Los modelos basados en agentes tienen muchas aplicaciones en biología , principalmente debido a las características del método de modelado. El modelado basado en agentes es una metodología de modelado computacional basada en reglas que se centra en las reglas y las interacciones entre los componentes individuales o los agentes del sistema. [1] El objetivo de este método de modelado es generar poblaciones de los componentes del sistema de interés y simular sus interacciones en un mundo virtual. Los modelos basados en agentes comienzan con reglas de comportamiento y buscan reconstruir, a través de la instanciación computacional de esas reglas de comportamiento, los patrones de comportamiento observados. [1] Varias de las características de los modelos basados en agentes importantes para los estudios biológicos incluyen:
- Estructura modular: el comportamiento de un modelo basado en agentes está definido por las reglas de sus agentes. Las reglas de agentes existentes se pueden modificar o se pueden agregar nuevos agentes sin tener que modificar todo el modelo.
- Propiedades emergentes: mediante el uso de agentes individuales que interactúan localmente con reglas de comportamiento, los modelos basados en agentes dan como resultado una sinergia que conduce a un todo de nivel superior con un comportamiento mucho más intrincado que los de cada agente individual. [2]
- Abstracción: ya sea excluyendo detalles no esenciales o cuando los detalles no están disponibles, se pueden construir modelos basados en agentes en ausencia de un conocimiento completo del sistema en estudio. Esto permite que el modelo sea lo más simple y verificable posible. [1]
- Estocasticidad: los sistemas biológicos exhiben un comportamiento que parece ser aleatorio. La probabilidad de un comportamiento particular se puede determinar para un sistema en su conjunto y luego traducirse en reglas para los agentes individuales. [1] [3]
Infestaciones de insectos del bosque
En el documento titulado "Exploración de prácticas de manejo forestal usando un modelo basado en agentes de infestaciones de insectos forestales", se desarrolló un modelo basado en agentes para simular el comportamiento de ataque del escarabajo del pino de montaña , Dendroctonus ponderosae , (MPB) con el fin de evaluar cuán diferentes Las políticas de aprovechamiento influyen en las características espaciales del bosque y la propagación espacial de la infestación de MPB a lo largo del tiempo. [4] Aproximadamente dos tercios de la tierra en la Columbia Británica , Canadá , están cubiertos por bosques que se modifican constantemente por perturbaciones naturales como incendios, enfermedades e infestación de insectos. Los recursos forestales representan aproximadamente el 15% de la economía de la provincia, por lo que las infestaciones causadas por insectos como el MPB pueden tener impactos significativos en la economía. Los brotes de MPB se consideran una perturbación natural importante que puede resultar en una mortalidad generalizada del pino lodgepole , una de las especies arbóreas comerciales más abundantes en Columbia Británica. Los brotes de insectos han provocado la muerte de árboles en áreas de varios miles de kilómetros cuadrados.
