Autómatas Celulares Aplicados al Comportamiento de Células de Cáncer Cervicouterino

Cellular Automaton Applied to the Simulation of the Behavior of Cervical Cancer Cells

Resumen

En este documento se describe el desarrollo e implementación de un modelo para simular computacionalmente la dinámica del crecimiento y migración del cáncer cervicouterino, considerando sus principales características: proliferación, migración y necrosis, así como sus etapas de desarrollo. El modelo se desarrolló mediante un autómata celular con enfoques paralelo y secuencial. El autómata celular se basó en el modelo de Gompertz para simular las etapas de desarrollo de este cáncer, el cual se dividió en tres etapas cada una con diferentes comportamientos durante la simulación. Se realizó un diseño experimental con parámetros de entrada que se seleccionaron a partir de la investigación literaria y su discusión con médicos expertos. Al final del proceso de investigación, se logró obtener un algoritmo computacional de simulación muy bueno comparado con el modelo médico de Gompertz y se encontraron los mejores parámetros para su ejecución mediante un diseño factorial soportado estadísticamente.

This paper describes the development and implementation of a model to computationally simulate the growth and migration dynamics of cervical cancer, considering its main characteristics: proliferation, migration and necrosis, as well as its stages of development. The model was developed by means of a cellular automaton with parallel and sequential approaches. The cellular automaton was based on the model of Gompertz to simulate the stages of development of this cancer, which was divided into three stages, each with different behaviors during the simulation. An experimental design was carried out with input parameters that were selected from literary research and its discussion with expert physicians. At the end of the research process, a very good simulation algorithm was obtained compared to the Gompertz medical model and the best parameters for its execution were found by means of a statistically supported factorial design.