Retos y oportunidades de la investigación transdisciplinar. Reflexión sobre el papel de la mecánica de materiales en biomedicina : discurso del académico electo Excmo. Sr. D. Manuel Doblaré Castellano y contestación del académico Excmo. Sr. D. Enrique Alarcón Álvarez

En este discurso de ingreso se destacó la importancia de la Mecánica de Materiales y el Modelado Matemático en Biomedicina y, en particular, se mostraron algunas aportaciones relacionadas con el comportamiento funcional de tejidos biológicos. Más en concreto se discutió la importancia de la transdisciplinariedad en la investigación actual y el papel que en esa búsqueda de un lenguaje común entre disciplinas tienen el modelado matemático y la simulación computacional.En particular, en la nueva Biomedicina basada en la evidencia, la interacción transdisciplinar es esencial, como lo demuestran resultados tan evidentes como los dispositivos e implantes inteligentes, las nuevas técnicas de imagen médica, la aparición de órganos artificiales o las crecientemente importantes técnicas de Ingeniería Tisular y Terapias Génica y Celular. Uno de los aspectos de creciente estudio en los últimos años es la epigenética, es decir, el estudio de la influencia del entorno específico de cada individuo en su respuesta biológica. Uno de estos estímulos externos, que se está constatando como fundamental, corresponde a las deformaciones, y ello en todas las escalas: molecular, celular, tisular y orgánica, dando lugar a una nueva subdisciplina: la Mecanobiología de creciente interés. En ella se acoplan los fenómenos mecánicos (movimiento, deformaciones, tensiones,..) con los biológicos (respuesta celular, expresión génica, adaptación tisular, regeneración y morfogénesis orgánica, etc.) y, en general, con otros campos físicos como la bioquímica o la electricidad también acoplados en los procesos de señalización y expresión celular. De nuevo el modelado multiescala y multifísico de estos problemas es esencial en su comprensión última y en el diseño de nuevas estrategias quirúrgicas, terapéuticas o de diagnostico. En este discurso se mostraron los problemas y posibilidades de estas metodologías y su aplicación en problemas tales como el diseño de implantes, la remodelación reparación y morfogénesis óseas, así como en la planificación preoperatoria y cirugía virtual.

Marco computacional para la definición de un modelo bio-inspirado en la señalización celular

Las Redes de Procesadores Evolutivos-NEP propuestas en [Mitrana et al., 2001], son un modelo computacional bio-inspirado a partir de la evolución de poblaciones de células, definiendo a nivel sintáctico algunas propiedades biológicas. En este modelo, las células están representadas por medio de palabras que describen secuencias de ADN. Informalmente, en algún instante de tiempo, el sistema evolutivo está representado por una colección de palabras cada una de las cuales representa una célula. El espacio genotipo de las especies, es un conjunto que recoge aquellas palabras que son aceptadas como sobrevivientes (es decir, como \correctas"). Desde el punto de vista de la evolución, las células pertenecen a especies y su comunidad evoluciona de acuerdo a procesos biológicos como la mutación y la división celular. éstos procesos representan el proceso natural de evolución y ponen de manifiesto una característica intrínseca de la naturaleza: el paralelismo. En este modelo, estos procesos son vistos como operaciones sobre palabras. Formalmente, el modelo de las NEP constituyen una arquitectura paralela y distribuida de procesamiento simbólico inspirada en la Máquina de conexión [Hillis, 1981], en el Paradigma de Flujo Lógico [Errico and Jesshope, 1994] y en las Redes de Procesadores Paralelos de Lenguajes (RPPL) [Csuhaj-Varju and Salomaa, 1997]. Al modelo NEP se han ido agregando nuevas y novedosas extensiones hasta el punto que actualmente podemos hablar de una familia de Redes de Procesadores Bio-inspirados (NBP) [Mitrana et al., 2012b]. Un considerable número de trabajos a lo largo de los últimos años han demostrado la potencia computacional de la familia NBP. En general, éstos modelos son computacionalmente completos, universales y eficientes [Manea et al., 2007], [Manea et al., 2010b], [Mitrana and Martín-Vide, 2005]. De acuerdo a lo anterior, se puede afirmar que el modelo NEP ha adquirido hasta el momento un nivel de madurez considerable. Sin embargo, aunque el modelo es de inspiración biológica, sus metas siguen estando motivadas en la Teoría de Lenguajes Formales y las Ciencias de la Computación. En este sentido, los aspectos biológicos han sido abordados desde una perspectiva