AUC of 0.977 (95% CI: 0.966–0.985), sensitivity of 0.989, specificity of 0.944, and G-mean of 0.966. Random Forest achieved an AUC of 0.981 (95% CI: 0.972–0.989), sensitivity of 0.735, specificity of 0.977, and G-mean of 0.841. SVM achieved an AUC of 0.968 (95% CI: 0.950–0.982), sensitivity of 0.803, specificity of 0.964, and G-mean of 0.874. XGBoost achieved an AUC of 0.963 (95% CI: 0.924–0.982), sensitivity of 0.702, specificity of 0.969, and G-mean of 0.819. Across all evaluated models, AUC values remained above 0.95, indicating excellent discriminative performance. Interpretability analysis identified previous UTI episodes, age, glucocorticoid therapy, antibiotic therapy, and low fluid intake as the most influential predictors. These variables consistently ranked among the most relevant factors and are supported by previous epidemiological evidence. The results suggest that the proposed framework provides a clinically meaningful approach for identifying risk factors and predicting UTI in SLE patients. Future work will extend the analysis longitudinally and further improve model calibration.

Ponente: Oliver Medina (Facultad politécnica UNA)

15:10 Sincronización orgásmica: un enfoque de sistemas dinámicos

Este trabajo propone un modelo matemático dinámico de la respuesta sexual humana en parejas, fundamentado en ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs). Se parte de la necesidad de superar los enfoques descriptivos clásicos mediante una representación cuantitativa que capture las interacciones continuas, simultáneas y recíprocas entre dos individuos durante un encuentro sexual. Los modelos secuenciales de Masters y Johnson (Masters, W.H. & Johnson, V.E., Human sexual response, Little, Brown and Company, 1966) y Kaplan (Kaplan, H.S., The new sex therapy, Brunner/Mazel, 1979) segmentan la respuesta en fases lineales (excitación, meseta, orgasmo y resolución), pero no representan la naturaleza bidireccional y retroalimentada de la interacción real, donde los cambios en un individuo afectan dinámicamente al otro.
El estado del arte revela que los modelos descriptivos han sentado las bases de la sexología clínica, pero no abordan explícitamente las dinámicas simultáneas ni los bucles de retroalimentación presentes en la interacción real. Recientemente, Blyuss y Kyrychko (Blyuss, K.B. & Kyrychko, Y.N., Chaos 33, 043136, 2023) desarrollaron un modelo basado en un sistema excitable acoplado inspirado en FitzHugh-Nagumo, que representa la excitación fisiológica u y psicológica v de un individuo mediante ecuaciones no lineales con función tipo N invertida. El sistema unipersonal de Blyuss y Kyrychko (2023) se describe mediante u˙=f(u)−v+Eu y v˙=ϕ[au−bv+(Ev−E0v)] , donde f(u)=u−u3 . Este avance motivó la presente extensión hacia un sistema bipersonal.
La propuesta introduce variables de excitación fisiológica y psicológica para cada individuo, (u1,v1) y (u2,v2) , e incorpora términos de acoplamiento que modelan la atracción mutua y la sincronización entre ambos. El sistema resultante consta de cuatro EDOs no lineales acopladas:
\begin{equation} \dot{u}_1 = f(u_1) - v_1 + E_1^u + \alpha(u_2 - u_1) \end{equation}
\begin{equation} \dot{u}_2 = f(u_2) - v_2 + E_2^u + \alpha(u_1 - u_2) \end{equation}
\begin{equation} \dot{v}_1 = \phi [a u_1 - b_1 v_1 + E_1^v] \end{equation}
\begin{equation} \dot{v}_2 = \phi [a u_2 - b_2 v_2 + E_2^v] \end{equation}
Los parámetros ajustan la intensidad de la interacción, la estimulación externa física y mental, y la retroalimentación entre los miembros de la pareja. El coeficiente de acoplamiento α representa específicamente la atracción entre las excitaciones fisiológicas de ambos individuos.
Los objetivos principales son: desarrollar el modelo dinámico bipersonal integrando componentes fisiológicos y psicológicos; simular diversos escenarios mediante la variación de parámetros clave como atracción mutua, estimulación externa y condiciones iniciales; y evaluar si el sistema reproduce comportamientos esperados como picos de excitación tipo orgasmo y fenómenos de sincronización o desincronización de la pareja.
Los resultados de 1000 simulaciones aleatorias y cinco escenarios específicos demuestran que los orgasmos dobles sincronizados son poco frecuentes bajo estimulación baja o asimétrica. Mientras ambos individuos reciban alta estimulación externa y el coeficiente α es elevado, la dinámica cambia significativamente: la excitación se acumula en paralelo y emergen picos simultáneos, favoreciendo la sincronización. Esto sugiere que la coincidencia de entradas altas y un acoplamiento fuerte constituye una condición necesaria para el orgasmo doble sincronizado.
La modelación permite integrar conocimientos fisiológicos y psicológicos dispersos y realizar experimentos en escenarios difíciles de ensayar en la realidad.

Ponente: Cris Elise Sierra Herrera (Fundación Universitaria Konrad Lorenz)

15:30 Análisis estructural de epítopos y diseño racional de péptidos inhibidores dirigidos a la proteína E de los cuatro serotipos del virus del dengue (DENV1-4)

El dengue constituye una de las enfermedades virales transmitidas por artrópodos de mayor impacto en regiones tropicales y subtropicales. La proteína de envoltura E del virus desempeña un papel fundamental en los procesos de reconocimiento celular, unión y entrada viral, además de representar el principal blanco de anticuerpos neutralizantes. Estudios estructurales recientes han demostrado que la disposición espacial de los epítopos sobre la superficie viral influye significativamente en la accesibilidad y el reconocimiento por parte del sistema inmunitario, proporcionando información valiosa para el diseño racional de nuevas estrategias terapéuticas.

Tomando como base un trabajo previo en la literatura, que realizó análisis estructurales de epítopos de la proteína E de los cuatro serotipos del virus del dengue (DENV-1, DENV-2, DENV-3 y DENV-4) junto con el anticuerpo MAb C10, el presente trabajo se centra en explorar el comportamiento dinámico de tales sistemas proteína-anticuerpo y analizar las interacciones en regiones críticas de la proteína E que muestran conservación entre los diferentes serotipos. A través de este enfoque, se busca analizar la viabilidad de péptidos basados en las regiones del anticuerpo para el eventual diseño de inhibidores del virus del dengue.

