Simplificando Modelagem Multiescalar com o PhysiBoSS

Modelagem multiescalar é uma forma de estudar sistemas biológicos complexos observando eventos que acontecem em diferentes escalas, tanto no espaço quanto no tempo. Esses modelos podem representar processos que rolam dentro das células, como a transmissão de sinais, além de interações entre células e seu entorno. Isso é especialmente importante para entender doenças, como o câncer, onde as células interagem com o ambiente e outras células de maneiras que podem influenciar a progressão da doença e as estratégias de tratamento.

Porém, criar esses modelos multiescala pode ser complicado. Os pesquisadores precisam escolher quais partes do sistema incluir, quão detalhado o modelo deve ser e como ajustar os parâmetros do modelo baseado em dados reais. Além disso, habilidades de programação em linguagens como C++ ou Python são geralmente necessárias, o que pode dificultar para quem não é expert em programação conseguir contribuir nesse campo.

#PhysiBoSS: Uma Ferramenta Amigável para Modelagem

Para facilitar o processo de construção desses modelos, os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta chamada PhysiBoSS. Essa ferramenta é uma extensão de outra chamada PhysiCell e permite que os usuários criem modelos que integrem tanto comportamentos celulares quanto processos moleculares dentro das células. O PhysiBoSS usa uma interface gráfica chamada PhysiCell Studio, tornando mais fácil para os usuários montarem modelos sem precisar de um conhecimento avançado em programação.

O objetivo deste artigo é mostrar como o PhysiBoSS pode ser usado para criar modelos multiescala através de vários exemplos. Esses exemplos vão destacar diferentes desafios na modelagem e demonstrar como abordá-los de forma eficaz.

#O Que É Modelagem Baseada em Agentes?

Modelagem baseada em agentes é um método computacional que simula as ações de agentes individuais para entender como eles interagem e afetam o sistema como um todo. Em contextos biológicos, um agente geralmente representa uma única célula que pode interagir com outras células e seu ambiente. Ao observar como regras simples que governam os agentes individuais levam a comportamentos complexos em uma população maior, os pesquisadores podem obter insights sobre vários processos biológicos.

#Como Funciona o PhysiCell

O PhysiCell é uma estrutura para modelagem baseada em agentes que permite aos pesquisadores simular os comportamentos das células em resposta ao seu ambiente físico. Ele modela a dinâmica das células, incluindo como elas se movem e interagem umas com as outras e com diferentes substâncias que se difundem ao seu redor. No PhysiCell, os usuários podem personalizar essas simulações através de arquivos de configuração simples.

O PhysiCell também tem recursos para conectar sinais como fatores químicos a mudanças nos comportamentos celulares, o que ajuda os usuários a modelar facilmente como as células respondem ao seu ambiente.

#Modelagem Booleana: Uma Abordagem Diferente

Modelagem lógica, ou modelagem booleana, é outra maneira eficaz de representar comportamentos biológicos. Nessa abordagem, elementos biológicos como genes e proteínas são representados como nós em uma rede que podem estar “ligados” ou “desligados.” Os pesquisadores usam regras lógicas para ditar como esses nós interagem entre si, permitindo simular respostas biológicas.

O MaBoSS é uma ferramenta que se especializa nesse tipo de modelagem usando processos de tempo contínuo para criar simulações realistas do comportamento celular ao longo do tempo.

#Integrando PhysiBoSS com Modelos Baseados em Agentes e Modelos Booleanos

O PhysiBoSS combina as forças da modelagem baseada em agentes e da modelagem booleana. Cada agente celular pode ter seu próprio modelo booleano que descreve seus processos de sinalização interna. Isso significa que, à medida que as células interagem umas com as outras e com o ambiente, elas também podem seguir regras internas complexas que governam seu comportamento.

