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Modeling a cancerous tumor development in a virtual patient suffering from a depressed state of mind: Simulation of somatic evolution with a customized genetic algorithm

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Lahoz Beltra, Rafael and Juárez Rodriguez, R. (2020) Modeling a cancerous tumor development in a virtual patient suffering from a depressed state of mind: Simulation of somatic evolution with a customized genetic algorithm. Biosystems, 198 (104261). ISSN 0303-2647

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Official URL: https://doi.org/ 10.1016/j.biosystems.2020.104261



Abstract

Cancer is a disease of evolutionary origin in which a group of cells in the body initiate evolutionary changes under certain circumstances that can lead to the formation of a tumor. It is currently believed that a hostile cell environment can lead to the cells of an organ or tissue initiating a whole series of physiological changes that will lead to the transformation of healthy cells into cancerous ones. During the process of transformation, cells evolve under a paradigm known as somatic evolution. In this work the first stages of the formation of a cancerous tumor have been simulated assuming that the cause of the formation is the genetic instability of the cells, being the cause of this instability the presence of chronic inflammation, phenomenon responsible for the appearance of a hostile cellular environment. The model simulates a virtual patient where an altered state of mind, whether depressive, stressed or similar, will lead to disturbed hormone levels that will eventually lead to a condition of chronic inflammation. A novelty of the work is the design of a genetic algorithm oriented to the simulation of somatic evolution, representing the cells by means of a vector that encodes the nodes of a stochastic network. These nodes represent the states of the genes, hallmarks of the cancer and genetic stability of a cell, simulating the formation of a tumor in the caverns of the colon. Another novelty of the model is the design of a virtual patient in which a chatbot for the simulation of the state of mind is hybridized with differential equations simulating both the hormones of the so-called hypothalamic-pituitary-adrenal axis and the cytokines involved in the mechanism of cellular inflammation. The work is a first step in the design of models that under a holistic vision allow the simulation and therefore a greater understanding of the different facets of a disease as complex as cancer.

Resumen (otros idiomas)

El cáncer es una enfermedad de origen evolutivo en la que un grupo de células del cuerpo inicia cambios evolutivos bajo ciertas circunstancias que pueden llevar a la formación de un tumor. En la actualidad se cree que un entorno celular hostil puede hacer que las células de un órgano o tejido inicien toda una serie de cambios fisiológicos que conducirán a la transformación de las células sanas en cancerosas. Durante el proceso de transformación, las células evolucionan bajo un paradigma conocido como evolución somática. En este trabajo se han simulado las primeras etapas de la formación de un tumor canceroso asumiendo que la causa de la formación es la inestabilidad genética de las células, siendo la causa de esta inestabilidad la presencia de una inflamación crónica, fenómeno responsable de la aparición de un ambiente celular hostil. El modelo simula un paciente virtual en el que un estado mental alterado, ya sea depresivo, estresado o similar, provocará una alteración de los niveles hormonales que, a la larga, dará lugar a una condición de inflamación crónica. Una novedad del trabajo es el diseño de un algoritmo genético orientado a la simulación de la evolución somática, representando las células mediante un vector que codifica los nodos de una red estocástica. Estos nodos representan los estados de los genes, las características del cáncer y la estabilidad genética de una célula, simulando la formación de un tumor en las cavernas del colon. Otra novedad del modelo es el diseño de un paciente virtual en el que se hibrida un chatbot para la simulación del estado de ánimo con ecuaciones diferenciales que simulan tanto las hormonas del llamado eje hipotalámico-pituitaria-suprarrenal como las citoquinas implicadas en el mecanismo de la inflamación celular. El trabajo es un primer paso en el diseño de modelos que bajo una visión holística permiten la simulación y por lo tanto una mayor comprensión de las diferentes facetas de una enfermedad tan compleja como el cáncer.

Item Type:Article
Uncontrolled Keywords:Computational hybrid model; Evolutionary models of cancer; Genetic algorithm; Somatic evolution
Subjects:Medical sciences > Medicine > Medical telematics
Medical sciences > Medicine > Oncology
Medical sciences > Biology > Cytology
Medical sciences > Biology > Genetics
ID Code:63584
Deposited On:15 Jan 2021 13:03
Last Modified:18 Jan 2021 10:55

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