Simulação de multiplicação celular e desenvolvimento do câncer

Disciplina: FGA0134 - Sistemas Multiagentes
Nro do Grupo: 07
Frente de Pesquisa: SMA no domínio da saúde - Crescimento celular e desenvolvimento do câncer

Alunos

Matrícula	Aluno
20/2016168	Eric Camargo da Silva
20/2016524	Henrique Torres Landin
20/2063346	Jose Filipi Brito Souza
21/1029399	Kauã Vinícius Ponte Aguiar

Sobre

Este projeto utiliza sistemas multiagentes para simular o comportamento de tecidos cancerígenos, empregando a plataforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework). Nesta abordagem, cada célula é modelada como um agente autônomo, replicando padrões biológicos de crescimento, mutação e morte celular. O objetivo principal é desenvolver um modelo que ajude na compreensão de dinâmicas celulares em tecidos cancerígenos, além de se aprofundar mais nos conceitos que envolvem sistemas multiagentes.

Tecnologias

• JADE: Framework para desenvolvimento de sistemas multiagentes em Java.
• Java: Linguagem principal para o desenvolvimento do simulador.
• NodeJs e Angular: Frameworks javascript utilizados para produzir a interface gráfica.

Screenshots

Legenda: Interface gráfica do sistema.

Legenda: Resultado da simulação.

Instalação

Linguagens: Java, TypesScript
Tecnologias: JADE, NestJS (Frameword de NodeJs) e Angular

Uso

1. Rodar a API:

   • Entre no diretório /cancer-evolution-api
   • Intale as dependências com o comando:

     pnpm install

   • Rode a aplicação com o comando:

     pnpm run start

2. Rodar o Frontend:

   • Entre no diretório /cancer-evolution-frontend
   • Intale as dependências com o comando:

     npm install

   • Rode a aplicação com o comando:

     npm start

3. Inicie a plataforma JADE:

   • Entre no diretório /cancer-evolution-simulation
   • Execute o script ou comando para iniciar a plataforma JADE no terminal:

     java -cp jade.jar;classes jade.Boot -gui

4. Adicione um agente célula:

   • No terminal do JADE, use o comando:

     addAgent CellAgent:Agent.CellAgent(InitialCellState, Generation)

     Exemplo:

     addAgent CellAgent:Agent.CellAgent(Normal, 0)

Funcionamento do projeto (Por padrão)

• Divisão celular:

  • A cada 4 "dias" (simulados), células normais e danificadas podem se dividir, gerando novas células-filhas.
  • Limitação: O número total de agentes não pode exceder 100. Quando atingido, metade dos agentes será removida.

• Apoptose celular:

  • Células danificadas ou pré-cancerosas podem entrar em apoptose (morte celular programada).

• Reparo celular:

  • Células danificadas podem ser reparadas, revertendo ao estado normal.

• Finalização da simulação:

  • Após 60 "dias" (simulados), a simulação termina automaticamente.
  • Um relatório de percentual de células por estado é gerado.

Parâmetros Modificáveis

Os seguintes parâmetros podem ser ajustados no código para personalizar a simulação:

1. DAYS_TO_RUN:

   • Descrição: Número total de dias simulados.
   • Padrão: 60.

2. MAX_AGENTS:

   • Descrição: Número máximo de agentes simultâneos permitidos.
   • Padrão: 100.

3. DIVISION_INTERVAL:

   • Descrição: Intervalo de tempo (em dias simulados) para divisão celular.
   • Padrão: 4.

4. GENETIC_PREDISPOSITION:

   • Descrição: Percentual de chance de uma célula danificada evoluir para um estado pré-canceroso.
   • Padrão: 10%.

5. HTTP_ENDPOINT:

   • Descrição: URL para a qual os dados da simulação são enviados.
   • Padrão: http://localhost:3000.

6. STATE_CHANGE_PROBABILITIES:

   • Descrição: Probabilidades de transição entre os estados celulares (danificada, pré-cancerosa, etc.).
   • Padrão: Definido no código conforme as regras biológicas.

Para alterar esses valores, edite o arquivo de configuração ou as variáveis correspondentes no código.

Vídeo da apresentação

Participações

Nome do Membro	Contribuição	Significância da Contribuição para o Projeto (Excelente/Boa/Regular/Ruim/Nula)	Comprobatórios
Eric	N/A	Nula	N/A
Henrique	Desenvolvimento de uma API para integração com o frontend (via WebSocket) e com o sistema JADE (via HTTP). Implementação do frontend da aplicação e ajustes no código do JADE para compatibilidade com a API.	Excelente	6ce87f1
José Filipi	Ajuste na simulação com implementação de limitação de agentes, questões de temporização e feedback de resultados da simulação e organização inicial da temática	Excelente	8eeaf9a
Kauã	Codificação do agente célula e implementação dos estados	Excelente	96ad532

Outros

Lições Aprendidas

• Aprendizado sobre Sistemas Multiagentes: O desenvolvimento permitiu aprofundar o conhecimento em sistemas multiagentes e a utilização prática do framework JADE.
• Biologia e Computação: Foi possível compreender como conceitos biológicos, como divisão celular e apoptose, podem ser modelados computacionalmente.

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Fragilidades

1. Escalabilidade Limitada: A capacidade máxima de agentes é restrita pelo desempenho do ambiente JADE e da máquina que executa o sistema.
2. Simplificação: As probabilidades de transição entre estados celulares são fixas, o que pode limitar a representatividade de cenários reais, além disso, não representa a complexidade celular completa, sendo necessário englobar muitos outros conceitos para enriquecer a simulação e aumentar a confiabilidade.

Fontes

AMORIM, Aline Rodrigues. Genética do Câncer. 2002. Monografia (Licenciatura em Ciências Biológicas) – Faculdade de Ciências da Saúde, Centro Universitário de Brasília, Brasília, 2002. Orientador: Cláudio Henrique Cerri e Silva. Disponível em: https://repositorio.uniceub.br/jspui/bitstream/123456789/2497/2/9864661.pdf. Acesso em: 6 jan. 2025.

ANAND, Ashish; SUGANTHAN, P. N. Multiclass cancer classification by support vector machines with class-wise optimized genes and probability estimates. Journal of Theoretical Biology, v. 259, n. 3, p. 533–540, 7 ago. 2009. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022519309001854. Acesso em: 6 jan. 2025.

BATISTA, André Filipe de Moraes. Manual Complementar do Projeto de Pesquisa: Sistemas Multiagentes na Construção de um Middleware para Suporte a Ambientes Computacionais. Orientação: Profa Dra Maria das Graças Bruno Marietto. Universidade Federal do ABC, Santo André, ago. 2008. Disponível em: https://jade-project.gitlab.io/docs/ManualJadePortuguese.pdf. Acesso em: 6 jan. 2025.

TATARI, Farzaneh; AKBARZADEH-T, Mohammad-R.; SABAHI, Ahmad. Fuzzy-probabilistic multi-agent system for breast cancer risk assessment and insurance premium assignment. Journal of Biomedical Informatics, v. 45, n. 6, p. 1021–1034, dez. 2012. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046412000883. Acesso em: 6 jan. 2025.