Para esta etapa exploratoria, como primer paso se emplearon herramientas de acoplamiento molecular para seleccionar péptidos candidatos que potencialmente actúen en la región de interés. Posteriormente, estos péptidos fueron sometidos a simulaciones de dinámica molecular para evaluar su estabilidad estructural y comportamiento conformacional a lo largo del tiempo. Todas las simulaciones se ejecutaron en el clúster de alto rendimiento del NIDTEC-FPUNA, empleando un tiempo total de producción de 500 ns. El análisis de las trayectorias incluye parámetros estructurales como RMSD, RMSF y puentes de hidrógeno, con el propósito de caracterizar la estabilidad de las interacciones y la dinámica de las regiones involucradas en el reconocimiento proteína-anticuerpo o proteína-péptido.

Se espera que los resultados contribuyan a la identificación de péptidos capaces de interactuar de manera estable con regiones críticas de la proteína E conservadas entre los diferentes serotipos, proporcionando información relevante para futuras estrategias de diseño de inhibidores.

Palabras clave: Dengue, Proteína E, Anticuerpo, epítopos neutralizantes, péptidos inhibidores, dinámica molecular, DENV.

Ponentes: Jazmin Benitez (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales), Monserrat Castro Brokel (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - Universidad Nacional de Asuncion)

15:40 A Fuzzy Model for Analyzing Attention Deficit Hyperactivity Disorder - ADHD - Considering Brain Structures

The brain is the center of the nervous system and the most complex organ of the human body, capable of making thousands of connections and controlling fundamental functions of all the different systems of the body. The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) is one of the main references that brings together the definition and classification of different mental disorders that affect the brain and consequently the course of life of those affected. Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is one of the mental disorders whose symptoms include hyperactivity, impulsivity, and considerable inattention that impact various aspects of an individual's life. Although specific causes of the disorder have not been identified, there is evidence of anatomical and functional differences in the brains of people with ADHD compared to those without the disorder (American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, Text Revision (DSM-5-TR). American Psychiatric Publishing, 2022). The goals of this scientific research were to analyze how different structural changes in the brain can contribute to the manifestation of ADHD; to investigate existing correlations between the structural and functional changes in the brain identified through neuroimaging techniques; and, finally, to understand how both changes relate to the variability and intensity of the mentioned symptoms. For this, a Fuzzy Rule-Based System (FRBS) was built with input variables White Matter, Cerebral Cortex, Caudate Nucleus, and Total Brain Volume, all of them characterized with the linguistic terms appropriate, partially appropriate, and slightly appropriate. The output variable considered was the Structural Index, classified into significant variation, moderate variation, and low variation. The inference method used was Mamdani's, and defuzzification was carried out using the Center of Gravity method. Simulations of clinical scenarios of hypothetical patients were implemented in MatLab software, and the results achieved show that the fuzzy model is capable of providing information about structural aspects of the brain. For example, for an individual with partially adequate white matter, slightly adequate cerebral cortex, partially adequate caudate nucleus, and adequate total brain volume, the SBRF showed a 65% probability that the structural index is significant for ADHD. The next steps of the research include the development of an additional model to analyze certain functional characteristics. In this way, it will be possible to combine both models to identify the possibility of ADHD manifestation. It should be emphasized that mathematics and fuzzy logic are suitable tools to assist in modeling real phenomena, including in medicine, and can contribute to decision-making in complex situations.

Ponente: Livia Alamino Caetano (Universidade Federal de São Carlos (UFSCar))

15:40 AI-Assisted Multi-Evidence Reconstruction and Objective Inference for Genome-Scale Metabolic Models in Model, Non-Model, and Community Systems: An Open Problem in Mathematical Biology

Genome-scale metabolic models (GSMMs) are fundamental tools for studying metabolism, microbial ecology, and biotechnology. However, the reliable reconstruction of GSMMs remains a major challenge for non-model organisms and microbial communities, where sparse annotations, unknown gene functions, and uncertain biological objectives limit predictive accuracy. We propose a unified computational framework that begins from protein FASTA sequences, either from a single organism or an entire microbial community. Draft GSMMs are first reconstructed using automated platforms such as CarveMe or ModelSEED and subsequently refined through an artificial intelligence (AI)-assisted curation layer.

The proposed AI framework integrates multiple sources of evidence, including sequence homology (BLASTp, DIAMOND, UniProt, NCBI), functional annotation (eggNOG, BioCyc), and structural biology. For proteins lacking significant sequence homologs, three-dimensional structures are predicted using AlphaFold3 or RoseTTAFold and evaluated through pLDDT confidence scores together with geometric quality metrics such as PROCHECK, MolProbity, and QMEAN4. Structural homology searches against repositories and fold-classification resources provide complementary functional evidence, enabling the inference of candidate metabolic reactions that would otherwise remain undetected. Rather than acting as an automatic annotation engine, the AI system aggregates heterogeneous evidence and assigns confidence scores to proposed metabolic functions, while maintaining a human-in-the-loop curation process.

The resulting evidence-supported metabolic network is subjected to AI-guided gapfilling, where reactions are prioritized according to biological plausibility rather than solely topological criteria. Model quality is then evaluated using MEMOTE, generating a quantitative reliability score that determines whether further reconstruction cycles are required. This stage yields a curated GSMM together with explicit confidence estimates associated with its underlying biological assumptions.

Beyond reconstruction, the central open problem concerns the inference of biological objectives. Classical flux balance analysis assumes that organisms maximize biomass production,

$$ \max v_{\text{biomass}}, $$ an assumption that is often appropriate for model organisms but may not hold for many environmental species. Non-model organisms may instead optimize survival, osmoadaptation, stress tolerance, resource efficiency, or ecological persistence. Consequently, a more general formulation may involve multiple competing objectives, $$ \max \left(F_{\text{growth}}, F_{\text{survival}}, F_{\text{stress}}, \ldots \right), $$

whose relative importance remains largely unknown. We therefore identify the inference of organism-specific objective functions from genomic, structural, metabolic, and ecological evidence as a fundamental open problem.

The framework naturally extends to microbial communities, where multiple GSMMs are reconstructed simultaneously and integrated into ecosystem-scale models to investigate cross-feeding, competition, mutualism, and emergent community objectives. The overarching challenge is thus to develop a mathematically rigorous framework capable of reconstructing reliable metabolic networks, quantifying uncertainty, and inferring biological objectives across multiple organizational scales. Such a framework would establish a new foundation for AI-assisted mathematical biology, bridging systems biology, machine learning, structural biology, and ecological modeling.

Ponente: Alex Centeno (Universidad Católica del Maule)

15:40 Análise Hemodinâmica Circulatória da Plataforma CHIP-Eny por Modelagem Bond Graph e PSO: Uma Abordagem Multiescala In Silico-Biológica

Tecidos e órgãos simulados em microfluídica emergiram nas últimas décadas como uma importante alternativa tecnológica para estudos farmacocinéticos, farmacodinâmicos, avaliação de dispositivos médicos e aplicações em medicina personalizada (Nunes, G.A.M.A. et al., Biomimetics 10, 524, 2025).

