Uma abordagem baseada em computação Bayesiana aproximada para resolver o problema da falta de isolamento na modelagem de vias de sinalização

Resumo

Modelos dinâmicos baseados em equações diferenciais ordinárias (EDOs) são ferramentas úteis para a investigação de vias de sinalização celular. Esses modelos nos permitem fazer previsões sobre o comportamento da via sob diferentes estímulos. Modelos baseados em EDOs são frequentemente calibrados usando dados experimentais obtidos mensurando, após uma dada estimulação de células, uma ou mais espécies químicas em vários pontos de tempo. Para este fim, são muito relevantes abordagens Bayesianas tal como a computação Bayesiana aproximada (ABC), uma vez que elas permitem a avaliação da incerteza na estimação e também são uma maneira natural de realizar seleção de modelos. Em geral, esses modelos são estimados supondo que os mesmos são sistemas relativamente isolados com entradas conhecidas; entretanto, em muitas situações práticas, nós não temos nenhuma garantia de que essa suposição seja verdadeira. Neste projeto propomos abordar o problema da falta de isolamento na modelagem de vias de sinalização através do desenvolvimento de uma nova abordagem baseada em ABC, que levaria em consideração que as entradas do modelo também precisam ser inferidas. Testes preliminares com a nova abordagem serão executados utilizando o arcabouço ABC-SysBio. Finalmente, discutiremos como devem ser realizados experimentos biológicos para gerar dados mais adequados para a aplicação da nova abordagem. Esperamos incorporar resultados obtidos neste projeto nos trabalhos em andamento no CeTICS, além de consolidar a colaboração com um renomado e internacional grupo de pesquisa em Biologia Sistêmica. (AU)