cualitativa y el acercamiento a la realidad biológica es de forma meramente sintáctica. Para considerar estos aspectos y lograr dicho acercamiento es necesario que el modelo NEP tenga una perspectiva más amplia que incorpore la interacción de aspectos tanto cualitativos como cuantitativos. La contribución de esta Tesis puede considerarse como un paso hacia adelante en una nueva etapa de los NEPs, donde el carácter cuantitativo del modelo es de primordial interés y donde existen posibilidades de un cambio visible en el enfoque de interés del dominio de los problemas a considerar: de las ciencias de la computación hacia la simulación/modelado biológico y viceversa, entre otros. El marco computacional que proponemos en esta Tesis extiende el modelo de las Redes de Procesadores Evolutivos (NEP) y define arquitectura inspirada en la definición de bloques funcionales del proceso de señalización celular para la solución de problemas computacionales complejos y el modelado de fenómenos celulares desde una perspectiva discreta. En particular, se proponen dos extensiones: (1) los Transductores basados en Redes de Procesadores Evolutivos (NEPT), y (2) las Redes Parametrizadas de Procesadores Evolutivos Polarizados (PNPEP). La conservación de las propiedades y el poder computacional tanto de NEPT como de PNPEP se demuestra formalmente. Varias simulaciones de procesos relacionados con la señalización celular son abordadas sintáctica y computacionalmente, con el _n de mostrar la aplicabilidad e idoneidad de estas dos extensiones. ABSTRACT Network of Evolutionary Processors -NEP was proposed in [Mitrana et al., 2001], as a computational model inspired by the evolution of cell populations, which might model some properties of evolving cell communities at the syntactical level. In this model, cells are represented by words which encode their DNA sequences. Informally, at any moment of time, the evolutionary system is described by a collection of words, where each word represents one cell. Cells belong to species and their community evolves according to mutations and division which are defined by operations on words. Only those cells accepted as survivors (correct) are represented by a word in a given set of words, called the genotype space of the species. This feature is analogous with the natural process of evolution. Formally, NEP is based on an architecture for parallel and distributed processing inspired from the Connection Machine [Hillis, 1981], the Flow Logic Paradigm [Errico and Jesshope, 1994] and the Networks of Parallel Language Processors (RPPL) [Csuhaj-Varju and Salomaa, 1997]. Since the date when NEP was proposed, several extensions and variants have appeared engendering a new set of models named Networks of Bio-inspired Processors (NBP) [Mitrana et al., 2012b]. During this time, several works have proved the computational power of NBP. Specifically, their efficiency, universality, and computational completeness have been thoroughly investigated [Manea et al., 2007, Manea et al., 2010b, Mitrana and Martín-Vide, 2005]. Therefore, we can say that the NEP model has reached its maturity. Nevertheless, although the NEP model is biologically inspired, this model is mainly motivated by mathematical and computer science goals. In this context, the biological aspects are only considered from a qualitative and syntactical perspective. In view of this lack, it is important to try to keep the NEP theory as close as possible to the biological reality, extending their perspective incorporating the interplay of qualitative and quantitative aspects. The contribution of this Thesis, can be considered as a starting point in a new era of the NEP model. Then, the quantitative character of the NEP model is mandatory and it can address completely new different types of problems with respect to the classical computational domain (e.g. from the computer science to system biology). Therefore, the computational framework that we propose extends the NEP model and defines an architecture inspired by the functional blocks from cellular signaling in order to solve complex computational problems and cellular phenomena modeled from a discrete perspective. Particularly, we propose two extensions, namely: (1) Transducers based on Network of Evolutionary Processors (NEPT), and (2) Parametrized Network of Polarized Evolutionary Processors (PNPEP). Additionally, we have formally proved that the properties and computational power of NEP is kept in both extensions. Several simulations about processes related with cellular signaling both syntactical and computationally have been considered to show the model suitability.

Estudio Multimodal de la Funcionalidad Cortical en ratones Transgénicos con Síndrome X Frágil y la modulación del dolor

El dolor es un síntoma frecuente en la práctica médica. En España, un estudio realizado en el año 2000 demostró que cada médico atiende un promedio de 181 pacientes con dolor por mes, la mayoría de ellos con dolor crónico moderado1. Del 7%-8% de la población europea está afectada y hasta el 5% puede ser grave2-3, se estima, que afecta a más de dos millones de españoles4. En la consulta de Atención Primaria, los pacientes con dolor neuropático tienen tasas de depresión mucho mayores 5-6-7. El dolor neuropático8 es el dolor causado por daño o enfermedad que afecta al sistema somato-sensorial, es un problema de salud pública con un alto coste laboral, debido a que existe cierto desconocimiento de sus singularidades, tanto de su diagnóstico como de su tratamiento, que al fallar, el dolor se perpetúa y se hace más rebelde a la hora de tratarlo, en la mayoría de las ocasiones pasa a ser crónico. Los mecanismos fisiopatológicos son evolutivos, se trata de un proceso progresivo e integrado que avanza si no recibe tratamiento, ocasionando graves repercusiones en la calidad de vida de los pacientes afectados9. De acuerdo a Prusiner (premio nobel de medicina 1997), en todas las enfermedades neurodegenerativas hay algún tipo de proceso anormal de la función neuronal. Las enfermedades neurodegenerativas son la consecuencia de anormalidades en el proceso de ciertas proteínas que intervienen en el ciclo celular, por lo tanto da lugar al cúmulo de las mismas en las neuronas o en sus proximidades, disminuyendo o anulando sus funciones, como la enfermedad de Alzheimer y el mismo SXF. La proteína FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), esencial para el desarrollo cognitivo normal, ha sido relacionada con la vía piramidal del dolor10-11-12. El Síndrome de X Frágil13-14 (SXF), se debe a la mutación del Gen (FMR-1). Como consecuencia de la mutación, el gen se inactiva y no puede realizar la función de sintetizar la proteína FMRP. Por su incidencia se le considera la primera causa de Deficiencia Mental Hereditaria sólo superada por el Síndrome de Down. La electroencefalografía (EEG) es el registro de la actividad bioeléctrica cerebral que ha traído el desarrollo diario de los estudios clínicos y experimentales para el descubrimiento, diagnóstico y tratamiento de un gran número de anormalidades neurológicas y fisiológicas del cerebro y el resto del sistema nervioso central (SNC) incluyendo el dolor. El objetivo de la presente investigación es por medio de un estudio multimodal, desarrollar nuevas formas de presentación diagnóstica mediante técnicas avanzadas de procesado de señal y de imagen, determinando así los vínculos entre las evaluaciones cognitivas y su correlación anatómica con la modulación al dolor presente en patologías relacionadas con proteína FMRP. Utilizando técnicas biomédicas (funcionalestructural) para su caracterización. Para llevar a cabo esta tarea hemos utilizado el modelo animal de ratón. Nuestros resultados en este estudio multimodal demuestran que hay alteraciones en las vías de dolor en el modelo animal FMR1-KO, en concreto en la modulación encefálica (dolor neuropático), los datos se basan en los resultados del estudio estructural (imagen histología), funcional (EEG) y en pruebas de comportamiento (Laberinto de Barnes). En la Histología se muestra una clara asimetría estructural en el modelo FMR1 KO con respecto al control WT, donde el hemisferio Izquierdo tiene mayor densidad de masa neuronal en KO hembras 56.7%-60.8%, machos 58.3%-61%, en WT hembras 62.7%-62.4%, machos 55%-56.2%, hemisferio derecho-izquierdo respectivamente, esto refleja una correlación entre hemisferios muy baja en los sujetos KO (~50%) con respecto a los control WT (~90%). Se encontró correlación significativa entre las pruebas de memoria a largo plazo con respecto a la asimetría hemisférica (r = -0.48, corregido <0,05). En el estudio de comportamiento también hay diferencias, los sujetos WT tuvieron 22% un de rendimiento en la memoria a largo plazo, mientras que en los machos hay deterioro de memoria de un 28% que se corresponden con la patología en humanos. En los resultados de EEG estudiados en el hemisferio izquierdo, en el área de la corteza insular, encuentran que la latencia de la respuesta al potencial evocado es menor (22vs32 15vs96seg), la intensidad de la señal es mayor para los sujetos experimentales FMR1 KO frente a los sujetos control, esto es muy significativo dados los resultados en la histología (140vs129 145vs142 mv). Este estudio multimodal corrobora que las manifestaciones clínicas del SXF son variables dependientes de la edad y el sexo. Hemos podido corroborar en el modelo animal que en la etapa de adulto, los varones con SXF comienzan a desarrollar problemas en el desempeño de tareas que requieren la puesta en marcha de la función ejecutiva central de la memoria de trabajo (almacenamiento temporal). En el análisis del comportamiento es difícil llegar a una conclusión objetiva, se necesitan más estudios en diferentes etapas de la vida corroborados con resultados histológicos. Los avances logrados en los últimos años en su estudio han sido muy positivos, de tal modo que se están abriendo nuevas vías de investigación en un conjunto de procesos que representan un gran