A plataforma Organ-on-a-chip CHIP-Eny, desenvolvida na Universidade de Brasília (patente nº BR 20 2025 004913 4), representa uma ferramenta promissora para investigação de respostas angiogênicas e de microcirculação vascular.

O CHIP-Eny foi projetado para manter padrões de fluxo laminar organizados sob condições dinâmicas controladas, utilizando uma microarquitetura bioinspirada em lesões crônicas associadas ao pé diabético.

O pé diabético representa uma das complicações mais graves do diabetes mellitus, estando associado à redução da perfusão tecidual, alterações microcirculatórias, deficiência angiogênica e comprometimento do processo de cicatrização (da Silva, A.K.A. et al., PLoS One 21, e0328278, 2026). Segundo a International Diabetes Federation (IDF), aproximadamente 589 milhões de adultos viviam com diabetes em 2025, com projeções indicando crescimento substancial nas próximas décadas, reforçando o impacto epidemiológico e socioeconômico da doença.

Embora métodos clínicos como o índice tornozelo-braquial (ITB) sejam amplamente utilizados para avaliação vascular periférica em diabéticos, essas abordagens apresentam limitações importantes na representação de fenômenos hemodinâmicos associados à microcirculação capilar. O ITB é definido por:

$$ ABI = \frac{P_{tornozelo}}{P_{braquial}} $$ Apesar de sua aplicabilidade clínica, o ITB não contempla adequadamente parâmetros relacionados à resistência vascular periférica, complacência capilar e dinâmica do fluxo em microvasos. Neste estudo, propõe-se um cross-link translacional entre um modelo matemático da microcirculação associada ao pé diabético e a plataforma microfluídica CHIP-Eny. O modelo computacional foi desenvolvido utilizando Bond Graph (BG), representando o sistema vascular por meio de um circuito elétrico equivalente (modelo de Windkessel) composto por resistência, capacitância e inertância, permitindo a descrição integrada da impedância ($Z_t$) hemodinâmica do sistema (da Silva, A.K.A. et al., Bioengineering 12, 206, 2025): $$ Z_t = R_1 + i\omega L + \frac{R_2}{1+iR_2\omega C} $$ Onde $\omega$ representa a frequência angular relacionada à frequência cardíaca, que introduz uma entrada senoidal no circuito. A dinâmica temporal do sistema foi descrita por equações em espaço de estados: $$ \dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t) $$ $$ y(t)=Cx(t)+Du(t) $$ onde $$ \begin{bmatrix} \dot{v}_1 \\ \dot{i}_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -\frac{1}{R_2C} & \frac{1}{C} \\ -\frac{1}{L} & -\frac{R_1}{L} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} v_1 \\ i_2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 \\ \frac{1}{L} \end{bmatrix} v_{in} $$ $$ v_{out} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 \end{bmatrix} v_{in} $$ Os parâmetros do modelo foram ajustados utilizando o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO), minimizando a função objetivo: $$ argmin(OF = \int_{0}^{T}{e^2(t)dt} + \int_{0}^{T}{te^2(t)dt}) $$ \begin{equation} argmin(OF = \int_{0}^{T}{e^2(t)dt} + \int_{0}^{T}{te^2(t)dt}) \end{equation} No sistema dinâmico perfundido no chip, observou-se aumento expressivo do sprouting, alcançando aproximadamente $7,0 \times 10^{5}$ unidades, sugerindo que o ambiente microfluídico favorece mecanismos associados à reorganização microvascular e angiogênese.

As análises in silico demonstraram comprometimento da microcirculação, em concordância com os achados observados no CHIP-Eny. Essa integração estabelece uma alternativa mais ética, translacional e de maior complexidade fisiológica em comparação aos modelos experimentais tradicionais.

Ponente: Ana Karoline Almeida da Silva (Universidade de Brasília)

15:40 Análisis transcriptómico de la deleción de Was en células eritroleucémicas: implicaciones en la diferenciación eritroide y el síndrome de Wiskott-Aldrich

La proteína WASp, codificada por el gen Was, está implicada en la regulación del citoesqueleto y procesos celulares clave. Su deficiencia causa el síndrome de Wiskott-Aldrich (WAS), pero su papel en la eritropoyesis es poco conocido. Este estudio evalúa el impacto transcriptómico de la deleción bialélica de Was en células eritroleucémicas MEL y su relevancia en la diferenciación eritroide y en modelos de WAS. Se generaron células MEL Was⁻/⁻ mediante CRISPR/Cas9. El análisis de expresión diferencial (DE) se realizó con criterios |FC| ≥ 2 y p ajustado < 0.05. Se aplicaron enriquecimiento funcional mediante ORA (KEGG) y GSEA (MSigDB Hallmark). Los perfiles se compararon con transcriptomas de estadios eritroides terminales, células MEL inducidas con DMSO y macrófagos de pacientes con WAS. Se identificaron 2,457 genes DE en MEL Was⁻/⁻ (1,430 up, 1,027 down). Los genes up se asociaron a apoptosis, señalización Notch, TNFα, IFN e inflamación. Los genes down mostraron disminución de glucólisis, metabolismo energético, biosíntesis de hemo y rutas de HIF-1α, p53, E2F y c-Myc. Estos hallazgos sugieren que la pérdida de Was induce una reprogramación transcriptómica caracterizada por activación de apoptosis y represión metabólica, similar al programa de diferenciación eritroide terminal y a firma molecular de pacientes con WAS. La integración de enfoques bioinformáticos (RNA-seq, ORA, GSEA) permitió identificar procesos conservados entre especie y modelo, relevantes para comprender la base molecular del síndrome de Wiskott-Aldrich.

