[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.

[es] La pandemia de la COVID-19, causada por el virus SARS-CoV-2, subraya la necesidad urgente de investigación sobre la transmisión del virus, los mecanismos de infección y las intervenciones terapéuticas potenciales. Este trabajo tiene como objetivo crear un gemelo digital de los pulmones humanos para mejorar la comprensión de las infecciones virales en el sistema respiratorio. Un gemelo digital del pulmón combina datos clínicos con modelos computacionales para simular el comportamiento del órgano en diversas condiciones, facilitando el análisis de la mecánica respiratoria, la progresión de la enfermedad y el impacto de las intervenciones terapéuticas. Esta investigación integra los simuladores Alya y PhysiBoSS para desarrollar un modelo multiescala, multicelular y espaciotemporal del tejido pulmonar infectado por el SARS-CoV-2. Alya, una herramienta multifísica basada en el método de los elementos finitos, modela el flujo de aire y la dinámica de las partículas virales en las vías respiratorias del pulmón. PhysiBoSS, una herramienta basada en agentes, simula las respuestas celulares al virus. Su acoplamiento podría predecir la progresión específica de la enfermedad en cada paciente. El trabajo se centra en la zona conductiva de las vías respiratorias inferiores, validando resultados y proponiendo un acoplamiento preliminar entre Alya y PhysiBoSS. Los resultados muestran la capacidad del modelo para simular la distribución y deposición de partículas virales en las vías respiratorias del pulmón. El acoplamiento preliminar revela puntos fuertes y limitaciones de cada modelo, destacando áreas para futuros desarrollos. Estos resultados sientan las bases para futuros avances en la creación de un modelo pulmonar multiescala, multicelular y espaciotemporal para intervenciones terapéuticas personalizadas.