Análise computacional em Python da infecção por dengue: modelagem Within-Host e avaliação do efeito de antivirais

Abstract

A dengue é uma doença viral transmitida pela picada de mosquitos infectados pertencentes ao gênero Aedes, tendo como principal agente transmissor o Aedes aegypti. Essa doença é um problema de saúde pública significativo que pode se manifestar com uma variedade de sintomas, desde uma doença febril leve (dengue clássica) até condições que podem ser fatais. Atualmente, o tratamento da dengue consiste no alívio dos sintomas com recomendações como repouso, hidratação e uso de analgésicos. No entanto, o desenvolvimento de tratamentos antivirais representa uma alternativa promissora para o controle da doença, pois atuam diretamente no combate à infecção viral no organismo, em vez de apenas gerenciar os sintomas. Nesse âmbito, a aplicação de ferramentas computacionais, que utilizam modelos matemáticos de infecções virais com Equações Diferenciais Ordinárias (EDOs), é fundamental para a avaliação de potenciais antivirais. Isso porque permite simular e prever o impacto do tratamento no comportamento do vírus e do sistema imune. A partir disso, este trabalho propõe a implementação computacional em Python de modelos matemáticos que representam diferentes mecanismos de ação antiviral na dinâmica da infecção pelo vírus da dengue, utilizando uma abordagem within-host (dentro do organismo). Para tal, três parâmetros (𝜌, 𝜉 e 𝜓), que representam modelos de ação distintos, são adicionados ao modelo da infecção da dengue existente na literatura. Os resultados obtidos sugerem que quanto mais cedo o tratamento é iniciado após a infecção, mais eficaz ele é no seu controle. Também, foi possível concluir que para reduzir a carga viral, o antiviral 𝜌 é o mais indicado. Se o objetivo principal for preservar a população de Linfócitos T e acentuar a eliminação das células infectadas, o antiviral 𝜉 é o mais indicado. Por fim, como perspectivas para trabalhos futuros, sugere-se a avaliação do efeito de terapias antivirais combinadas e aplicação da metologia para modelos que contemplem uma resposta imune mais completa.