Simulação da curva de crescimento do mycobacterium tuberculosis utilizando sistemas multiagentes

Werlang, Pablo Santos

Abstract:

 
A tuberculose é uma doença infecciosa causada pelo bacilo Mycobacterium tuberculosis. Ainda hoje a tuberculose preocupa os profissionais da saúde, principalmente nos países em desenvolvimento. O estudo da curva de crescimento do Mycobacterium tuberculosis é muito importante e possibilita o estudo de suas características e o desenvolvimento de novos fármacos. Porém, a realização de testes experimentais com este bacilo é bastante demorado, levando pelo menos três semanas para mostrar algum resultado, e muitas vezes falham por causa de contaminação ou desidratação do meio. Portanto, é objeto de pesquisa o estudo de modelos que representem com fidelidade a curva de crescimento do M. tuberculosis e que obtenham estes resultados em um tempo menor. Com este fim, existem diversos modelos matemáticos que descrevem curvas de crescimento de bactérias, e embora bastante precisos e úteis, carecem de uma correspondência clara com o ambiente real do qual tentam reproduzir. Tomando uma outra direção, o presente trabalho descreve um modelo de curvas de crescimento de bactérias baseado em sistemas multiagentes. Este tipo de modelo possui por característica a modelagem do comportamento individual de agentes se utilizando de parâmetros que possuem alguma relação com variáveis observadas no ambiente real. O crescimento populacional dos agentes resulta em uma curva de crescimento que converge com o resultado obtido nas curvas experimentais. Além disso, o modelo apresentado também conta com um mecanismo de inferência de parâmetros, que possibilita que através da entrada de valores de uma curva real e a aplicação de um método numérico possa encontrar os valores de parâmetros da simulação que resultarão em uma curva de crescimento o mais próximo possível da curva experimental. Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios e as curvas geradas através dos parâmetros automaticamente encontrados pelo método alcançaram um nível de similaridade bastante próximo às curvas reais, o que torna o modelo bastante útil para a verificação de hipóteses, uma vez que as simulações levem minutos e os testes de hipóteses horas, em oposição aos dias que levariam para realizar tais testes in vitro.
 
Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Even today tuberculosis worries health professionals, especially in third world countries. The study of the growth curve of Mycobacterium tuberculosis is very important and allows the study of its characteristics and the development of new drugs. However, experimental tests with this bacillus is very time consuming, and therefore it is extremely useful to use a model which faithfully represents the growth curve of M. tuberculosis to obtain these results in a shorter time. To this end, there are several mathematical models that describe growth curves, and although quite accurate and useful, they lack a clear correspondence with the actual environment which they try to reproduce. Taking another direction, this paper describes a model developed based on multiagent systems. This kind of model has the characteristic of individual behavior modeling using parameters that are related to the observed variables in the real environment. The population growth of the agents results in a growth curve that converges with the results obtained in the experimental curves. Furthermore, the model also has a parameter inference engine, which in face of a real curve data and the application of a numerical method can find the parameter values of the simulation that in turn will result in a growth curve similar to the experimental curve. The results obtained were satisfactory and curves generated using parameters found automatically by the method achieved a considerable degree of similarity with real curves. This makes the model useful for testing hypotheses in a matter of hours as opposed to days that would take to perform such tests in vitro.
 

Show full item record

 

Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

:

  • IMEF – Mestrado em Modelagem Computacional