Detección temprana de bifurcaciones en modelos de redes de regulación genética.

Ponente(s): Angel Francisco Arteaga Palma, Dr. Joaquín Álvarez Gallegos, Dr. Jonatán Peña Ramírez

En los últimos años, se ha utilizado la teoría de biomarcadores dinámicos para la predicción de transiciones críticas en diferentes sistemas dinámicos. Una de sus aplicaciones es en medicina, donde los biomarcadores dinámicos se utilizan para la detección temprana de estados denominados de pre-enfermedad, los cuales ocurren justo antes de una transición crítica entre un estado saludable a un estado de enfermedad. Desde el punto de vista de sistemas dinámicos, dicha transición puede modelarse como una bifurcación. De hecho, en este trabajo se presenta una metodología que permite encontrar el punto crítico de bifurcación en redes de regulación genética modeladas a través de ecuaciones diferenciales. Además, con la metodología propuesta, se puede caracterizar el comportamiento de la red antes de que ocurra la bifurcación y se puede identificar qué nodos (genes) son los más susceptibles de experimentar una transición crítica dentro de la red. Los tipos de bifurcación que se consideran son: a) bifurcaciones nodo-silla y b) bifurcaciones transcríticas. Al ser una metodología analítica, es posible aplicarla a redes con distintas topologías. Los resultados teóricos se ilustran con simulaciones numéricas.