El modelo basado en agentes desarrollado para este estudio fue diseñado para simular el comportamiento de ataque de MPB con el fin de evaluar cómo las prácticas de manejo influyen en la distribución espacial y los patrones de la población de insectos y sus preferencias por los árboles atacados y muertos. El modelo consideró tres estrategias de manejo: 1) sin manejo, 2) cosecha de saneamiento y 3) cosecha de rescate. En el modelo, el Beetle Agent representó el comportamiento de MPB; el agente del pino representó la evolución del medio forestal y la salud de los árboles; el Agente de Manejo Forestal representó las diferentes estrategias de manejo. El Beetle Agent sigue una serie de reglas para decidir dónde volar dentro del bosque y seleccionar un árbol saludable para atacar, alimentar y reproducir. El MPB normalmente mata los árboles hospedantes en su entorno natural para poder reproducirse con éxito. Las larvas del escarabajo se alimentan de la corteza interior de los árboles hospedadores maduros y finalmente los matan. Para que los escarabajos se reproduzcan, el árbol huésped debe ser lo suficientemente grande y tener una corteza interior gruesa. Los brotes de MPB terminan cuando el suministro de alimentos disminuye hasta el punto de que no hay suficiente para sostener a la población o cuando las condiciones climáticas se vuelven desfavorables para el escarabajo. El Pine Agent simula la resistencia del árbol huésped, específicamente el pino Lodgepole, y monitorea el estado y los atributos de cada grupo de árboles. En algún momento del ataque MPB, el número de escarabajos por árbol alcanza la capacidad del árbol huésped. Cuando se alcanza este punto, los escarabajos liberan una sustancia química para dirigir a los escarabajos a atacar a otros árboles. El agente del pino modela este comportamiento calculando la densidad de población de escarabajos por rodal y pasa la información a los agentes del escarabajo. Se utilizó el Agente de Manejo Forestal, a nivel de rodal, para simular dos prácticas de silvicultura comunes (saneamiento y salvamento) así como la estrategia donde no se empleó ninguna práctica de manejo. Con la estrategia de recolección de saneamiento, si un rodal tiene una tasa de infestación mayor que un umbral establecido, el rodal se elimina al igual que cualquier rodal vecino sano cuando el tamaño promedio de los árboles excedió un umbral establecido. Para la estrategia de recolección de salvamento, se elimina un rodal incluso si no está bajo un ataque MPB si un número predeterminado de rodales vecinos está bajo un ataque MPB.
El estudio consideró un área boscosa en el interior norte-central de la Columbia Británica de aproximadamente 560 hectáreas . El área consistió principalmente de pino Lodgepole con proporciones más pequeñas de abeto Douglas y abeto blanco . El modelo se ejecutó en cinco pasos de tiempo, cada paso representaba un solo año. Se realizaron treinta corridas de simulación para cada estrategia de manejo forestal considerada. Los resultados de la simulación mostraron que cuando no se empleó una estrategia de manejo, ocurrió la mayor infestación general de MPB. Los resultados también mostraron que la técnica de manejo de bosques de salvamento resultó en una reducción del 25% en el número de hebras de bosque destruidas por el MPB, en contraposición a una reducción del 19% por la estrategia de manejo de bosques de salvamento. En resumen, los resultados muestran que el modelo se puede utilizar como una herramienta para construir políticas de manejo forestal.
Especies invasivas
Las especies invasoras se refieren a plantas y animales "no nativos" que afectan adversamente los ambientes que invaden. La introducción de especies invasoras puede tener implicaciones ambientales, económicas y ecológicas. En el documento titulado "Un modelo de aplicación fronteriza basado en agentes para el manejo de especies invasoras", se presenta un modelo basado en agentes que se desarrolló para evaluar los impactos de los regímenes de aplicación específicos del puerto y de los importadores para un producto agrícola dado que presenta riesgo de especies invasoras. En última instancia, el objetivo del estudio era mejorar la asignación de recursos para la aplicación de la ley y proporcionar una herramienta a los responsables de la formulación de políticas para responder preguntas adicionales sobre la aplicación de la ley en las fronteras y el riesgo de especies invasoras.
El modelo basado en agentes desarrollado para el estudio consideró tres tipos de agentes: especies invasoras, importadores y agentes de control fronterizo. [5] En el modelo, las especies invasoras solo pueden reaccionar a su entorno, mientras que los importadores y los agentes fronterizos pueden tomar sus propias decisiones en función de sus propias metas y objetivos. La especie invasora tiene la capacidad de determinar si ha sido liberada en un área que contiene el cultivo objetivo y de extenderse a parcelas adyacentes del cultivo objetivo. El modelo incorpora mapas de probabilidad espacial que se utilizan para determinar si se establece una especie invasora. El estudio se centró en los envíos de brócoli de México a California a través de los puertos de entrada de Calexico, California y Otay Mesa, California . La especie invasora de interés seleccionada fue el escarabajo pulga crucífera ( Phyllotreta cruciferae ). California es, con mucho, el mayor productor de brócoli en los Estados Unidos, por lo que la preocupación y el impacto potencial de la introducción de una especie invasora a través de los puertos de entrada elegidos es significativa. El modelo también incorporó una función de daño espacialmente explícita que se utilizó para modelar el daño de las especies invasoras de una manera realista. El modelado basado en agentes brinda la capacidad de analizar el comportamiento de actores heterogéneos , por lo que se consideraron tres tipos diferentes de importadores que diferían en términos de tasas de infección de productos básicos (alta, media y baja), elección de pretratamiento y costo de transporte a los puertos. . El modelo brindó predicciones sobre las tasas de inspección para cada puerto de entrada e importador y determinó la tasa de éxito de la inspección del agente fronterizo, no solo para cada puerto e importador, sino también para cada nivel potencial de pretratamiento (sin pretratamiento, nivel uno, nivel dos y Nivel tres).
