[論文レビュー] Comparing System Dynamics and Agent-Based Simulation for Tumour Growth and its Interactions with Effector Cells

Grazziela P. Figueredo, Uwe Aickelin|arXiv (Cornell University)|Aug 16, 2011

Mathematical Biology Tumor Growth参考文献 5被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、腫瘍-免疫細胞相互作用をモデル化するため、システムダイナミクスシミュレーション（SDS）とエージェントベースシミュレーション（ABS）を比較し、腫瘍成長と効果T細胞動態のハイブリッドモデルを用いる。結果として、均一なシステムにおいてはSDSが計算的に効率的である一方、エージェント間相互作用や空間的ダイナミクスが重要である場合にはABSが不可欠であり、複雑な免疫応答においては相互に置き換えができない挙動が明らかになった。

ABSTRACT

There is little research concerning comparisons and combination of System Dynamics Simulation (SDS) and Agent Based Simulation (ABS). ABS is a paradigm used in many levels of abstraction, including those levels covered by SDS. We believe that the establishment of frameworks for the choice between these two simulation approaches would contribute to the simulation research. Hence, our work aims for the establishment of directions for the choice between SDS and ABS approaches for immune system-related problems. Previously, we compared the use of ABS and SDS for modelling agents' behaviour in an environment with nomovement or interactions between these agents. We concluded that for these types of agents it is preferable to use SDS, as it takes up less computational resources and produces the same results as those obtained by the ABS model. In order to move this research forward, our next research question is: if we introduce interactions between these agents will SDS still be the most appropriate paradigm to be used? To answer this question for immune system simulation problems, we will use, as case studies, models involving interactions between tumour cells and immune effector cells. Experiments show that there are cases where SDS and ABS can not be used interchangeably, and therefore, their comparison is not straightforward.

研究の動機と目的

• 腫瘍細胞と効果免疫細胞の間の相互作用をモデル化する際、システムダイナミクスシミュレーション（SDS）がエージェントベースシミュレーション（ABS）を上回る利点を有するかどうかを評価すること。
• SDSとABSが著しく異なる結果をもたらす条件を特定し、それらが相互に置き換え可能であるという仮定に疑問を呈すること。
• 免疫系関連のシミュレーション問題において、SDSとABSの選択を支援する意思決定フレームワークを確立すること。
• 非相互作用エージェント系においてSDSとABSを比較した先行研究を、より複雑で相互作用の多い生物学的状況に拡張すること。
• 免疫系シミュレーションにおいて、計算効率とモデルの正確性のトレードオフを評価すること。

提案手法

• 集団レベルのダイナミクスを記述する微分方程式を用いて、腫瘍成長と免疫効果細胞の相互作用をシミュレートするシステムダイナミクスモデルを構築した。
• 個々の腫瘍細胞と効果細胞の明示的な行動、ルール、空間的相互作用を再現する同等のエージェントベースモデルを構築した。
• 免疫学的文献からの生物学的に妥当なパラメータを用いて、両モデルをキャリブレーションした。
• 同一の初期条件とパラメータセットを用いて、モデル出力を評価するための比較実験を実施した。
• エージェント相互作用に依存する系の挙動の一貫性、計算コスト、感度を分析した。
• 統計的および視覚的比較手法を用いて、時間的ダイナミクスと出現する挙動の差異を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 腫瘍-免疫細胞相互作用をモデル化する際、システムダイナミクスシミュレーション（SDS）はエージェントベースシミュレーション（ABS）が示すダイナミクスを正確に再現できるか？
• RQ2 免疫系シミュレーションにおいて、SDSとABSが著しく異なる結果をもたらす条件は何か？
• RQ3 エージェント相互作用や空間的不均一性が重要である状況では、SDSの計算効率が十分に機能するか？
• RQ4 細胞-細胞相互作用を含む複雑な生物学的系において、SDSをABSと相互に置き換えられる範囲はどの程度か？
• RQ5 免疫系シミュレーション問題において、SDSとABSの選択を指針づける基準は何か？

主な発見

• 腫瘍細胞と効果細胞の間の相互作用が導入された際、SDSとABSは異なる結果をもたらし、これらが相互に置き換え可能でないことが示された。
• ABSは、免疫細胞の標的化や腫瘍の回避といった、出現する空間的および行動的ダイナミクスを捉えていたが、SDSはそれらを表現できなかった。
• SDSは計算的により効率的であったが、複雑な免疫応答メカニズムをモデル化するには細分化された情報が不足していた。
• エージェント相互作用の存在が系の挙動を顕著に変化させ、特定の状況では正確な表現のためにABSが不可欠であることがわかった。
• 個々のエージェントの行動や局所的相互作用が系レベルの結果を支配する状況では、SDSが不適切であることが判明した。
• 本研究は、SDSとABSの選択は、計算コストではなくエージェント相互作用の有無とその重要性に基づくべきであると結論づけた。