Seleção Bayesiana de modelos de vias de sinalização celular e projeto de classificadores de proliferação celular

Resumo

Classificadores de proliferação celular são funções que classificam o nível de proliferação de uma determinada população de células como uma função da cinética de espécies químicas de uma via de sinalização celular. Essas mesmas cinéticas também podem ser utilizadas para calibrar modelos que explicam a dinâmica da via de sinalização em questão. A combinação de um classificador de proliferação celular com um modelo de via de sinalização, quando ajustados com os mesmos dados experimentais, permite a formulação de um problema de otimização no qual busca-se um nível de proliferação "ótimo" como uma função de um vetor de entradas u do modelo dinâmico: neste caso, o argumento do classificador são as cinéticas obtidas em simulações do modelo utilizando u. Neste projeto propomos implementar, inicialmente em Python e depois portando para C++, um novo método Bayesiano que lide com o problema da falta de isolamento na modelagem de vias de sinalização celular. Além disso, propomos a implementação de um classificador de proliferação celular, utilizando as mesmas técnicas que são usualmente empregadas no desenho de operadores morfológicos. Por fim, projetamos a incorporação desse classificador em um solver de programação inteira para resolver o problema de otimização formulado acima.