El modelo se implementó y ejecutó en NetLogo , versión 3.1.5. En el análisis se incluyó información espacial sobre la ubicación de los puertos de entrada, las carreteras principales y las rutas de transporte, así como un mapa de los cultivos de brócoli de California con capas de mapas de probabilidad de establecimiento de especies invasoras. BehaviorSpace, [6] una herramienta de software integrada con NetLogo, se utilizó para probar los efectos de diferentes parámetros (por ejemplo, valor de envío, costo de pretratamiento) en el modelo. En promedio, se calcularon 100 iteraciones en cada nivel del parámetro que se estaba utilizando, donde una iteración representaba una ejecución de un año.
Los resultados del modelo mostraron que a medida que aumentan los esfuerzos de inspección, los importadores aumentan el debido cuidado o el tratamiento previo de los envíos, y la pérdida monetaria total de los cultivos de California disminuye. El modelo mostró que los importadores responden a un aumento en el esfuerzo de inspección de diferentes maneras. Algunos importadores respondieron al aumento de la tasa de inspección aumentando el esfuerzo de pretratamiento, mientras que otros optaron por evitar el envío a un puerto específico o compraron para otro puerto. Un resultado importante de los resultados del modelo es que puede mostrar o proporcionar recomendaciones a los responsables de la formulación de políticas sobre el punto en el que los importadores pueden comenzar a comprar puertos, como la tasa de inspección a la que se introducen las compras en los puertos y los importadores asociados con un cierto nivel. del riesgo de plagas o el costo de transporte es probable que hagan estos cambios. Otro resultado interesante del modelo es que cuando los inspectores no pudieron aprender a responder a un importador con envíos previamente infestados, el daño a los cultivos de brócoli de California se estimó en $ 150 millones. Sin embargo, cuando los inspectores pudieron aumentar las tasas de inspección de los importadores con violaciones previas, el daño a los cultivos de brócoli de California se redujo en aproximadamente un 12%. El modelo proporciona un mecanismo para predecir la introducción de especies invasoras de importaciones agrícolas y su posible daño. De igual importancia, el modelo proporciona a los responsables de la formulación de políticas y las agencias de control de fronteras una herramienta que se puede utilizar para determinar la mejor asignación de recursos de inspección.
Dinámica de la población de áfidos
En el artículo titulado "Dinámica de poblaciones de áfidos en paisajes agrícolas: un modelo de simulación basado en agentes", se presenta un modelo basado en agentes para estudiar la dinámica de poblaciones del pulgón de avena , Rhopalosiphum padi (L.). [7] El estudio se llevó a cabo en una región de cinco kilómetros cuadrados de North Yorkshire , un condado ubicado en Yorkshire y la región de Humber en Inglaterra . Se eligió el método de modelado basado en agentes debido a que se centra en el comportamiento de los agentes individuales más que en la población en su conjunto. Los autores proponen que los modelos tradicionales que se centran en las poblaciones en su conjunto no tienen en cuenta la complejidad de las interacciones concurrentes en los ecosistemas , como la reproducción y la competencia por los recursos, que pueden tener impactos significativos en las tendencias de la población. El enfoque de modelado basado en agentes también permite a los modeladores crear modelos más genéricos y modulares que son más flexibles y fáciles de mantener que los enfoques de modelado que se centran en la población en su conjunto. Otras ventajas propuestas de los modelos basados en agentes incluyen la representación realista de un fenómeno de interés debido a las interacciones de un grupo de agentes autónomos y la capacidad de integrar variables cuantitativas, ecuaciones diferenciales y comportamiento basado en reglas en el mismo modelo.
