[en] Agent-based modeling is a very useful computational tool to simulate complex behavior using rules at micro and macro scales. This type of modeling's complexity is in defining the rules that the agents will have to define the structural elements or the static and dynamic behavior patterns. This thesis considers the definition of complex models of biological networks that represent cancer cells obtain behaviors on different scenarios by means of simulation and to know the evolution of the metastatic process for non-expert users of computer systems. Besides, a proof of concept has been developed to incorporate dynamic network analysis techniques and machine learning in agent-based models based on developing a federated simulation system to improve the decision-making process. For this thesis's development, the representation of complex biological networks based on graphs has been analyzed, from the simulation point of view, to investigate how to integrate the topology and functions of this type of networks interacting with an agent-based model. For this purpose, the ABM model has been used as a basis for the construction, grouping, and classification of the network elements representing the structure of a complex and scalable biological network. The simulation of complex models with multiple scales and multiple agents provides a useful tool for a scientist, non-computer expert to execute a complex parametric model and use it to analyze scenarios or predict variations according to the different patient's profiles. The development has focused on an agent-based tumor model that has evolved from a simple and well-known ABM model. The variables and dynamics referenced by the Hallmarks of Cancer have been incorporated into a complex model based on graphs. Based on graphs, this model is used to represent different levels of interaction and dynamics within cells in the evolution of a tumor with different degrees of representations (at the molecular/cellular level). A simulation environment and workflow have been created to build a complex, scalable network based on a tumor growth scenario. In this environment, dynamic techniques are applied to know the tumor network's growth using different patterns. The experimentation has been carried out using the simulation environment developed considering the execution of models for different patient profiles, as a sample of its functionality, to calculate parameters of interest for the non-computer expert, such as the evolution of the tumor volume. The environment has been designed to discover and classify subgraphs of the agent-based tumor model to execute these models in a high-performance computer system. These executions will allow us to analyze complex scenarios and different profiles of patients with tumor patterns with a high number of cancer cells in a short time.

[es] El modelado basado en agentes es una herramienta computacional muy útil que permite simular un comportamiento complejo utilizando reglas tanto en escalas micro como macro. La complejidad de este tipo de modelado radica en la definición de las reglas que tendrán los agentes para definir los elementos estructurales o los patrones de comportamiento estáticos y/o dinámicos. La presente tesis aborda la definición de modelos complejos de redes biológicas que representan células cancerosas para obtener comportamientos sobre diferentes escenarios mediante simulación y conocer la evolución del proceso de metástasis para usuarios no expertos en sistemas de cómputo. Además se desarrolla una prueba de concepto de cómo incorporar técnicas de análisis de redes dinámicas y de aprendizaje automático en los modelos basados en agentes a partir del desarrollo de un sistema de simulación federado para mejorar el proceso de toma de decisiones. Para el desarrollo de esta tesis se han tenido que abordar, desde el punto de vista de la simulación, la representación de redes biológicas complejas basadas en grafos e investigar como integrar la topología y funciones de este tipo de redes interactuando un modelo basado en agentes. En este objetivo, se ha utilizado el modelo ABM como base para la construcción, agrupamiento y clasificación de los elementos de la red y que representan la estructura de una red biológica compleja y escalable. La simulación de un modelo complejo de múltiples escalas y múltiples agentes, proporciona una herramienta útil para que un científico, no-experto en computación, pueda ejecutar un modelo complejo paramétrico y utilizarlo como herramienta de análisis de escenarios o predicción de variaciones según los diferentes perfiles de pacientes considerados. El desarrollo se ha centrado en un modelo de tumor basado en agentes que ha evolucionado desde un modelo ABM simple y bien conocido, al cual se le han incorporado las variables y dinámicas referenciadas por el Hallmarks of Cancer, a un modelo complejo basado en grafos. Este modelo, basado en grafos, se utiliza para representar a diferentes niveles de interacción y dinámicas dentro de las células en la evolución de un tumor que permite diferentes grado de representaciones (a nivel molecular/celular). Todo ello se ha puesto en funcionamiento en un entorno de simulación y se ha creado un flujo de trabajo (workflow) para construir una red escalable compleja basada en un escenario de crecimiento tumoral y donde se aplican técnicas dinámicas para conocer el crecimiento de la red tumoral sobre diferentes patrones. La experimentación se ha realizado utilizando el entorno de simulación desarrollado considerado la ejecución de modelos para diferentes perfiles de pacientes, como muestra de su funcionalidad, para calcular parámetros de interés para el experto no-informático como por ejemplo la evolución del volumen del tumor. El entorno ha sido diseñado para descubrir y clasificar subgrafos del modelo de tumor basado en agentes, que permitirá distribuir los modelos en un sistema de cómputo de altas prestaciones y así poder analizar escenarios complejos y/o diferentes perfiles de pacientes con patrones tumorales con un alto número de células cancerosas en un tiempo reducido.