Identificabilidade Estrutural de Modelos de Biologia de Sistemas: Uma Comparação Crítica de Métodos

Analisar as propriedades de um sistema biológico por meio de experimentação in silico requer uma representação matemática satisfatória do sistema, incluindo valores precisos dos parâmetros do modelo. Felizmente, técnicas experimentais modernas permitem a obtenção de dados de séries temporais de qualidade apropriada, que podem ser usados para estimar parâmetros desconhecidos. No entanto, em muitos casos, um subconjunto desses parâmetros pode não ser estimado de forma única, independentemente dos dados experimentais disponíveis ou das técnicas numéricas usadas para a estimativa. Essa falta de identificabilidade está relacionada à estrutura do modelo, ou seja, a dinâmica do sistema mais a função de observação. Apesar do interesse em saber a priori se existe alguma chance de estimar todos os parâmetros desconhecidos do modelo de forma única, a análise de identificabilidade estrutural para modelos dinâmicos não lineares gerais ainda é uma questão em aberto. Não há um método que se aplique a todos os modelos, portanto em algum momento temos que enfrentar a seleção de uma das possibilidades. Este trabalho apresenta uma comparação crítica das técnicas atualmente disponíveis. Para tal, realizamos a análise de identificabilidade estrutural de uma coleção de modelos biológicos. Os resultados revelam que a abordagem de séries geradoras, combinada com tabelas de identificabilidade, oferece o compromisso mais vantajoso entre faixa de aplicabilidade, complexidade computacional e informações fornecidas.