Simulação da curva de crescimento do mycobacterium tuberculosis utilizando sistemas multiagentes

• Autor(a) principal: Werlang, Pablo Santos
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
• Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/6656
• topic: Mycobacterium tuberculosis; Sistemas multiagentes; Simulação computacional; Curva de crescimento; Multi-agent systems; Computer simulation; Growth curve

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.