Cancerous tissues simulation using probabilistic cellular automata

El cáncer es una de las principales causas de muerte a nivel mundial. Este término abarca más de doscientos tipos de enfermedades, las cuales se caracterizan por un crecimiento descontrolado de las células y la posible diseminación por el organismo. El presente trabajo describe el diseño e implementación de un programa basado en el “Juego de la vida” creado por el matemático John Horton Conway, mediante el cual se permite modelar el comportamiento de un tejido que sufre cáncer, en función de los valores dados a una serie de parámetros. Dicho programa implementa una versión más versátil que la propuesta en el “Juego de la vida”, ya que este se basa en un autómata celular probabilístico. Gracias a ello, se amplía la complejidad de los modelos, de forma que pueden llegar a simularse situaciones reales de ciertos tejidos. Para ello, el trabajo se divide en primer lugar en una introducción donde se recogen los principales aspectos sobre el cáncer y la descripción de autómatas celulares. En segundo lugar, la implementación de un programa diseñado en Java, el cual permite a través de una entrada de datos, modelar ciertos comportamientos que pueda presentar un tejido en diferentes situaciones. Por último, una fase de pruebas y resultados donde estudiando diferentes tejidos arbitrarios en condiciones ideales, poder establecer una relación entre la simulación obtenida y procesos fisiopatológicos que acontecen en el cuerpo humano

Introducing probabilistic celular automata. A versatile extension of Game of Live

The "Game of life" model was created in 1970 by the mathematician Jonh Horton Conway using cellular automata. Since then, di erent extensions of these cellular automata have been used in many applications, such as car traffic control or baggage traffic in an airport. These extensions introduce ideas not only from cellular automata models but also from neural networks theory. In this work, we introduce probabilistic cellular automata which include non-deterministic rules for transitions between successive generations of the automaton together with probabilistic decisions about life and death of the cells in next generation of the automaton. This way, more realistic situations can be modeled and the obtained results are also non-deterministic. As an example of use, an implementation of this probabilistic cellular automaton has been developed using it for simulating tissues evolution. The authors are specially interested in simulations of cancerous tissues.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech