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Hacia una mejor comprensión de las redes complejas

Científicos europeos han construido unos modelos que ayudarán a analizar sistemas complejos diseccionando la estructura y la interacción de los componentes individuales. Es esta una herramienta que puede aplicarse en una gama amplia de sistemas complejos, como ecosistemas, células e incluso economías.
Hacia una mejor comprensión de las redes complejas
Para entender sistemas complejos, no suele bastar con analizar sus partes constituyentes. Las redes complejas no son uniformes; suelen componerse de distintos grupos que interactúan de forma dinámica.

El proyecto GRODYNET (Group-based dynamics on complex networks), financiado con fondos comunitarios, ha desarrollado un marco teórico genérico que puede servir para dilucidar las interacciones entre las estructuras de red y las dinámicas de los sistemas. A largo plazo se pretende aplicarlo a sistemas socioeconómicos y biológicos de interés.

Los artífices de GRODYNET recurrieron a modelos de inferencia basados en grupos para predecir la evolución de redes y adaptaron estas herramientas a sistemas que no presentan una estructura de red propiamente dicha, tales como las decisiones y el comportamiento del ser humano. También confirmaron la importancia de los nodos grupales, por encima de los individuales, por ejemplo un grupo de películas sobre dinámicas de redes. Curiosamente, incluso dejando a un lado el conocimiento del dominio (que en el caso de las decisiones judiciales serían los ordenamientos jurídicos), los modelos de inferencia desarrollados son más específicos que los métodos de dominio específico.

Este modelo también se ha empleado para estudiar la polaridad de las células de la levadura y caracterizar las interacciones a escala mesoscópica entre las proteínas que intervienen en la red. Los investigadores demostraron que un modelo con una única constante cinética para cada grupo de proteínas permite predecir la dinámica de cada una de ellas.

El modelo de GROYDYNET tiene multitud de aplicaciones en sectores diversos e importantes, como el biomédico y el sanitario. Este «paraguas» de sistemas abarca de todo, desde la migración metastásica de las células cancerosas hasta la predicción de las interacciones entre fármacos en la medicina personalizada, pasando por la lucha contra la resistencia microbiana a medicamentos.

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Palabras clave

Redes complejas, sistemas complejos, dinámicas de grupos, dinámicas de sistemas, modelos de inferencia
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