El cálculo del riesgo CVDR a escala individual se realiza mediante algunas herramientas informáticas que solamente tienen en cuenta las variables bioquímicas principales y un reducido grupo de variables clínicas a las que aplican las ecuaciones de Wilson. Pero la naturaleza multifactorial de las enfermedades cardiovasculares obliga a tener en cuenta un conjunto más amplio de factores con valores de cada individuo. Se presenta la arquitectura conceptual de un sistema, basado en los conceptos de agente software y de arquitecturas orientadas a agentes, que calcula el riesgo CVDR a escala individual para decidir acerca de las medidas preventivas a aplicar a cada individuo en particular.

Riesgo Cardiovascular, Interacción gen-ambiente, Arquitectura orientada a agentes, Agentes Software.

El cálculo del riesgo CVDR (Cardiovascular Disease Risk) a escala individual se realiza mediante algunas herramientas informáticas que solamente tienen en cuenta las variables bioquímicas principales y un reducido grupo de variables clínicas (Fischer et al., 1997) a las que aplican las ecuaciones de Wilson (Framingham Heart Study) (Wilson et al., 1998). Pero la naturaleza multifactorial de las enfermedades cardiovasculares obliga a tener en cuenta un conjunto más amplio de factores con valores de cada individuo: como genotipo, estilo de vida, parámetros biológicos y clínicos, etc. (Andrieu et al., 1998) Dado que los sistemas estadísticos no son totalmente adecuados, se está trabajando en herramientas más potentes basadas en arquitecturas multiagente cuyo comportamiento emergente puede soslayar la complejidad No Polinomial inherente al problema (Weiss, 1999).

Se presenta un proyecto en curso que consiste en implementar una aplicación, basada en los conceptos de agente software y de arquitecturas orientadas a agentes, que calcula el riesgo CVDR a escala individual para decidir acerca de las medidas preventivas a aplicar a cada individuo en particular.

La información de partida es la obtenida del individuo y la síntesis de los resultados de distintos estudios de población relacionados. Se aplica un modelo de desarrollo en espiral basado en el Proceso Unificado de Desarrollo de Software (Jacobson et al., 1999) con Unified Modeling Language (Booch et al., 1999). En la construcción se utiliza el entorno de programación visual Borland Delphi y el entorno de agentes Agent Builder. La Interfaz de Internet se desarrolla en Java.

Se presenta y discute un modelo de arquitectura conceptual del sistema compuesto por cuatro subsistemas (véase la Figura 1):

Agente Repositorio: encargado de gestionar toda la información que se va a almacenar en la base de datos (ya sea referente a estudios, proyectos,...).

Agente Interfaz: que actuará como intermediaria entre el usuario y el sistema y entre el sistema e Internet.

Agente Control: encargado de gestionar la interacción entre los distintos subsistemas.

Agente Riesgo: el cual realizará el cálculo del CVDR según toda la información de que disponga.

En el Agente Riesgo, se modela la estructura y comportamiento de cada uno de los elementos que se sabe tienen influencia en la variación del CVDR, en función del grado de conocimiento que se tiene de ellos, pero tratando de encontrar un modo en el que puedan comunicarse entre ellos de forma estándar. De esta comunicación puede surgir el comportamiento emergente que aporte la solución buscada.

Además, se permite la introducción de factores desconocidos o no específicos, o perturbaciones en el sistema, de forma que se modela la evolución que puede sufrir un individuo sobre todo por la influencia cambiante de los factores ambientales (véase la Figura 2).

La naturaleza heterogénea de los entornos utilizados apoya la adopción de una arquitectura de agentes. Por tanto, se ha diseñado la arquitectura software de forma que se distribuye en tres capas: Interfaz, Motor de Agente y Base de Datos (véase la Figura 3). El Nivel de Interfaz está desarrollándose en Delphi, ya que permite mejor flexibilidad y rapidez para obtener una interfaz de usuario lo más potente posible. El Motor de Agente está desarrollándose con Agent Builder y dará lugar a módulos Java que representan los distintos agentes del sistema. La utilización de Java permite que se utilice una Base de Datos independiente del resto de elementos del sistema y, mediante el protocolo JDBC (Java Data Base Connectivity), se puede utilizar por ejemplo cualquier gestor estándar como Oracle, SQL Server, DB2, etc. Si el modelo de datos del gestor es Objeto-Relacional, la conexión con el resto de la arquitectura es casi directa. Sin embargo, si se trata de un modelo Relacional, es necesario introducir un componente adicional que haga de interfase entre el sistema y la base de datos.

El CVDR individual se puede calcular con precisión mediante una aproximación multiagente que puede manejar un amplio conjunto de factores genéticos y ambientales en un espacio de complejidad Polinomial.

Es necesario explotar las características de los sistemas multiagentes heterogéneos y diseñar los elementos necesarios para obtener un comportamiento emergente que permita manejar la complejidad de interacciones entre los distintos factores de riesgo.

Andrieu N, Goldstein AM. "Epidemiologic and genetic Approaches in the Study of Gene-environment Interaction: an Overview of Available Methods". Epidemiol Rev, 1998; 20, 2: 137-147.

Booch G, Rumbaugh J, Jacobson I. El Lenguaje Unificado de Modelado. Addison-Wesley, Madrid, 1999.

Fischer C, Schweigert S, Spreckelsen C, Vogel F. "Programs, databases, and expert systems for human geneticists-a survey". Hum. Genet. (1997), 97:129-137.

Jacobson I. Booch G, Rumbaugh J. The Unified Software Development Process. Addisos-Wesley, Reading, MA (USA), 1999.

Weiss G (ed.). Multiagent Systems. Modern Approach to Distributed Artifical Intelligence. MIT Press, Cambridge, MA (USA), 1999.

Wilson PWF, D'Agostino RB, Levy D, Belanger A, Silbershatz H, Kannel W. "Prediction of Coronary Heart Disease Using Risk Factor Categories". Circulation, 1998; 97,18: 1837-1847.