Ponente: Dr. María José Fernandez De Nestosa (Grupo de Bioinformática, Facultad Politécnica, Universidad Nacional de Asunción, San Lorenzo, Paraguay)

15:40 Computational Dosimetry in Digital and Contrast-Enhanced Mammography Using the EGSnrc egs_kerma Application

Contrast-enhanced mammography (CEM) has become an important breast imaging technique because it combines the anatomical information of digital mammography with functional information associated with iodinated contrast uptake. However, the use of higher tube voltages, copper-based filtration and dual-energy acquisition introduces additional dosimetric challenges, especially regarding the estimation of mean glandular dose (MGD) ) (Neeter, L.M.F.H. et al., BJR Open 3, 20210034, 2021). This study investigated the application of the egs_kerma application from the EGSnrc Monte Carlo system for estimating air kerma and dose-related quantities in digital and contrast-enhanced mammography. X-ray spectra for conventional digital mammography were generated using Siemens X-Ray Toolbox Mammography, while CEM spectra were produced with SpekPy. The simulations were performed with EGSnrc v2023a. The breast was modeled as a semicylindrical phantom with 90 mm radius and compressed thicknesses of 20, 45 and 60 mm, corresponding to glandular fractions of 75%, 50% and 25%, respectively (Dance, D.R., Phys. Med. Biol. 35, 1211–1219, 1990). For the CEM model, iodinated contrast was represented as a layer within the breast volume. The evaluated anode/filter combinations included Mo/Mo, Rh/Rh and W/Rh for digital mammography, and W/Cu, Mo/Cu and Rh/Al+Cu for CEM. Air kerma, mean breast dose and MGD estimates were obtained and compared with conversion coefficients and reference data from the literature. For digital mammography, the egs_kerma simulations reproduced physically consistent trends for air kerma and MGD, with satisfactory agreement for several anode/filter combinations, particularly Rh/Rh and W/Rh under selected conditions. For CEM, simulated air kerma values showed internal consistency among spectra, ranging from 11.70 to 12.20 mGy for 20 mm breasts, approximately 6.68 to 6.71 mGy for 45 mm, and 5.27 to 5.33 mGy for 60 mm. Mean breast doses in the contrast model ranged from 0.682 to 0.849 mGy, depending on spectrum and breast thickness. For W/Cu and Mo/Cu, the comparison between simulated mean breast dose and normalized glandular dose factors indicated values of the same order of magnitude, especially for intermediate and larger breast thicknesses. The results suggest that egs_kerma is a useful computational tool for exploratory dosimetric evaluation in mammography and CEM. Although the geometry was initially simplified and contrast distribution do not reproduce clinical MGD exactly, the method provides physically coherent estimates and supports further development of Monte Carlo-supported dosimetry protocols for contrast-enhanced mammography.

Ponente: Ellen Vilarinho da Silva (Rio de Janeiro State University)

15:40 Detection of Differences in the Dynamics of Cell-Penetrating and Non-Penetrating Peptides Under Electric Fields

Alejandro A. P. Russo, Luis Albrizzi, Christian E. Schaerer, José Colbes, Santiago Di Lella, Carlos A. Brizuela

Cell-penetrating peptides (CPPs) are a class of biomolecules capable of crossing eukaryotic cell membranes and transporting bioactive molecules into the cell. Due to their biotechnological and therapeutic potential, the computational identification of CPPs has received increasing attention (Guidotti, G. et al., Trends Pharmacol. Sci. 38, 406–424, 2017). However, most current CPPs identification methods are based primarily on static sequence or structure characteristics, which can generate a significant number of false positives.

In this work, we investigate whether the dynamic response of peptides to an external electric field can reveal systematic differences between penetrating peptides (CPPs) and non-penetrating peptides (NCPPs). The physical motivation arises from studies showing that electric fields of comparable magnitude to those present at biological interfaces can induce significant structural changes in biomolecules (De Biase, P.M. et al., Biophys. J. 96, 4390–4402, 2009).

Molecular dynamics simulations will be performed using the AMBER package (Case, D.A. et al., J. Comput. Chem. 26, 1668–1688, 2005). In this context, a uniform electric field $E$ is applied to the molecular system. The force exerted on atom i with partial charge $q_i$ is given by

\begin{equation}
\mathbf{F}_i = q_i \mathbf{E}
\end{equation}

The potential energy associated with the interaction of the electric field with the system is expressed as

\begin{equation}
U = - \sum_{i=1}^{N} q_i \mathbf{r}_i \cdot \mathbf{E} = - \mu \cdot \mathbf{E}
\end{equation}

where $\mu$ represents the total dipole moment of the system (De Biase, P.M. et al., 2009).

A curated set of penetrating and non-penetrating peptides is presented, whose initial structures were obtained by prediction using ESMFold (Lin, Z. et al., Science 379, 1015–1022, 2023). Each peptide is simulated under two experimental scenarios: an aqueous solution representing a system without external disturbance, and an aqueous solution with the application of a uniform electric field $E$. All calculations involving electric fields were performed with an intensity of 25 $mV \textup{Å}^{-1}$, which is approximately one quarter of the estimated intensity for a fully saturated phosphatidylcholine membrane model (De Biase, P.M. et al., 2009).

The trajectories obtained through molecular dynamics are analyzed to extract structural and dynamic descriptors, such as conformational fluctuations, structural reorganization, and intramolecular interaction stability.

The set of penetrating peptides (CPPs) analyzed consists of ChenCPP1 (AAVALLPAVLLALLAKNNLKDCGLF), ChenCPP2 (AAVALLPAVLLALLAKNNLKECGLY), ChenCPP3 (AAVALLPAVLLALLAPVQRKQKLMP), ChenCPP4 (AAVALLPAVLLALLAVTDQLGEDFFAVDLEAFLQEFGLLPEKE), and ChenCPP5 (AAVLLPVLLAAP). The non-penetrating peptides (NCPPs) analyzed consist of ChenNCPP1 (AGCKNFFWKTFTSC), ChenNCPP2 (AHALCLTERQIKSNRRMKWKKEN), ChenNCPP3 (CYFQNCPRG), ChenNCPP4 (DFDMLRCMLGRVYRPCWQV), and ChenNCPP5 (EILLPNNYNAYESYKYPGMFIALSK).

The central hypothesis of this study is that CPPs exhibit a characteristic dynamic response to electrical disturbances, reflecting physical mechanisms associated with their interaction with cell membranes. If this hypothesis is confirmed, the dynamics induced by the electric field could be used as an additional criterion to improve the accuracy of current methods for predicting CPPs.

Acknowledgment
The authors acknowledge the support provided by the FEEI-CONACYT-PROCIENCIA project ESTR01-23 ARASY.

Ponente: Alejandro Russo Cassignol (FACEN)

15:40 Distintas distribuciones de las redes de regulación génica.

Las distintas posibilidades en la interpretación de las distribuciones de probabilidad de concentraciones proteicas que se deducen de la dinámica en redes regulatorias génicas pueden llevar a conclusiones inconsistentes sobre el comportamiento celular. En esta plática se presentarán definiciones de distribuciones a nivel de célula única, poblaciones sincronizadas y poblaciones no sincronizadas, así como un análisis de la relación entre sus distribuciones estacionarias cuando convergen al equilibrio, oscilan o alternan entre distintos estados. Mediante ejemplos ilustrativos, se mostrará cómo una interpretación incorrecta de estas distribuciones puede afectar la comprensión de la dinámica estocástica, proporcionando un marco conceptual claro para estudios teóricos y experimentales en sistemas bioquímicos de pequeñas moléculas.

