Apresentação 16/04/2015

1. Um modelo in-silico do sistema imunológico
humano: um caso de estudo da autoimunidade
Gustavo Alves Oliveira Silva
(Graduando em Ciência da Computação)
Alcione de Paiva Oliveira
(Orientador)
Projeto Final de Curso – Seminários II

2. O Modelo
O modelo proposto neste trabalho visa
simular uma parte do sistema imunológico
a fim de estudar o comportamento do
mesmo perante doenças autoimunes. Será
implementado no framework FLAME e
segue as diretrizes dadas por Possi em sua
dissertação.

3. Sistema Imunológico
Imunidade é definida como a resistência a doenças, mais
especificamente às doenças infecciosas. O conjunto de
células, tecidos e moléculas que são intermediários na
resistência às infecções causadas pelos patógenos
(agentes infecciosos) é chamado de sistema imunológico.
Sua importância é clara, visto que indivíduos com
resposta imunológica defeituosa são suscetíveis a
infecções sérias, que frequentemente põem em risco a
vida do mesmo.

4. Sistema Imunológico
• Imunidade inata(nativa) : proteção inicial,
resposta rápida.
• Imunidade adaptativa(adquirida): responsável
pela proteção mais tardia e eficaz contra as
infecções.

5. Imunidade Inata
• Imunidade inata humoral
- Humoral: eliminação dos patógenos é mediada por
células que são secretadas pelos componentes do SI;
- Sistema complemento: família de moléculas
distribuídas pelo hospedeiro. Se ligam ao patógeno
visando romper sua estrutura e levá-lo a morte.
Também tem como função marcar agentes
patógenos para que sejam destruídos pela
imunidade inata celular.

6. Imunidade Inata
• Imunidade inata celular
- Celular: eliminação do patógeno é feita diretamente por
uma célula do SI;
- Desencadeia o processo inflamatório (acúmulo de
leucócitos na região infectada);
- Neutrófilos (mais abundantes, primeiro tipo de célula a
responder a uma infecção) e macrófagos (também
responsáveis por estimular a cicatrização além de fagocitar
células mortas limpando o local);
- Ambos agem por fagocitose;

7. Imunidade Inata
- Receptores de reconhecimento padrão(PRR): identificam o
que é próprio do corpo e estranho ao mesmo.
- Antígeno: estrutura molecular que possa ser reconhecida
pelo PRR.
- Autoantígeno: estrutura molecular do próprio corpo.
- Epítopo: parte específica do antígeno que permitiu seu
reconhecimento.
- Afinidade: precisão com que um antígeno é reconhecido por
um PRR.
- Células exterminadoras naturais (apoptose).

8. Imunidade Adaptativa
• Difere da imunidade inata principalmente
quanto a especificidade para antígenos
estruturalmente distintos e a memória
das exposições anteriores.
• Linfócitos: possuem receptores
específicos para antígenos.
• Principais: linfócito B e linfócito T.

9. Imunidade Adaptativa
• Linfócito B
- Originam na medula óssea;
- únicos capazes de produzir anticorpos;
- neutralizadores, marcadores.
• Linfócito T
- Originam no timo;
- T auxiliar: ajudam os linfócitos B a produzirem anticorpos e aos
fagócitos a ingerir patógenos;
- T citolítico: destroem células infectadas por patógenos intracelulares.
• Passam pro um processo de tolerância imunológica para eliminação de
linfócitos que sejam auto-reativos.

10. Imunidade Adaptativa
• Linfócitos de memória
- Conferem ao SI a memória imunológica;
- Assim o SI pode desenvolver respostas
imunológicas mais rápidas e eficazes para
infecções já combatidas anteriormente;
- Vacina.

11. Imunidade Adaptativa
• Imunidade Adaptativa Humoral
- Infecções causadas por patógenos
extracelulares;
- Linfócito B.
• Imunidade Adaptativa Celular
- Infecções causadas por patógenos
intracelulares;
- Linfócito T;

12. Autoimunidade
O SI saudável é capaz de reconhecer os
antígenos que são parte dos tecidos do seu
próprio organismo e não reagir contra eles,
propriedade essa alcançada através da
eliminação de linfócitos auto-reativos.
Uma doença autoimune é uma condição que
ocorre quando o sistema imunológico ataca e
destrói tecidos saudáveis do corpo por engano.