El modelo se implementó en el kit de herramientas de modelado Repast utilizando el lenguaje de programación JAVA . El modelo se ejecutó en pasos de tiempo diarios y se centró en las temporadas de otoño e invierno. Los datos de entrada para el modelo incluyeron datos de hábitat, temperaturas diarias mínimas, máximas y medias, y velocidad y dirección del viento. Para los agentes áfidos, se consideraron la edad, la posición y la morfología ( tardía o aptera ). La edad osciló entre 0,00 y 2,00, siendo 1,00 el punto en el que el agente se convierte en adulto. La reproducción por los agentes áfidos depende de la edad, la morfología y las temperaturas mínimas, máximas y medias diarias. Una vez que las ninfas nacen, permanecen en el mismo lugar que sus padres. La morfología de las ninfas está relacionada con la densidad de población y la calidad de los nutrientes de la fuente de alimento del pulgón . El modelo también consideró la mortalidad entre los agentes áfidos, que depende de la edad, las temperaturas y la calidad del hábitat. La velocidad a la que envejece un agente Aphid está determinada por las temperaturas diaria mínima, máxima y media. El modelo consideró que el movimiento de los áfidos ocurre en dos fases separadas, una fase migratoria y una fase de alimentación, las cuales afectan la distribución general de la población .
El estudio inició la ejecución de la simulación con una población inicial de 10.000 áfidos alados distribuidos en una cuadrícula de celdas de 25 metros. Los resultados de la simulación mostraron que hubo dos picos de población importantes, el primero a principios de otoño debido a una afluencia de inmigrantes tardíos y el segundo debido a temperaturas más bajas a finales de año y la falta de inmigrantes. En última instancia, el objetivo de los investigadores es adaptar este modelo para simular ecosistemas y tipos de animales más amplios.
Dinámica de poblaciones acuáticas
En el artículo titulado "Exploración de sistemas de agentes múltiples en el modelado de dinámica de poblaciones acuáticas", se propone un modelo para estudiar la dinámica de poblaciones de dos especies de macrófitos . [8] Las plantas acuáticas juegan un papel vital en los ecosistemas en los que viven, ya que pueden proporcionar refugio y alimento a otros organismos acuáticos. Sin embargo, también pueden tener impactos nocivos como el crecimiento excesivo de plantas no autóctonas o la eutrofización de los lagos en los que viven, provocando condiciones anóxicas . Dadas estas posibilidades, es importante comprender cómo el medio ambiente y otros organismos afectan el crecimiento de estas plantas acuáticas para permitir la mitigación o prevención de estos impactos dañinos.
Potamogeton pectinatus es uno de los agentes de plantas acuáticas del modelo. Es una planta de crecimiento anual que absorbe nutrientes del suelo y se reproduce a través de tubérculos de raízy rizomas . La reproducción de la planta no se ve afectada por el flujo de agua, pero puede verse influenciada por animales, otras plantas y humanos. La planta puede crecer hasta dos metros de altura, lo cual es una condición limitante porque solo puede crecer en ciertas profundidades del agua, y la mayor parte de su biomasa se encuentra en la parte superior de la planta para capturar la mayor cantidad de luz solar posible. El segundo agente vegetal del modelo es Chara aspera , también una planta acuática enraizada. Una diferencia importante entre las dos plantas es que la última se reproduce mediante el uso de semillas muy pequeñas llamadas oosporas y bulbos que se esparcen a través del flujo de agua. Chara aspera solo crece hasta 20 cm y requiere muy buenas condiciones de luz y buena calidad del agua, factores que son factores limitantes del crecimiento de la planta. Chara aspera tiene una tasa de crecimiento más alta que Potamogeton pectinatus pero tiene una vida mucho más corta. El modelo también consideró agentes ambientales y animales. Los agentes ambientales considerados incluyeron el flujo de agua, la penetración de la luz y la profundidad del agua. Las condiciones de flujo, aunque no son de gran importancia para Potamogeton pectinatus , impactan directamente en la dispersión de semillas de Chara aspera . Las condiciones de flujo afectan la dirección y la distancia a la que se distribuirán las semillas. La penetración de la luz influye fuertemente en Chara aspera, ya que requiere una alta calidad del agua. El coeficiente de extinción (CE) es una medida de la penetración de la luz en el agua. A medida que aumenta la CE, la tasa de crecimiento de Chara aspera disminuye. Finalmente, la profundidad es importante para ambas especies de plantas. A medida que aumenta la profundidad del agua, la penetración de la luz disminuye, lo que dificulta que cualquiera de las especies sobreviva más allá de ciertas profundidades.
