Artificial immune system: computer modeling of plasmodium falciparum infection in transfusional malaria

A malár ia é uma das doenças infecciosa parasitárias de maior relevância a nível mundial, tendo como agente causador, o protozoário Plasmodium. A forma mais comum de infecção por malária se dá pela picada do mosquito Anopheles, entretanto essa não é a única forma de contágio, uma vez que também pode ser transmitida pela transfusão de sangue infectado. Esse estudo tem o intuito de desenvolver um modelo computacional da malária utilizando o AutoSimmune – software com sistema baseado em agentes – para simulação da resposta imune ao Plasmodium falciparum. O Software utilizado para realizar a simulação foi devidamente programado para conter ambiente, tempo, espaço, zonas com migrações e agentes que respondessem de modo a se comportar similarmente ao Sistema Imunológico. Os agentes foram construídos para simular o comportamento das células e estruturas orgânicas: macrófagos, linfócitos TCD4, linfócitos B, eritrócitos, anticorpos e Plasmodium falciparum. Tendo as quantidades reais dessas estruturas como base de estudo, foram modelados sistemas com valores equivalentes que tentassem promover uma simulação similar ao comportamento orgânico. A simulação gerou gráficos que permitiu observar o comportamento dos agentes diante da evolução da infecção. Apesar de alguns valores extremos, o comportamento dos agentes foi condizente com o fenômeno real. Os resultados desse trabalho podem apoiar o desenvolvimento e aprimoramento de um simulador que responda de maneira equiparável à uma resposta imune à infecção por malária falcípara e que seja capaz de, até mesmo, investigar formas terapêuticas para tal doença. Palavras chaves: Malaria. Sistema Imune. Inteligência Artificial. Plasmodium.Malaria is one of the most important parasitic infectious diseases in the world, with the protozoan Plasmodium as its causative agent. The most common form of malaria infection is by the bite of the Anopheles mosquito, though this is not the only form of infection, it can also be transmitted by transfusion of infected blood. This study aims to find an alternative in malaria research through the development of a computer simulation using artificial intelligence with a multi-agent system that is capable of achieving responses comparable to the real phenomena of Plasmodium falciparum infection. The software used to perform the simulation was properly programmed to contain environment, time, space, zones with migrations and agents that responded to behave similarly to the Immune System. The agents were made to simulate the behavior of the cells and organic structures: macrophages, TCD4 lymphocytes, B lymphocytes, erythrocytes, antibodies and Plasmodium falciparum. Equations were used to quantify the agents and to promote a simulation equivalent to the organic behavior. The simulation generated graphs that allowed to observe the behavior of the agents before the evolution of the infection. Despite some extreme values, the behavior of the agents was consistent with the real phenomena. Keywords: Malaria. Immune System. Artificial Intelligence. Plasmodium