Ponente: Manuel Eduardo Hernandez-Garcia (Benemerita Universidad Autonoma de Puebla)

15:40 Evaluar los codificadores del algoritmo HTM orientadas a tráfico de red

La creciente digitalización y el aumento del tráfico en las redes de comunicación generan grandes volúmenes de datos que los sistemas de ciberseguridad deben procesar continuamente. En este contexto, los enfoques tradicionales presentan limitaciones para adaptarse a entornos dinámicos caracterizados por elevados niveles de ruido y por la deriva conceptual (concept drift), entendida como la evolución de los patrones normales de comportamiento de la red debido a cambios en usuarios, aplicaciones o condiciones operativas.
Ante este escenario, la Memoria Temporal Jerárquica (Hierarchical Temporal Memory, HTM) surge como una alternativa prometedora. Al ser una arquitectura bioinspirada basada en principios del neocórtex, HTM permite el aprendizaje continuo, secuencial y no supervisado, adaptándose dinámicamente a nuevos patrones de red sin requerir procesos de reentrenamiento.
En los sistemas HTM, la capacidad de aprendizaje depende críticamente de la transformación de los datos de entrada en Representaciones Distribuidas Dispersas (Sparse Distributed Representations, SDR), cuya calidad está directamente ligada al tipo de codificador empleado. Dado que los atributos del tráfico de red poseen una naturaleza heterogénea combinando variables numéricas continuas (como el volumen de bytes o paquetes) con variables temporales (fecha y hora), la selección del codificador es un factor clave.
El objetivo de este trabajo es analizar el desempeño de distintos codificadores utilizados en HTM, específicamente Scalar Encoder, Random Distributed Scalar Encoder (RDSE) y DateTime Encoder, como mecanismos para preservar las relaciones semánticas de estos atributos multidimensionales y facilitar la detección temprana de anomalías.
La metodología se basa en el procesamiento del conjunto de datos de tráfico real UGR’16. Se emplearon configuraciones de alta dimensionalidad para evaluar cómo cada codificador transforma las variables heterogéneas en SDR, analizando su capacidad para mantener el solapamiento de bits necesario para el aprendizaje continuo del modelo frente a las fluctuaciones del entorno.
Los resultados preliminares indican que el codificador RDSE ofrece una representación más robusta frente a variaciones en los rangos de valores y fluctuaciones del tráfico, manteniendo la similitud semántica mediante un solapamiento controlado de bits, a diferencia de los codificadores escalares tradicionales, que mostraron una mayor sensibilidad a cambios abruptos. Estos hallazgos sugieren que la selección y configuración adecuada de los codificadores (como RDSE y DateTime) es un factor relevante y crítico para optimizar la capacidad de adaptación y la eficacia de los sistemas HTM orientados a la detección no supervisada de anomalías en redes de comunicación de gran escala.

Ponente: Prof. P. Raquel Frutos Presentado (Facultad Politécnica. FPUNA. Universidad Nacional de Asunción (UNA).)

15:40 Mathematical Compartmental Modeling of Pharmacokinetic Dynamics and Computational Simulations of Anesthetic Behavior in the Human Body

Anesthesiology is the medical specialty that studies the absence of sensation in the human body when surgeries or certain examinations need to be performed. This field faces the challenge of personalizing drug administration to ensure patient safety and adequate depth of hypnosis. Due to the complexity of surgical and anesthetic procedures and interpatient variability, mathematical modeling serves as an important tool to predict agent distribution and concentration in the body. A relevant phenomenon in this process is hysteresis, which represents the time delay between plasma concentration of the anesthetic and its clinical effect on the central nervous system. This work aimed to implement and numerically analyze a compartmental pharmacokinetic model for anesthetics in order to investigate concentration dynamics in the central and peripheral (slow and fast absorption) compartments, integrating an effect site to characterize the actual disposition of the medicine in the body. The research is embedded in the field of interdisciplinary biomathematics, as it involves a system of ordinary differential equations (ODEs) and the estimation of coefficients related to the biological phenomenon. To solve the equations, a numerical discretization using Euler's method was implemented in the Python programming language. The study is based on the classic concepts of compartmental pharmacokinetics (Shargel, L. & Yu, A.B.C., Applied Biopharmaceutics and Pharmacokinetics, McGraw-Hill Education, 2016). The specific approach to anesthetic depth and interpatient variability analysis takes into account previous findings regarding the behavior of an anesthetic agent (Gonzalez-Cava, J.M. et al., B.S.P.C. 59, 101931, 2020) and the influence of different parameters such as age, weight, height, and gender on its dynamics in the organism (Schnider, T.W. et al., Anesthesiology 90, 1502-1516, 1999). Results from computer simulations demonstrate that the model satisfactorily reproduces the delay in effect-site concentration relative to the plasma, consistent with the expected clinical behavior. It is expected that the analysis of different scenarios and parameters will contribute to the understanding of individualized drug titration and its effects. Thus, it can be concluded that the integration of applied mathematics and computing is a viable alternative for developing medical decision-support technologies, promoting greater precision and safety in surgical procedures.

Ponente: Mel Soares Maia (Universidade Federal de São Carlos)

15:40 MenoTwin: Gêmeo Digital Neurobiológico para Análise Integrada de Menopausa, Envelhecimento Cerebral e Risco Neurodegenerativo