13. Autoimunidade
Nos pacientes com doença autoimune, o sistema
imunológico não consegue distinguir entre os
tecidos saudáveis do corpo e os antígenos.
O resultado é uma resposta imunológica que
destrói os tecidos normais do corpo. A causa
dessa incapacidade de distinguir entre os tecidos
saudáveis do corpo e os antígenos é
desconhecida.

14. Sistema multiagente
Sistemas multiagente são sistemas compostos de
múltiplas interações entre elementos
computacionais, conhecidos como agentes. Em um
sistema multiagente, cada agente contém suas
próprias regras de mundo e suas particularidades.
O comportamento global do sistema é simulado
através das interações entre os diversos tipos de
agentes representados no sistema.

15. Framework FLAME
FLAME, um acrônimo para Flexible Large-scale
Agent Modelling Environment, é um ambiente
para desenvolvimento de aplicações baseadas
em agentes. O modelador fornece uma
descrição de seu modelo e as funções que
definem as operações, comunicações e
mudanças de estado da população dos agentes
e o FLAME gera o programa de aplicações.

16. Framework FLAME
A comunicação entre os agentes no
FLAME é feita através de um quadro de
troca de mensagens. O comportamento
dos agentes no framework FLAME segue
uma máquina de estados, esta
estabelecida pelas funções codificadas em
C.

17. Protótipo
Para a execução da simulação pretendida, os
fatores que devem ser dominados são:
• Simulação comportamental dos diversos tipos
de agentes que serão incluídos na simulação;
• Interação entre estes agentes;
• Meio de simular a difusão das substâncias nas
camadas do modelo;

18. Protótipo
Para atender a estes requisitos, foi implementado um
protótipo que contém:
• Um agente que simula um patógeno genérico. No caso,
simulado como uma bactéria que será responsável pela
infecção;
• Um agente que simula o macrófago, responsável pelo
processo de fagocitose;
• Um agente que representa uma substância, no caso, o
antibiótico.

19. Prótipo
Adicionalmente, o protótipo também
contém:
• Um agente responsável por simular a
difusão do antibiótico no ambiente de
interação.

20. Protótipo
Máquina de
estados

21. Protótipo

22. Novo protótipo
Para o segundo protótipo, o objetivo era
conseguir simular a difusão e a
interação entre os agentes quando estes
se encontravam em zonas diferentes.

23. Novo protótipo
Foi implementada uma simulação, de forma
simplificada, a fim de testar esse objetivo.
Com todos esses aspectos abordados nos
protótipos, a base para a implementação
completa do projeto, contendo todos os
agentes e zonas, foi realizada.

24. Cronograma
Set Out Nov Dez Mar Abr Mai Jun
Estudo do modelo e do FLAME X X
Estudo da portabilidade entre o
FLAME e o REPAST
X
Implementação do modelo X X X
Testes X X

25. Referências bibliográficas
• ABBAS, A. K.; LICHTMAN, A. H. Imunologia Básica: Funções e Distúrbios do
Sistema Imunológico. São Paulo: Revinter, 2003. ISBN 85-7309-729-9.
• WORTH, D. J.; CHIN, L. S.; GREENOUGH C., FLAME tutorial examples: a simple SIR
infection model , 2012.
• MACAL, C. M.; NORTH, M. J. Agent-based modeling and simulation. In: Proceedings
of the 2009 Winter Simulation Conference. [S.l.: s.n.], 2009. p. 86–98.
• Goronzy JJ, Weyand CM. The innate and adaptive immune systems. In: Goldman L,
Ausiello D, eds. Cecil Medicine. 23rd ed. Philadelphia, Pa: Saunders Elsevier;2007:
chap 42.
• POSSI, M. A. Uma Ferramenta para Simulação do Sistema Imunológico através de
Sistemas Multiagentes: Um Caso de Estudo da Autoimunidade. Dissertação de
Mestrado. Departamento de Informática. Universidade Federal de Viçosa, Viçosa,
2012.