El área de interés del modelo era un lago en los Países Bajos llamado Lago Veluwe . Es un lago relativamente poco profundo con una profundidad promedio de 1,55 metros y cubre unos 30 kilómetros cuadrados. El lago está sometido a estrés por eutrofización, lo que significa que los nutrientes no son un factor limitante para ninguno de los agentes vegetales del modelo. La posición inicial de los agentes vegetales en el modelo se determinó al azar. El modelo se implementó utilizando el paquete de software Repast y se ejecutó para simular el crecimiento y la descomposición de los dos agentes vegetales diferentes, teniendo en cuenta los agentes ambientales discutidos anteriormente, así como las interacciones con otros agentes vegetales. Los resultados de la ejecución del modelo muestran que la distribución de la población de Chara aspera tiene un patrón espacial muy similar a los mapas GIS de distribuciones observadas. Los autores del estudio concluyen que las reglas del agente desarrolladas en el estudio son razonables para simular el patrón espacial de crecimiento de macrófitos en este lago en particular.
Agregación de bacterias que conduce a la formación de biopelículas
En el artículo titulado "iDynoMiCS: modelado individual de biopelículas de próxima generación", se presenta un modelo basado en agentes que modela la colonización de bacterias en una superficie, lo que lleva a la formación de biopelículas . [9] El propósito de iDynoMiCS (simulador de dinámica de comunidades microbianas basado en individuos) es simular el crecimiento de poblaciones y comunidades de microbios individuales (pequeños organismos unicelulares como bacterias, arqueas y protistas ) que compiten por el espacio y los recursos en biopelículas inmersas en ambientes acuáticos. iDynoMiCS se puede utilizar para tratar de comprender cómo la dinámica microbiana individual conduce a propiedades y comportamientos emergentes a nivel de población o biopelícula. El examen de tales formaciones es importante en estudios de suelos y ríos, estudios de higiene dental, enfermedades infecciosas e investigación de infecciones relacionadas con implantes médicos, y para comprender la biocorrosión. [10] Se empleó un paradigma de modelado basado en agentes para hacer posible explorar cómo cada bacteria individual, de una especie en particular, contribuye al desarrollo de la biopelícula. La ilustración inicial de iDynoMiCS consideró cómo la disponibilidad de oxígeno fluctuante ambientalmente afecta la diversidad y composición de una comunidad de bacterias desnitrificantes que inducen la vía de desnitrificación en condiciones anóxicas o bajas en oxígeno. [9] El estudio explora la hipótesis de que la existencia de diversas estrategias de desnitrificación en un ambiente puede explicarse únicamente asumiendo que una respuesta más rápida incurre en un costo mayor. El modelo basado en agentes sugiere que si las vías metabólicas pueden cambiarse sin costo, cuanto más rápido sea el cambio, mejor. Sin embargo, cuando un cambio más rápido tiene un costo más alto, existe una estrategia con un tiempo de respuesta óptimo para cualquier frecuencia de fluctuaciones ambientales. Esto sugiere que diferentes tipos de estrategias desnitrificantes ganan en diferentes entornos biológicos. Desde esta introducción, las aplicaciones de iDynoMiCS continúan aumentando: una exploración reciente de la invasión de plásmidos en biopelículas es un ejemplo. [11] Este estudio exploró la hipótesis de que la escasa propagación