A doença de Alzheimer (DA) é a principal causa de demência em idosos, respondendo por cerca de 60–70% dos casos de declínio cognitivo progressivo. Estudos epidemiológicos mostram maior frequência em mulheres, sobretudo após a menopausa, sugerindo relação entre mudanças hormonais e aceleração da neurodegeneração. Biomarcadores estruturais obtidos por ressonância magnética (MRI) são usados para detectar precocemente alterações anatômicas cerebrais ligadas à progressão da DA, como atrofia do hipocampo, redução do volume cerebral total e alterações no lobo temporal medial.
Este estudo é a parte inicial de análise de volumes cerebrais do projeto MenoTwin, um gêmeo digital com IA que, no futuro, reunirá dados hemodinâmicos, exames clínicos, biomarcadores hormonais e metabólicos, testes cognitivos e dados de seguimento para modelar de forma individualizada o envelhecimento cerebral feminino e a DA. Foram usados dados da base pública Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), reconhecida pela padronização de exames de neuroimagem e dados clínicos em pesquisas de neurodegeneração com IA.
Foi desenvolvido um pipeline computacional modular para processamento automático de exames estruturais de MRI do ADNI, focado na extração de biomarcadores ligados à DA em mulheres pré e pós-menopausa e em homens controles pareados por idade. O sistema foi implementado em Python com bibliotecas de neuroimagem e análise de dados (NiBabel, NumPy, SciPy, scikit-image, Pandas e Matplotlib). A arquitetura inclui módulos para carregamento das imagens, segmentação automática do cérebro por limiarização de Otsu, cálculo tridimensional do volume cerebral total e do hipocampo, medidas de tamanho anatômico, integração com dados de sexo, idade e diagnóstico, anonimização com SHA-256 e rotinas de visualização estatística.
A análise dividiu os participantes em grupos hormonais definidos por idade (pré-menopausa, perimenopausa e pós-menopausa), além de controles masculinos pareados. Foram produzidos boxplots do volume hipocampal por sexo e faixa etária, comparações entre volume cerebral total e sexo, correlações entre volume hipocampal e idade e comparações estruturais entre mulheres pós-menopausa e homens da mesma faixa etária.
Entre mulheres pós-menopausa classificadas como CN (controle normal), MCI (comprometimento cognitivo leve) e AD, houve queda progressiva do volume cerebral total, com médias de 2,86 × 10⁶ mm³ (CN), 2,78 × 10⁶ mm³ (MCI) e 2,71 × 10⁶ mm³ (AD), indicando perda global de volume associada à progressão da doença. O volume médio do hipocampo foi de 164,5 × 10³ mm³ (CN), 174,5 × 10³ mm³ (MCI) e 153,4 × 10³ mm³ (AD). O menor valor em AD condiz com a atrofia típica, enquanto o valor maior em MCI sugere variação da amostra ou limitações da segmentação regional. A razão hipocampo/cérebro foi de 5,85% (CN), 6,34% (MCI) e 5,74% (AD). Comparações por sexo mostraram maior volume cerebral total em homens da mesma idade, enquanto mulheres tiveram maior razão hipocampo/cérebro. Esses achados mostram que o pipeline é funcional para extração automática de biomarcadores estruturais da DA, mas indicam necessidade de melhorar a segmentação do hipocampo para maior precisão anatômica e validade clínica. Este módulo inicial do MenoTwin reúne variáveis clínicas, demográficas e morfométricas relevantes para o estudo do envelhecimento cerebral feminino em uma abordagem personalizada com IA.

Ponente: Tâmara Barbosa Tavares (Universidade de Brasília)

15:40 Plataforma digital de datos clínicos en lupus: hacia el modelado predictivo de infecciones urinarias

El lupus eritematoso sistémico (LES) es una enfermedad autoinmune crónica con curso clínico fluctuante, donde las infecciones urinarias constituyen una complicación frecuente y relevante. La identificación de factores de riesgo asociados requiere el seguimiento longitudinal de pacientes y el análisis de grandes volúmenes de datos clínico-laboratoriales, lo que plantea un desafío tanto clínico como estadístico.
En este trabajo se presenta el desarrollo de una plataforma web diseñada para la captura sistemática y estructurada de datos de pacientes con y sin LES. La aplicación, construida bajo el patrón Modelo–Vista–Controlador e implementada con tecnologías de código abierto (Angular, Spring Boot, PostgreSQL), permite el registro seguro de variables clínicas y de laboratorio, la trazabilidad de visitas consecutivas y la generación automatizada de reportes.
Más allá de su carácter instrumental, la plataforma sienta las bases para modelos matemáticos y estadísticos orientados a: (i) identificar factores de riesgo de infecciones urinarias en pacientes con LES mediante análisis de regresión logística y árboles de decisión; (ii) predecir la evolución clínica individual a partir de datos longitudinales; y (iii) apoyar la toma de decisiones médicas basadas en evidencia. La validación del sistema con profesionales de salud mostró una reducción del tiempo de registro del 60% y una alta usabilidad (95% de satisfacción). Se discute cómo la integración de herramientas digitales con enfoques de modelado biomatemático puede potenciar la investigación clínica en enfermedades autoinmunes.

Ponente: Leticia Carolina Mendieta Guillén (Facultad Politécnica-Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Predicción de compuestos antivirales mediante modelos de machine learning y representaciones moleculares

La aparición y reaparición de enfermedades virales evidencia la necesidad de desarrollar estrategias eficientes para identificar antivirales de amplio espectro. Los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos requieren altos costos y largos tiempos de desarrollo, lo que ha impulsado el uso de reposicionamiento computacional de fármacos y métodos de machine learning como alternativas para priorizar candidatos terapéuticos (Pushpakom et al., Nat. Rev. Drug Discov. 18, 41–58, 2019).
En este trabajo se propone un enfoque basado en machine learning para la priorización de potenciales compuestos antivirales a partir de representaciones moleculares derivadas de estructuras SMILES. El estudio integra información proveniente de DrugVirus.info 2.0 (1518 asociaciones entre 153 virus y 232 fármacos) (Ianevski et al., Nucleic Acids Res. 50, W272–W275, 2022) y del Drug Repurposing Hub (7450 compuestos químicos) (Corsello et al., Nat. Med. 23, 405–408, 2017). Las representaciones moleculares fueron generadas a partir de estructuras SMILES, incluyendo fingerprints moleculares tradicionales (MACCS, ECFP4/6, FCFP4/6 y RDKitFP) y embeddings basados en modelos Transformer, como ChemBERTa (Chithrananda et al., arXiv:2010.09885, 2020).
Se evaluaron distintos modelos de machine learning para la predicción de interacciones droga–virus, incluyendo Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine, XGBoost y modelos basados en redes neuronales. La metodología de evaluación se basó en una estrategia leave-one-out, en la que cada compuesto bioactivo conocido fue considerado individualmente y posteriormente priorizado frente a un conjunto de aproximadamente 4000 fármacos candidatos. Este procedimiento permitió analizar la capacidad de los modelos para recuperar compuestos con actividad antiviral conocida entre un gran número de alternativas.
Los resultados preliminares indican que las representaciones moleculares basadas en Transformers y los modelos de ensamblado, particularmente Random Forest, mostraron un desempeño competitivo en la priorización de compuestos antivirales. Además, el enfoque propuesto permitió priorizar candidatos con potencial actividad antiviral frente a múltiples virus, proporcionando una herramienta de apoyo para futuras etapas de validación experimental.
Este trabajo demuestra el potencial de combinar representaciones moleculares y modelos de machine learning para el descubrimiento computacional de antivirales de amplio espectro, contribuyendo a la aplicación de métodos bioinformáticos en el reposicionamiento de fármacos.

