16maio2024
08:00 Defesa de Mestrado Sala 53 do IC2
Tema
Modelando Vias de Sinalização Celular por meio de Equações Diferenciais Universais e Inferência Conjunta de Parâmetros de Modelo de Primeiros Princípios e Pesos de Rede Neural
Aluno
Cristiano Gabriel de Souza Campos
Orientador / Docente
Marcelo da Silva Reis
Breve resumo
A orquestração dos processos celulares ocorre através de sequências de reações químicas conhecidas como vias de sinalização celular. Essas vias, fundamentais para a regulação do comportamento celular, enfrentam o desafio do "problema da falta de isolamento", que consiste na ausência de comunicação das reações contidas no modelo com as reações do restante da célula. Esse problema prejudica a modelagem de vias de sinalização celular usando abordagens baseadas em equações diferenciais ordinárias (ODE), pois pode levar à perda de informações contextuais críticas, dificultando assim a precisão da previsão. Para abordar esse problema, uma possibilidade é o uso de uma modelagem híbrida, na qual um modelo baseado em primeiro princípios e ODE é combinado com um modelo baseado em redes neurais e dados. Um framework matemático que implementa tal solução é a Equação Diferencial Universal (UDE). No entanto, em configurações reais de modelagem de vias de sinalização celular baseadas em UDE, deve-se inferir não apenas os pesos da rede neural, mas também parâmetros desconhecidos de primeiros princípios (por exemplo, constantes de taxa faltantes); até onde sabemos, nenhum método de inferência está disponível na literatura. Portanto, aqui propomos uma abordagem para a modelagem de vias de sinalização celular que aproveita o framework da UDE e também infere conjuntamente os parâmetros faltantes do modelo de primeiros princípios e os pesos da rede neural. Para avaliar essa abordagem, realizamos experimentos computacionais usando quatro modelos diferentes de sinalização celular e também a implementação da UDE disponível no ecossistema SciML. Nossos achados demonstram melhorias marcantes tanto na precisão da previsão quanto na interpretabilidade em comparação com a abordagem baseada em ODE, destacando assim a eficácia dos modelos híbridos baseados em UDE para estudos de vias de sinalização celular. Em conclusão, esta pesquisa forneceu algumas ferramentas promissoras para explorar a dinâmica complexa dos sistemas biológicos.
Banca examinadora
Titulares:
| Marcelo da Silva Reis | IC/UNICAMP |
| Yayoi Natsume-Kitatani | NIBIOHN/Japão |
| João Meidanis | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Andre Santanche | IC/UNICAMP |
| André Fujita | IME/USP |