del plásmido en las biopelículas se debe a una dependencia de la conjugación de la tasa de crecimiento del agente donante del plásmido. Mediante simulación, el artículo sugiere que la invasión de plásmidos en una biopelícula residente solo está limitada cuando la transferencia de plásmidos depende del crecimiento. Se emplearon técnicas de análisis de sensibilidad que sugieren que los parámetros relacionados con el tiempo (retraso antes de la transferencia de plásmido entre agentes) y el alcance espacial son más importantes para la invasión de plásmidos en una biopelícula que la tasa de crecimiento de los agentes receptores o la probabilidad de pérdida por segregación. Se siguen publicando más ejemplos que utilizan iDynoMiCS, incluido el uso de iDynoMiCS en el modelado de una biopelícula de Pseudomonas aeruginosa con sustrato de glucosa. [12]
iDynoMiCS ha sido desarrollado por un equipo internacional de investigadores con el fin de proporcionar una plataforma común para un mayor desarrollo de todos los modelos individuales de biopelículas microbianas y similares. El modelo fue originalmente el resultado de años de trabajo de Laurent Lardon, Brian Merkey y Jan-Ulrich Kreft, con contribuciones de código de Joao Xavier. Con fondos adicionales del Centro Nacional para el Reemplazo, Refinamiento y Reducción de Animales en Investigación (NC3R) en 2013, el desarrollo de iDynoMiCS como herramienta para la exploración biológica continúa a buen ritmo, con nuevas características que se agregan cuando corresponde. Desde sus inicios, el equipo se ha comprometido a lanzar iDynoMiCS como una plataforma de código abierto , alentando a los colaboradores a desarrollar funcionalidades adicionales que luego se pueden fusionar en la próxima versión estable. IDynoMiCS se ha implementado en el lenguaje de programación Java , con scripts MATLAB y R proporcionados para analizar los resultados. Las estructuras de biopelícula que se forman en la simulación se pueden ver como una película utilizando archivos POV-Ray que se generan a medida que se ejecuta la simulación.
Enriquecimiento de células madre mamarias después de la irradiación durante la pubertad
Los experimentos han demostrado que la exposición a la irradiación ionizante de las glándulas mamarias puberales da como resultado un aumento en la proporción de células madre mamarias en la glándula. [13] Esto es importante porque se cree que las células madre son objetivos clave para la iniciación del cáncer por radiación ionizante porque tienen el mayor potencial proliferativo a largo plazo y los eventos mutagénicos persisten en múltiples células hijas. Además, los datos epidemiológicos muestran que los niños expuestos a la radiación ionizante tienen un riesgo de cáncer de mama sustancialmente mayor que los adultos. [14] [15] Estos experimentos generaron preguntas sobre el mecanismo subyacente para el aumento de las células madre mamarias después de la radiación. En este artículo de investigación titulado "La irradiación de glándulas mamarias juveniles, pero no adultas, aumenta la autorrenovación de células madre y los tumores negativos del receptor de estrógeno", [16] se desarrollaron dos modelos basados en agentes que se utilizaron en paralelo con in vivo e in vitro experimentos para evaluar la inactivación celular, la desdiferenciación a través de la transición epitelio-mesenquimal (EMT) y la autorrenovación (división simétrica) como mecanismos por los cuales la radiación podría aumentar las células madre.