Ponente: MALENA RUSSO (Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Asunción)

15:40 Quantum physics outside of physics: The case in human color perception

Color vision has conceptually helped to explain multiple phenomena in nature. Moreover, formal representations of these concepts following the structures of quantum theory have been developed, by means of the density mattrix formulation.
In this work, we show a direct connection of this formalism of color vision with the formulation of fragile systems, described by a real projective Hilbert space operating on the infinite-dimensional space of light spectra functions in the visible domain. It follows that the expected value for real valued matrices (in whichthe Jordan product is just the direct product between matrices) leads to the fragile systems trace rule of thedensity matrix formalism. Our results suggest a future integration of such approaches leading to a fragile model for color vision and the optimization of algorithms for camera and screens in colour resolution, preventing eye strain.

Ponente: yasmín navarrete díaz (Universidad católica del Maule)

15:40 Topological Descriptors and Machine Learning for Breast Ultrasound Lesion Classification

Recent work at the intersection of Topological Data Analysis (TDA) and machine learning has highlighted the potential of persistent homology to construct feature representations for image classification problems (Hensel, F. et al., Front. Artif. Intell. 4, 681108, 2021; Zia, A. et al., Artif. Intell. Rev. 57, 77, 2024). In medical image analysis, this perspective has motivated the use of mathematically grounded descriptors that can complement learning-based approaches by characterizing topological information in the data (Singh, Y. et al., Insights Imaging 14, 58, 2023). In this work, we investigate the discriminative capacity of descriptors derived from cubical persistent homology in breast ultrasound image classification.
Ultrasound images are modeled through intensity-induced filtrations on cubical complexes, from which persistent homology in dimensions 0 and 1 is computed. These homological dimensions correspond, respectively, to connected components and one-dimensional cycles. The resulting persistence information is vectorized using Betti functions and Persistence Images, yielding fixed-length topological representations suitable for classical machine learning models.
Experiments on the BUSI dataset (Al-Dhabyani, W. et al., Data Brief 28, 104863, 2020) show that these descriptors provide promising performance in the binary classification of benign and malignant lesions. In particular, the best results were obtained using Persistence Image representations combined with an SVM-RBF classifier, achieving a ROC-AUC of 0.886, Accuracy of 0.818, Recall of 0.844, and Precision of 0.750. Betti-function representations also achieved ROC-AUC values above 0.80 when combined with classical machine learning models such as Support Vector Machines, Random Forest, and XGBoost. These findings support the use of cubical persistent homology as a source of meaningful descriptors for breast ultrasound image classification. This work will be extended to additional medical imaging datasets and to hybrid approaches integrating persistent homology with deep learning architectures, including convolutional neural networks and differentiable topological layers (Carrière, M. et al., in: Proc. 23rd Int. Conf. Artificial Intelligence and Statistics, 2020; Hofer, C. et al., in: Proc. 31st Int. Conf. Neural Information Processing Systems, pp. 1633–1643, 2017).

Ponente: Nuvia Tamara Meza Veron (Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Asunción)

16:00 → 17:00 Modelado y simulación de flujo de fluidos aplicados a problemas ambientales y de salud (MS4)

El modelado matemático de flujos de fluido constituye una herramienta central para comprender fenómenos complejos en sistemas biológicos y ambientales. Desde la dinámica del transporte de contaminantes en cuerpos de agua y aire hasta la hemodinámica en sistemas cardiovasculares o la elución y transporte de fármacos, los procesos de transporte gobernados por ecuaciones diferenciales parciales juegan un papel fundamental. Este minisimposio propone un espacio interdisciplinario dedicado al modelado matemático y la simulación numérica computacional de flujos de fluido, abordando desarrollos basados en ecuaciones de Navier–Stokes, modelos de Darcy, transporte advectivo-difusivo-reactivo, interacción fluido-estructura y sistemas multifísicos y multiescala. El objetivo es fomentar el intercambio entre matemáticos aplicados, ingenieros y científicos de la salud, promoviendo colaboraciones interdisciplinarias y nuevas líneas de investigación con impacto en problemas ambientales y biomédicos de alta relevancia regional.

16:00 Modelización matemática del flujo subterráneo y transporte de contaminantes en el Acuífero Patiño

El Acuífero Patiño constituye una fuente estratégica de abastecimiento de agua para Asunción, el Departamento Central y zonas aledañas. Sin embargo, el crecimiento urbano, la explotación intensiva de pozos, la limitada cobertura de saneamiento y la presencia de fuentes antrópicas de contaminación generan una presión creciente sobre la cantidad y calidad del recurso hídrico. En este contexto, la modelización matemática permite integrar información hidrogeológica y analizar la dinámica del flujo subterráneo y del transporte de contaminantes.

Este trabajo propone el desarrollo de un modelo hidrogeológico-computacional del Acuífero Patiño, basado en la ley de Darcy y la conservación de masa para describir el flujo en medios porosos saturados. El transporte de contaminantes se representa mediante una ecuación advectivo-dispersiva, incorporando posibles términos de reacción o atenuación. El modelo considera la geometría del acuífero, zonas de recarga, condiciones de borde, extracción por pozos y fuentes potenciales de contaminación urbana, doméstica e industrial.

La metodología contempla la recopilación de datos hidrogeológicos disponibles, la construcción de un dominio computacional representativo, la estimación de parámetros hidráulicos y de transporte, y la simulación de escenarios asociados a recarga, bombeo y presencia de contaminantes como nitratos. Los resultados esperados permitirán identificar zonas vulnerables, estimar direcciones preferenciales de flujo y analizar la evolución espacial y temporal de plumas contaminantes.

La propuesta busca aportar una herramienta científica y computacional para apoyar la gestión sostenible y la protección del Acuífero Patiño.

Palabras clave: Acuífero Patiño; hidrogeología; flujo subterráneo; transporte de contaminantes; modelización matemática.

Ponente: Jhabriel Varela (Universidad Politécnica Taiwán-Paraguay)

16:20 Diseño Impulsado por Evolución: Potenciando la Optimización de Sistemas Basados en Simulación de Fluidos

La simulación de dinámica de fluidos por computadora (CFD) es una herramienta indispensable para comprender, predecir y diseñar sistemas complejos caracterizados por comportamientos no lineales y dinámicas multifísicas. Sin embargo, los métodos de optimización tradicionales suelen quedar atrapados en óptimos locales o resultan ineficientes ante múltiples objetivos contrapuestos y espacios de búsqueda de alta dimensión. La Computación Evolutiva (CE) ha emergido como un paradigma fundamental para superar estas limitaciones, transformando la simulación pasiva en un proceso activo de diseño automatizado e inteligente.

