auto-organização de células-tronco maíra gatti 09/10/2007

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Auto-organização de células-tronco Maíra Gatti 09/10/2007

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Page 1: Auto-organização de células-tronco Maíra Gatti 09/10/2007

Auto-organização de células-tronco

Maíra Gatti09/10/2007

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Agenda

• Motivação• Proposta de Trabalho• Cronograma

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Motivação

Aneuploidy => Cancer

LANDIC - UFRJ

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The Research Hypothesis and the MAS adequacy

• Stem cells are (Loeffler & Roeder, 2002 ):– a potentially heterogeneous population of functionally

undifferentiated cells, – composed of multi-cellular organisms.

• capable of:– homing to an appropriate growth heterogeneous environment; – proliferation; – production of a large number of differentiated progeny; – self-renewing or self-maintaining their population; – regenerating the functional tissue after injury with – flexibility and reversibility in the use of these options.

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The Research Hypothesis and the MAS adequacy

• Basic agent’s concepts and capabilities (Jennings, 2000) – Autonomy– Interactivity– Adaptation– Suitable abstractions– Flexibility for modeling globally emergent behavior– Distribution and heterogeneity– Open systems– Self-organization

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The Research Hypothesis and the MAS adequacy

• MAS is an effective way to understand how stem cells organize themselves, and to deal with it emergent global behavior

• The agent-based simulation – suggests how tiny changes in individual stem cell behavior

might lead to disease at the global through the emergent behavior,

– allows temporal analysis, – reduce costs and risks, and – could avoid some ethical issues.

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The Stem-Cell Self-Organization Description

• The niche – a specialized cellular environment – provides stem cells with the support needed for self-renewal – contains the cells and proteins that constitute the extra cellular

environment

• The niche has regulatory mechanisms:– It saves stem cells from depletion– It protects the host from over-exuberant stem-cell proliferation

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The Stem-Cell Self-Organization Description

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The Cell Life Cycle Scope

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The Agent-based Simulation

• The cells and the images associated to them in each phase

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The Agent-based Simulation

• The cells and the images associated to them in each phase

Macro level

Cell Data Interface

Micro level

Internal Process Interface

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Results

• The stem cell researchers’ collaborators were very excited with the first results

• First emergent phenomenon observed– the differentiated cells are located at the colony’s extremity

while the specialized and stem cells are located at the colony’s centre

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Self-organization • Elicit and design the underlined optimized self-organization

mechanism– When does occur a symmetric/ asymmetric division?

• Activators /inhibitors• Differentiation and self-renew process optimization • Potentiality influence• Probabilistic influence

– Self-organization evaluation• Differentiation and self-renew rate optimum • Learning (?)

– Observable behavior vs. Simulation • How to identify local rules in a way that the perturbation induce a

cancer?• How to identify a cancer in the emergent behavior?

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Problema de Auto-Organização e Otimização • A) Minimizar morte celular

– Processo de seleção vs. morte celular– Sabe-se empiricamente que ao adicionar um fator na cultura

• Diminui a morte celular• Mas aumenta número de células diferenciadas não desejadas

• B) Maximizar número de células diferenciadas– Tamanho e características ideais das colônias influenciam o processo de

diferenciação– Ex.: tam = x não responde a um fator, tam = 2x, responde

• C) Maximizar número de um determinado tipo de célula diferenciada– Neurônio– Células com menos cromossomos viram células neurais

• D) Minimizar probabilidade de tumor– Células com mais cromossomos viram tumor se não morrerem

TAXA DE CRESCIMENTO ÓTIMO A & B & C & D

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Solução

• Aprendizado + Auto-organização

• Reinforcement Learning + Algorítmos Genéticos– Q-Learning

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Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning)

• Sinal de reforço/ recompensa– gerado pelo ambiente em resposta a transições de estado

produzidas pelas ações executadas pelo sistema aprendiz.

• O objetivo de um aprendiz AR consiste em aprender uma política de escolha de ações, em cada estado, de forma a maximizar o reforço cumulativo no tempo

Agenteinteligente

Estado do meio externo output

Meio externoSinal de reforço

ações

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Q-Learning

• Usado quando o agente não conhece o modelo de transição de estados do ambiente

• Ao invés de se considerar o valor do estado - V(o) -, considera-se o valor de escolher uma ação em um estado – Q(o,a)

• Definição Q– Significa a recompensa de escolher a ação a (não

necessariamente a melhor) no estado o e depois continuar escolhendo as ações ótimas

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Exemplo SimplesO Algoritmo para calcular o valor de Q

Neste caso foi usado o modelo do ambiente!

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Exemplo com SMA: Reinforcement Learning and Self-Organization

• Sherief Abdallah– Multiagent Reinforcement Learning and Self-Organization in a

Network of Agents

• Alocação de tarefa usando uma rede de agentes

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Exemplo: Reinforcement Learning and Self-Organization

• Operações de reestruturação da rede– Adicionar nós– Remover nós

• Mecanismos de Auto-organização– Qual vizinho adicionar ou remover?– Quando parar de adicionar ou remover?– Como ajustar Q e após o processo de adição ou remoção?

• Mecanismo de Auto-organização usa informação de aprendizado para guiar o seu processo

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Exemplo: Reinforcement Learning and Self-Organization

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Algoritmos Genéticos

• Utilizam um procedimento de busca inspirado na evolução natural

• Rotinas análogas, de uma certa forma, – ao cruzamento de indivíduos, – cruzamento de cromossomos, – mutação de genes, e – seleção natural.

• Assim como na evolução natural, os algoritmos genéticos sacrificam parte da sua população em ótimos locais para que outros indivíduos consigam atingir o ótimo global.

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Frameworks

• Reinforcement Learning– JReLM – Java Reinforcement Learning Module

• RL no Repast• Release com o Repast• http://www.cs.iastate.edu/~charlesg/

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Cronograma

• Modelagem– 31/Outubro

• Implementação– 30/Novembro

• Monografia– 15/Dezembro

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Bibliografia

• Reinforcement Learning: http://www.inf.furb.br/~jomi/robotica/slides/rl.pdf

• Q-Learning:http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/ReinforcementLearning/Q-Learning-Algorithm.htm

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FIM

Maíra [email protected]