El primer modelo basado en agentes es un modelo multiescala del desarrollo de la glándula mamaria que comienza con un árbol ductal mamario rudimentario al inicio de la pubertad (durante la proliferación activa) hasta llegar a una glándula mamaria completa en la edad adulta (cuando hay poca proliferación). El modelo consta de millones de agentes, y cada agente representa una célula madre mamaria, una célula progenitora o una célula diferenciada en la mama. Las simulaciones se ejecutaron por primera vez en la supercomputadora Lawrencium del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley para parametrizar y comparar el modelo con una variedad de mediciones de glándulas mamarias in vivo . Luego, el modelo se utilizó para probar los tres mecanismos diferentes para determinar cuál condujo a resultados de simulación que coincidían mejor con los experimentos in vivo . Sorprendentemente, la inactivación celular inducida por la radiación por muerte no contribuyó al aumento de la frecuencia de las células madre independientemente de la dosis administrada en el modelo. En cambio, el modelo reveló que la combinación de una mayor autorrenovación y proliferación celular durante la pubertad condujo al enriquecimiento de las células madre. Por el contrario, se demostró que la transición epitelio-mesenquimal en el modelo aumenta la frecuencia de las células madre no solo en las glándulas mamarias puberales sino también en las glándulas adultas. Esta última predicción, sin embargo, contradecía los datos in vivo ; la irradiación de glándulas mamarias adultas no dio lugar a un aumento de la frecuencia de células madre. Por lo tanto, estas simulaciones sugirieron la autorrenovación como el mecanismo principal detrás del aumento de las células madre puberales.
Para evaluar más a fondo la autorrenovación como mecanismo, se creó un segundo modelo basado en agentes para simular la dinámica de crecimiento de las células epiteliales mamarias humanas (que contienen subpoblaciones de células madre / progenitoras y diferenciadas) in vitro después de la irradiación. Al comparar los resultados de la simulación con los datos de los experimentos in vitro , el segundo modelo basado en agentes confirmó además que las células deben proliferar ampliamente para observar un aumento dependiente de la autorrenovación en el número de células madre / progenitoras después de la irradiación.
La combinación de los dos modelos basados en agentes y los experimentos in vitro / in vivo dan una idea de por qué los niños expuestos a radiaciones ionizantes tienen un riesgo de cáncer de mama sustancialmente mayor que los adultos. Juntos, apoyan la hipótesis de que la mama es susceptible a un aumento transitorio en la autorrenovación de las células madre cuando se expone a la radiación durante la pubertad, lo que prepara al tejido adulto para desarrollar cáncer décadas más tarde.
Ver también
- Agente autónomo : tipo de entidad autónoma en software
- Agente inteligente: agente de software que actúa de forma autónoma
Referencias
- ^ a b c d An G .; Mi Q .; Dutta-Moscato J .; Vodovotz Y. (2009). "Modelos basados en agentes en biología de sistemas traslacionales" . Biología y Medicina de Sistemas . 1 (3): 159-171. doi : 10.1002 / wsbm.45 . PMC 3640333 . PMID 20835989 .
- ^ Politopoulos, I. (11 de septiembre de 2007). "Revisión y análisis de modelos basados en agentes en biología" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 27 de julio de 2011.
- ^ García MR; Vázquez JA; Teixeira IG; Alonso AA (2018). "Modelado estocástico basado en individuos de crecimiento y división bacteriana mediante citometría de flujo" . Fronteras en microbiología . 8 : 2626. doi : 10.3389 / fmicb.2017.02626 . PMC 5760514 . PMID 29354110 .
- ^ Pérez, L. y Dragucevic, S. (2010). Explorando las prácticas de manejo forestal utilizando un modelo basado en agentes de infestaciones de insectos forestales (PDF) . 2010 Congreso Internacional de Modelado Ambiental y Software. Ottawa, Canadá: Sociedad Internacional de Software y Modelado Ambiental (iEMS).
- ^ Ameden, H .; Boxall, P .; Cash, S. y Vickers, A. (2009). "Un modelo basado en agentes de aplicación fronteriza para la gestión de especies invasoras". Revista Canadiense de Economía Agrícola . 57 (4): 481–496. doi : 10.1111 / j.1744-7976.2009.01166.x .
