[ca] La pandèmia de la COVID-19, causada pel virus SARS-CoV-2, subratlla la necessitat urgent de recerca sobre la transmissió del virus, els mecanismes d'infecció i les intervencions terapèutiques potencials. Aquest treball té com a objectiu crear un bessó digital dels pulmons humans per millorar la comprensió de les infeccions virals en el sistema respiratori. Un bessó digital del pulmó combina dades clíniques amb models computacionals per simular el comportament de l'òrgan en diverses condicions, facilitant l'anàlisi de la mecànica respiratòria, la progressió de la malaltia i l'impacte de les intervencions terapèutiques. Aquesta recerca integra els simuladors Alya i PhysiBoSS per desenvolupar un model multiescala, multicel·lular i espaciotemporal del teixit pulmonar infectat pel SARS-CoV-2. Alya, una eina multifísica basada en el mètode dels elements finits, modela el flux d'aire i la dinàmica de les partícules virals en les vies respiratòries del pulmó. PhysiBoSS, una eina basada en agents, simula les respostes cel·lulars al virus. El seu acoblament podria predir la progressió específica de la malaltia en cada pacient. El treball es centra en la zona conductiva de les vies respiratòries inferiors, validant resultats i proposant un acoblament preliminar entre Alya i PhysiBoSS. Els resultats mostren la capacitat del model per simular la distribució i deposició de partícules virals en les vies respiratòries del pulmó. L'acoblament preliminar revela punts forts i limitacions de cada model, destacant àrees per a futur desenvolupament. Aquests resultats estableixen les bases per a avenços futurs en la creació d'un model pulmonar multiescala, multicel·lular i espaciotemporal per a intervencions terapèutiques personalitzades.

[en] The COVID-19 pandemic, caused by SARS-CoV-2, underscores the need for thorough research into the virus's transmission, infection mechanisms, and treatments. This thesis aims to create a digital twin of the human lungs to better understand respiratory infections like COVID-19. A digital twin lung combines clinical data with computational models to simulate the organ's behavior under various conditions, facilitating the analysis of respiratory mechanics, disease progression, and therapeutic impacts. This research integrates the simulators Alya and PhysiBoSS to develop a multiscale, multicellular, spatiotemporal model of lung tissue infected by SARS-CoV-2. Alya, a multiphysics tool based on the finite element method, models airflow and viral particle dynamics in the lung airways. PhysiBoSS, an agent-based tool, simulates alveolar and cellular responses to oxygen and virus diffusion. Their potential iterative coupling could predict patient-specific disease progression. The thesis focuses on the lower airway's conductive zone, validating results and proposing preliminary coupling between Alya and PhysiBoSS. Results show the model's capability to simulate viral particle distribution and deposition in the lung airways, despite some challenges. The preliminary coupling reveals strengths and limitations of each model, highlighting areas for further development. These findings lay the groundwork for future advancements in creating a multiscale, multicellular, spatiotemporal lung model for personalized therapeutic interventions.