Estrategias de Paralelización Aplicadas a Modelos de Crecimiento Neoplásico

Abstract

En biología y medicina, existen dos tipos básicos de experimentación: in vivo e in vitro. A estas dos se le ha sumado recientemente la simulación por medio de modelos matemáticos y computacionales (experimentos in silico). Sin embargo, la mayoría de modelos de simulación tumoral no contemplan soluciones paralelas, por lo que se desaprovecha la mayor parte de la capacidad de cómputo de las máquinas actuales. Nuestro objetivo es analizar la eficiencia de las posibles implementaciones paralelas en dos lenguajes de programación y determinar una estrategia de paralelización adecuada para los modelos de simulación neoplásica.