- ^ Guía BehaviorSpace
- ^ Evans, A .; Morgan, D. y Parry, H. (2004). Dinámica de poblaciones de áfidos en paisajes agrícolas: un modelo de simulación basado en agentes (PDF) . 2010 Congreso Internacional de Modelado Ambiental y Software. Osnabruck, Alemania: Sociedad internacional de software y modelos medioambientales (iEMS).
- ^ Li, H .; Mynett, A. y Qi, H. (2009). Exploración de sistemas de agentes múltiples en el modelado de dinámica de poblaciones acuáticas . Proc. VIII Congreso Internacional de Hidroinformática. Chile.
- ^ a b Lardon LA, Merkey BV, Martins S, Dötsch A, Picioreanu C, Kreft JU, Smets BF (2011). "iDynoMiCS: modelado individual de última generación de biopelículas". Microbiología ambiental . 13 (9): 2416–2434. doi : 10.1111 / j.1462-2920.2011.02414.x . PMID 21410622 .
- ^ Wanner O, Eberl H, Morgenroth E, Noguera D, Picioreanu C, Rittmann B, van Loosdrecht M (2006). Modelización matemática de biopelículas . Londres: IWA Publishing.
- ^ Merkey BV, Lardon LA, Seoane JM, Kreft JU, Smets BF (2011). "La dependencia del crecimiento de la conjugación explica la invasión limitada de plásmidos en biopelículas: un estudio de modelado basado en el individuo". Microbiología ambiental . 13 (9): 2435–2452. doi : 10.1111 / j.1462-2920.2011.02535.x . PMID 21906217 .
- ^ Steffens, Matthew J .; Clement, Barbara J .; Wentworth, Christopher D. (2011). Modelado individual de una biopelícula de Pseudomonas aeruginosa con sustrato de glucosa . Reunión de otoño de 2011 de la Sección Prairie de APS, 10 al 12 de noviembre de 2011, resumen # E1.006 . Sociedad Estadounidense de Física.
- ^ Nguyen, David; Oketch-Rabah, HA; Illa-Bochaca, Irineu; Geyer, FC; Reis-Filho, JS; Mao, JH; Ravani, SA; Zavadil, J; Borowsky, AD; Jerry, DJ; Dunphy, KA; Seo, JH; Haslam, S; Medina, D; Barcellos-Hoff, Mary Helen (2011). "La radiación actúa sobre el microambiente para afectar la carcinogénesis de mama mediante distintos mecanismos que disminuyen la latencia del cáncer y afectan el tipo de tumor" . Célula cancerosa . 19 (5): 640–51. doi : 10.1016 / j.ccr.2011.03.011 . PMC 3110779 . PMID 21575864 .
- ^ Preston, DL; Mattsson, A; Holmberg, E; Shore, R; Hildreth, NG; Boice, JD Jr (2002). "Efectos de la radiación sobre el riesgo de cáncer de mama: un análisis agrupado de ocho cohortes". Investigación sobre radiación . 158 (2): 220–35. doi : 10.1667 / 0033-7587 (2002) 158 [0220: reobcr] 2.0.co; 2 . PMID 12105993 .
- ^ Mertens, AC; Liu, Q; Neglia, JP; Wasilewski, K; Leisenring, W; Armstrong, GT; Robison, LL; Yasui, Y (2008). "Mortalidad tardía por causas específicas entre los supervivientes de cáncer infantil de 5 años: el estudio de supervivientes de cáncer infantil" . J Natl Cancer Inst . 100 (19): 1368. doi : 10.1093 / jnci / djn310 . PMC 2556702 . PMID 18812549 .
- ^ Tang, Jonathan; Fernando García, Ignacio; Vijayakumar, Sangeetha; Martínez-Ruis, Haydeliz; Illa-Bochaca, Irineu; Nguyen, David; Mao, Jian-Hua; Costes, Sylvain; Barcellos-Hoff, Mary Helen (2014). "La irradiación de la glándula mamaria juvenil, pero no adulta, aumenta la autorrenovación de células madre y los tumores negativos al receptor de estrógeno". Células madre . 32 (3): 649–61. doi : 10.1002 / tallo.1533 . PMID 24038768 .