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Title: Mathematical models for metabolic systems: Glucose metabolism analysis in normal and patologich cases - I modelli matematici nei sistemi metabolici: Analisi del metabolismo del glucosio in situazioni normali e patologiche
Authors: ASNAGHI, SIMONE
Tutor: SALINARI, SERENELLA
Keywords: insulin glucose fatty acid metabolism petri net bilio pancreatic diversion qualitative analysis quantitative simulation
Issue Date: 2010
Abstract: Lo studio della modellistica dei sistemi metabolici è di fondamentale importanza per alcune rilevanti patologie (obesità, diabete di tipo 2), in particolare per migliorare le condizioni di vita e per evitare di ricorrere a tecniche invasive per la determinazione dello stato di salute generale dei pazienti. A partire da modelli recentemente sviluppati dell’interazione glucosio-grassi e modelli relativi al calcolo della sensibilità dei tessuti all’insulina, si è notato che la resistenza dei tessuti all’insulina e le relazioni glucosio-grassi a livello della cellula pancreatica sono strettamente connesse [5] (la normalizzazione della sensibilità all’insulina si riflette in generale in una normalizzazione della secrezione dell’insulina (vedi [3] e [4]). In tale contesto sono stati analizzati i dati relativi a soggetti diabetici obesi sottoposti ad un intervento chirurgico (Bilio Pancreatic Diversion, BPD) per la riduzione dell’obesità, per i quali si verifica una remissione del diabete dopo l’intervento. Tali dati (concentrazione plasmatiche di glucosio, insulina, acidi grassi e C-Peptide) fanno riferimento ad una condizione sperimentale classica nello studio del metabolismo del glucosio quale il test di tolleranza al glucosio, somministrato per via orale, effettuato prima e dopo l’intervento. I risultati ottenuti hanno suggerito l’interessante ipotesi che l’esclusione del transito del cibo attraverso il digiuno e il duodeno conseguente all’intervento inibisca la produzione di una particolare sostanza responsabile di provocare insulino resistenza. I risultati di tale ricerca sono stati presentati in [2]. Tale ipotesi è in corso di analisi attraverso esperimenti e l’elaborazione di modelli sviluppati ad hoc. I modelli compartimentali sviluppati per l’analisi quantitativa permettono la simulazione di differenti condizioni fisiologiche e/o patologiche, oltre alla determinazione di parametri globali di interesse di possibile utilizzazione nella pratica clinica. All’analisi quantitativa è stata associata la modellizzazione dei sistemi metabolici mediante reti di Petri (PN). Riprendendo gli studi sui modelli biochimici sviluppati di Monika Heiner (tra cui [6]-[8]) e altri, l’analisi qualitativa della PN associata al pathway studiato ha permesso la validazione del modello creato, mediante l’analisi e il matching delle proprietà del modello e della PN stessa. Si è proceduto con lo sviluppo di un prototipo di codice Java per la modellizzazione di pathway biochimici e la creazione automatica di codice Matlab simulabile e di file XML rappresentativi della rete stessa, utili per l’analisi qualitativa mediante tool di analisi delle PN disponibili su Internet.
URI: http://hdl.handle.net/10805/957
Research interests: Design, Analysis and Testing of mathematical models for natural systems (in particular metabolic phenomena) and artificial systems (telecommunication scenario, cyber security and IT processes). Computer security, networking protocols, routing and admission control algorithm.
Skills short description: Development and test of mathematical model for simulation metabolic phenomena, qualitative and quantitative analysis of mathematical models using stochastic methodologies, programming of custom and vendor tools code to analyze biochemical pathways and perform/support computer simulation. Analysis and customization of computer security tool, in particular for SIEM, Identity Management and Network Traffic analysis.
Personal skills keywords: programming and simulation with various languages/tools
cyber security, SIEM, Identity Management, Network Traffic Analysis
algorithm analysis, testing and simulation
petri networks and markov models
stochastic analysis
Appears in PhD:INGEGNERIA DEI SISTEMI

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