Esta revisión breve examina el estado del arte de la integración de algoritmos evolutivos con modelos de CFD para la optimización de sistemas. Se analizan los marcos metodológicos clave que permiten formular la geometría, las condiciones de frontera y los parámetros de operación como problemas de optimización estocástica. Asimismo, se aborda el principal desafío técnico de esta intersección: el elevado costo computacional asociado a la evaluación repetida de simulaciones numéricas, destacando el papel de las estrategias multiobjetivo y el uso de modelos sustitutos (surrogate models) basados en aprendizaje automático para acelerar la convergencia del algoritmo.

Finalmente, se discuten las brechas metodológicas actuales, las oportunidades en el escalado computacional y las tendencias futuras que posicionan al diseño guiado por evolución como un pilar clave en la ingeniería y la ciencia aplicada asistida por simulación.

Ponente: Diego Pinto (FPUNA)

16:40 Lagrangian–Eulerian Modeling of Magnetic Particle Recovery in Laminar Channel Flow

Magnetic recovery of functionalized particles from liquid flows is relevant to water treatment, environmental remediation, biomedical processing, and microfluidic separation. The design of these systems requires a consistent description of the competition among fluid advection, magnetophoretic drift, gravitational settling, diffusion, particle inertia, and, at finite particle loading, feedback of the dispersed phase on the carrier flow. This work presents a hierarchical Lagrangian–Eulerian framework for the numerical analysis of magnetic-particle capture in a two-dimensional laminar channel subjected to a nonuniform magnetic field generated by an external regularized line dipole.

The hierarchy connects four levels of description: an inertialess one-way trajectory model, a separatrix-based estimate of recovery efficiency, a conservative Eulerian advection–diffusion equation for particle concentration, and a two-way coupled mixture model derived from a reduced Maxey–Riley equation. The formulation is organized in terms of the Reynolds, Péclet, Stokes, Froude, and Mason numbers, together with the density ratio and a particle-loading parameter. The equations are solved with a stabilized finite-element method using Taylor–Hood interpolation for the carrier flow, residual-based stabilization for particle transport, backward-Euler time integration, and a monolithic Newton scheme.

Numerical results show a transition from flow-dominated transport at large Mason number to strong wall capture when magnetic drift becomes comparable to or greater than hydrodynamic advection. In the high-Péclet limit, the inlet position of the capture separatrix provides an inexpensive estimate of recovery efficiency. The Eulerian model resolves finite-diffusion effects and the spatial distribution of wall-deposition flux. For the magnetic configuration considered, the drift field is locally expansive over the particle-transport region; therefore, stronger capture is associated primarily with increased wall-directed flux rather than necessarily with local concentration amplification. Two-way coupled simulations further indicate that sufficiently large particle loading and magnetic forcing can alter the carrier-flow pressure response through momentum transfer from the magnetically driven particle phase.

The proposed framework provides a unified basis for predicting recovery efficiency, deposition location, and hydrodynamic response in magnetic separation devices, with potential applications in contaminant removal, environmental remediation, and biomedical particle handling.

Keywords: magnetophoresis; magnetic particle recovery; particulate flow; Lagrangian–Eulerian modeling; finite-element method; environmental remediation.

Ponentes: Hyun Ho Shin (Facultad Politécnica - UNA), Norberto Mangiavacchi (Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ), Rachel Manhães de Lucena (Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ), Sr. Ygor Ares Monteiro (Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ)

16:00 → 17:00 Modelos Matemáticos y Computacionales Aplicados a la Epidemiología y la Salud Pública

Recientemente el mundo enfrentó la pandemia de COVID-19, que resultó en más de 700 mil muertes en Brasil y dejó secuelas persistentes en la población. Sumado a este desafío, el año 2024 registró un aumento crítico en los casos de dengue en el país, con más de 6 millones de notificaciones y 6.300 muertes confirmadas. En este contexto, el estudio de los mecanismos de propagación y control de infecciones se vuelve fundamental, tarea que demanda la aplicación activa de modelado matemático, estadístico y computacional de sistemas dinámicos. Este minisimposio fomenta la interacción entre investigadores dedicados a la epidemiología matemática, presentando trabajos que abordan desde la dinámica del dengue y COVID-19 hasta la eficacia de medidas de mitigación como cuarentena y vacunación, con relevancia especial para América Latina.

16:00 Machine Learning for Dengue Epidemics

In this talk I will present results about dengue epidemics in Brazil which use machine learning techniques.
First, I will show how to use ML to distinguish between chikungunya and dengue cases from public health data and propose a correction of dengue/chikungugya case count.
Second, we to discuss drivers of dengue epidemics using Convergent Croos Mapping associated with ML to establish the main drivers os dengue in the context of Brazil.

Ponente: Roberto Kraenkel (Instituto de Física Teórica da UNESP)

16:20 Inference of epidemiological parameters via model fitting: some examples from Covid-19

Epidemiological models are a valuable tool to assist planning and decision making in public health settings, yet their usefulness - both for gleaning the main drivers of an epidemic and for simulating scenarios - can be severely hampered by lack of reliable parameters. This is especially relevant for emerging diseases, where historical data and a large set of clinical or epidemiological studies are absent.

This issue became very prominent during the Covid-19 pandemic, when early on parameter values and even model structure was not clearly supported by data. In this context, model fitting is an essential tool to allow the application of models in such scenarios. We will outline two works on this topic, and use them to reflect on the opportunities and challenges involved.

The first was produced in the context of the emergence of the P.1 (Gamma) variant of SARS-CoV-2 in the Amazonas State, Brazil, in November 2020. We estimated the transmissibility and reinfection of P.1 using a model-based approach, fitting data from the national health surveillance of hospitalized individuals and frequency of the P.1 variant in Manaus from December 2020 to February 2021. This was performed assuming the possibility of reinfection of individuals previously infected with the original variant - which was a contentious question and not documented at the time yet - and the reinfection estimate was later confirmed by empirical data.

The second attempted to estimate the rate of immunity waning after infection by SARS-CoV-2 - which is a key parameter to understand patterns of new epidemics - using an age-structured SEAIHR mathematical model that also takes into account the vaccination status and the history of prior infection of individuals. We parametrized this model using an endemic approximation, and data for six Brazilian state capitals, with hospitalization data from SIVEP-Gripe, vaccination records from SIPNI, demographic information from IBGE, and a contact matrix projected for the Brazilian population. The results indicate that the mean duration of immunity is highly sensitive to the hypothesized value of $\mathcal{R}_0$ and to the protection against infection conferred by vaccination or prior infection. The uncertainties in these parameters cannot be readily resolved, but its effect on the estimate of immunity waning can be made explicit.

Ponente: Renato Mendes Coutinho (Universidade Federal do ABC)

Solabima 2026.pdf

17:00 → 18:00 Premios a mejores trabajos y acto de cierre