#Exemplo 1: Decisões de Destino Celular e Tratamento com TNF

Um exemplo prático do uso do PhysiBoSS é modelar como as células decidem seu destino quando expostas a um tratamento como o TNF (Fator de Necrose Tumoral). Dependendo de certas condições, as células podem passar por morte celular programada ou sobreviver. Nesse modelo, os pesquisadores podem ajustar fatores como o tipo de tratamento e a composição da população celular para ver como essas variáveis influenciam os resultados celulares.

O modelo rastreia como diferentes receptores na superfície celular respondem ao TNF e como isso leva a diferentes destinos celulares, como sobrevivência ou apoptose (morte celular). Ao alterar os parâmetros do tratamento, os pesquisadores podem estudar a eficácia de diferentes estratégias e identificar as condições que levam aos melhores resultados.

#Exemplo 2: O Ciclo Celular e Mutação

Outro exemplo demonstra o ciclo celular, que é o processo pelo qual as células crescem e se dividem. O modelo incorpora uma representação mais realista de como as vias de sinalização controlam a progressão do ciclo celular. Os pesquisadores podem simular várias mutações para ver como elas impactam o ciclo celular e alteram os destinos celulares.

Ao integrar esse modelo com o PhysiBoSS, os pesquisadores podem explorar como mutações específicas fazem as células proliferarem ou passarem por morte celular. Este modelo pode ilustrar de forma eficaz como defeitos na sinalização levam ao crescimento celular descontrolado, que é uma característica do câncer.

#Exemplo 3: Diferenciação de Células Imunes

O terceiro exemplo mostra como diferentes tipos de células podem interagir e se diferenciar umas das outras. Neste modelo, os pesquisadores acompanham como células T ingênuas podem se tornar células especializadas, dependendo dos sinais de outras células em seu ambiente, como células dendríticas.

O modelo captura como vários sinais químicos influenciam a diferenciação das células T e pode ser alterado para entender como diferentes mutações impactam o processo. Isso serve como uma ferramenta valiosa para investigar respostas imunes e ajuda os pesquisadores a identificar potenciais alvos terapêuticos em doenças relacionadas ao sistema imune.

#Tornando a Modelagem Acessível

Um grande avanço com o PhysiBoSS é como ele simplifica o processo de construção de modelos. Em vez de depender de habilidades de programação, os pesquisadores podem usar a interface gráfica para construir seus modelos de forma visual. Isso abre possibilidades para uma gama maior de usuários, incluindo aqueles sem formação em ciência da computação, para se envolverem na modelagem biológica.

O uso de modelos pré-existentes e tutoriais passo a passo oferece aos novatos ferramentas práticas para começar a explorar suas perguntas de pesquisa através da modelagem.

#O Futuro da Modelagem Multiescalar

À medida que os pesquisadores continuam a desenvolver o PhysiBoSS e melhorar seus recursos, haverá um impulso para integrar dados biológicos reais nesses modelos, aumentando sua precisão e relevância. Isso inclui o uso de dados espaciais para imitar a disposição das células em tecidos reais, dados de expressão unicelular para informar sobre interações célula-célula e parâmetros físicos coletados a partir de observações experimentais.

Abordar os desafios de ajustar os parâmetros do modelo continua sendo uma prioridade, já que isso melhorará a confiabilidade e aplicabilidade dos modelos em cenários do mundo real. Os pesquisadores esperam aproveitar novas tecnologias em aprendizado de máquina para enfrentar essas tarefas complexas.

#Conclusão

O PhysiBoSS oferece uma plataforma poderosa para criar modelos multiescala que podem aumentar nossa compreensão de processos biológicos complexos. Ao combinar técnicas de modelagem baseadas em agentes e booleanas, os pesquisadores podem explorar uma ampla gama de questões biológicas com relativa facilidade.

Com desenvolvimentos e melhorias contínuas, a acessibilidade dessas ferramentas deve aumentar, permitindo que mais pesquisadores apliquem essas técnicas de modelagem em seu trabalho. À medida que a comunidade cresce e mais dados são integrados, o potencial para descobrir novas perspectivas sobre sistemas biológicos se ampliará, pavimentando o caminho para avanços em campos como pesquisa de câncer e imunologia.