Transcript Modelado de complejidad en medicina, biología y

Modelado de complejidad en medicina, biología
y neurociencia
Autómatas celulares
y modelos basados en
agentes
Carlos Reynoso
UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES
Universidad Nacional, Bogotá, mayo de 2012
http://carlosreynoso.com.ar
Contexto
• Presentación complementaria de la sesión sobre
Sistemas Complejos Adaptativos – Autómatas celulares
Aplicaciones
• Modelado epidemiológico
• Modelado de difusión espacial
• Herramienta auxiliar para reconocimiento
de patrones – Técnicas complementarias
– Metaheurísticas evolucionarias
– Aprendizaje de máquina
– Redes neuronales
– Dimensión fractal y wavelets
• Modelado de desarrollo patológico
Analogía entre neoplasmas malignos y
crecimiento urbano (1/2)
• Warren Hern, U. Colorado (2008)
Baltimore-Washington (Masek & al 2006)
Analogía entre neoplasmas malignos y
crecimiento urbano (2/2)
• Rasgos propios de procesos de criticalidad autoorganizada
– http://carlosreynoso.com.ar/criticalidad-auto-organizada-ydinamicas-complejas/
• Metástasis (colonización distante)
• Crecimiento rápido
• Progresión (tasa creciente de expansión en nuevas
colonias)
• Invariancia de escala
• Topofagia (devora los espacios disponibles)
• Falta de mecanismos antagónicos inhibitorios
• Apoptosis (resistencia a la extinción normal)
– Semejanza con muerte celular programada de Penelas
Aplicaciones
• Gerda de Vries et al.
Aplicaciones
Aplicaciones
Aplicaciones
Aplicaciones
Aplicaciones
• Efecto de mundos pequeños
– Propiedad de las redes regidas por leyes de
potencia
– “6 grados de separación”
– Stanley Milgram y la cadena de cartas
– Ver presentaciones específicas sobre redes y
complejidad
• http://carlosreynoso.com.ar/hacia-la-complejidadpor-la-via-de-las-redes/
Aplicaciones
Aplicaciones
• También se
aplican
técnicas de
wavelets,
redes
neuronales y
algoritmos de
aprendizaje de
máquina con
lógica difusa
Aplicaciones
Referencias
Referencias
• Formación de patrón y
crecimiento con
agregación limitada
por difusión (DLA)
Referencias
Referencias
Referencias
Referencias
Referencias
Recursos y casos
• Cap. 13 – Registración de
imágenes médicas en 3D
usando agentes
inteligentes
• Cap 15 – Framework
basado en vida artificial
para análisis de
imágenes médicas
(Hamarneh y otros)
Recursos y casos
Hamarneh y otros
Referencias
• http://www.what-is-cancer.com/papers/ca/ca0.htm
Bibliografía adicional
• Aniruddha Datta, Ashish Choudhary,
Michael Bittner y Edward Dougherty. 2008.
Modeling and control in cancer genomics.
En: Ioannou & al, Modeling and control of
complex systems (Redes booleanas
probabilistas)
Modelos basados en agentes
Netlogo - AIDS
Netlogo – Disease solo
Netlogo - Tumor
Casos y herramientas
• http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/biowar/
Casos y herramientas: AnyLogic
• http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar%
D0%B5
Casos y herramientas: AnyLogic
• http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar%
D0%B5
Ejercicios
• Modelado de vida artificial con Framsticks
Ejercicios – Vida artificial
• Experimentación con GenePool
¿Preguntas?
http://carlosreynoso.com.ar
Referencias
• Emergency
Department