Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Autómatas celulares y modelos basados en agentes Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES.

Presentación del tema: "Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Autómatas celulares y modelos basados en agentes Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES."— Transcripción de la presentación:

1 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

2 Contexto Presentación complementaria de la sesión sobre Sistemas Complejos Adaptativos – Autómatas celularesPresentación complementaria de la sesión sobre Sistemas Complejos Adaptativos – Autómatas celulares Sistemas Complejos Adaptativos – Autómatas celulares Sistemas Complejos Adaptativos – Autómatas celulares

3 Aplicaciones Modelado epidemiológicoModelado epidemiológico Modelado de difusión espacialModelado de difusión espacial Herramienta auxiliar para reconocimiento de patrones – Técnicas complementariasHerramienta auxiliar para reconocimiento de patrones – Técnicas complementarias –Metaheurísticas evolucionarias –Aprendizaje de máquina –Redes neuronales –Dimensión fractal y wavelets Modelado de desarrollo patológicoModelado de desarrollo patológico

4 Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (1/2) Warren Hern, U. Colorado (2008)Warren Hern, U. Colorado (2008)

5 Baltimore-Washington (Masek & al 2006)

6 Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (2/2) Rasgos propios de procesos de criticalidad auto- organizadaRasgos propios de procesos de criticalidad auto- organizada –http://carlosreynoso.com.ar/criticalidad-auto-organizada-y- dinamicas-complejas/ http://carlosreynoso.com.ar/criticalidad-auto-organizada-y- dinamicas-complejas/http://carlosreynoso.com.ar/criticalidad-auto-organizada-y- dinamicas-complejas/ Metástasis (colonización distante)Metástasis (colonización distante) Crecimiento rápidoCrecimiento rápido Progresión (tasa creciente de expansión en nuevas colonias)Progresión (tasa creciente de expansión en nuevas colonias) Invariancia de escalaInvariancia de escala Topofagia (devora los espacios disponibles)Topofagia (devora los espacios disponibles) Falta de mecanismos antagónicos inhibitoriosFalta de mecanismos antagónicos inhibitorios Apoptosis (resistencia a la extinción normal)Apoptosis (resistencia a la extinción normal) –Semejanza con muerte celular programada de Penelas

7 Aplicaciones Gerda de Vries et al.Gerda de Vries et al.

8 Aplicaciones

9 Aplicaciones

10 Aplicaciones

11 Aplicaciones

12 Aplicaciones Efecto de mundos pequeñosEfecto 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-complejidad- por-la-via-de-las-redes/http://carlosreynoso.com.ar/hacia-la-complejidad- por-la-via-de-las-redes/http://carlosreynoso.com.ar/hacia-la-complejidad- por-la-via-de-las-redes/http://carlosreynoso.com.ar/hacia-la-complejidad- por-la-via-de-las-redes/

13 Aplicaciones

14 Aplicaciones También se aplican técnicas de wavelets, redes neuronales y algoritmos de aprendizaje de máquina con lógica difusaTambién se aplican técnicas de wavelets, redes neuronales y algoritmos de aprendizaje de máquina con lógica difusa

15 Aplicaciones

16 Referencias

17 Formación de patrón y crecimiento con agregación limitada por difusión (DLA)Formación de patrón y crecimiento con agregación limitada por difusión (DLA)

18 Referencias

19 Referencias

20 Referencias

21 Referencias

22 Referencias

23 Recursos y casos Cap. 13 – Registración de imágenes médicas en 3D usando agentes inteligentesCap. 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)Cap 15 – Framework basado en vida artificial para análisis de imágenes médicas (Hamarneh y otros)

24 Recursos y casos Hamarneh y otros

25 Referencias http://www.what-is-cancer.com/papers/ca/ca0.htm

26 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)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)

27 Modelos basados en agentes

28 Netlogo - AIDS

29 Netlogo – Disease solo

30 Netlogo - Tumor

31 Casos y herramientas http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/biowar/http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/biowar/http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/biowar/

32 Casos y herramientas: AnyLogic http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar% D0%B5http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar% D0%B5

33 Casos y herramientas: AnyLogic http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar% D0%B5http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar% D0%B5

34 Ejercicios Modelado de vida artificial con FramsticksModelado de vida artificial con Framsticks

35 Ejercicios – Vida artificial Experimentación con GenePoolExperimentación con GenePool

36 ¿Preguntas? http://carlosreynoso.com.ar

37 Referencias Emergency DepartmentEmergency Department