desafío a problemas médicos, asistenciales, sociales y económicos a los que se enfrentan los principales países desarrollados, con un aumento masivo de las expectativas de vida y de calidad. Las herramientas utilizadas en el campo de las neurociencias nos ofrecen grandes posibilidades para el desarrollo de estrategias que permitan ser utilizadas en el área de la educación, investigación y desarrollo. La genética determina la estructura del cerebro y nuestra investigación comprueba que la ausencia de FMRP también podría estar implicada en la modulación del dolor como parte de su expresión patológica siendo el modelo animal un punto importante en la investigación científica fundamental para entender el desarrollo de anormalidades en el cerebro. ABSTRACT Pain is a common symptom in medical practice. In Spain, a study conducted in 2000 each medical professional treats an average of 181 patients with pain per month, most of them with chronic moderate pain. 7% -8% of the European population is affected and up to 5% can be serious, it is estimated to affect more than two million people in Spain. In Primary Care, patients with neuropathic pain have much higher rates of depression. Neuropathic pain is caused by damage or disease affecting the somatosensory system, is a public health problem with high labor costs, there are relatively unfamiliar with the peculiarities in diagnosis and treatment, failing that, the pain is perpetuated and becomes rebellious to treat, in most cases becomes chronic. The pathophysiological mechanisms are evolutionary, its a progressive, if untreated, causing severe impact on the quality of life of affected patients. According to Prusiner (Nobel Prize for Medicine 1997), all neurodegenerative diseases there is some abnormal process of neuronal function. Neurodegenerative diseases are the result of abnormalities in the process of certain proteins involved in the cell cycle, reducing or canceling its features such as Alzheimer's disease and FXS. FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), is essential for normal cognitive development, and has been linked to the pyramidal tract pain. Fragile X Syndrome (FXS), is due to mutation of the gene (FMR-1). As a consequence of the mutation, the gene is inactivated and can not perform the function of FMRP synthesize. For its incidence is considered the leading cause of Mental Deficiency Hereditary second only to Down Syndrome. Electroencephalography (EEG) is the recording of bioelectrical brain activity, is a advancement of clinical and experimental studies for the detection, diagnosis and treatment of many neurological and physiological abnormalities of the brain and the central nervous system, including pain. The objective of this research is a multimodal study, is the development of new forms of presentation using advanced diagnostic techniques of signal processing and image, to determine the links between cognitive evaluations and anatomic correlation with pain modulation to this protein FMRP-related pathologies. To accomplish this task have used the mouse model. Our results in this study show alterations in multimodal pain pathways in FMR1-KO in brain modulation (neuropathic pain), the data are based on the results of the structural study (histology image), functional (EEG) testing and behavior (Barnes maze). Histology In structural asymmetry shown in FMR1 KO model versus WT control, the left hemisphere is greater density of neuronal mass (KO females 56.7% -60.8%, 58.3% -61% males, females 62.7% -62.4 WT %, males 55% -56.2%), respectively right-left hemisphere, this reflects a very low correlation between hemispheres in KO (~ 50%) subjects compared to WT (~ 90%) control. Significant correlation was found between tests of long-term memory with respect to hemispheric asymmetry (r = -0.48, corrected <0.05). In the memory test there are differences too, the WT subjects had 22% yield in long-term memory, in males there memory impairment 28% corresponding to the condition in humans. The results of EEG studied in the left hemisphere, in insular cortex area, we found that the latency of the response evoked potential is lower (22vs32 15vs96seg), the signal strength is higher for the experimental subjects versus FMR1 KO control subjects, this is very significant given the results on histology (140vs129 145vs142 mv). This multimodal study confirms that the clinical manifestations of FXS are dependent variables of age and sex. We have been able to corroborate in the animal model in the adult stage, males with FXS begin developing problems in the performance of tasks that require the implementation of the central executive function of working memory (temporary storage). In behavior analysis is difficult to reach an objective conclusion, more studies are needed in different life stages corroborated with histologic findings. Advances in recent years were very positive, being opened new lines of research that represent a great challenge to physicians, health care, social and economic problems facing the major developed countries, with a massive increase in life expectancy and quality. The tools used in the field of neuroscience offer us great opportunities for the development of strategies to be used in the area of education, research and development. Genetics determines the structure of the brain and our research found that the absence of FMRP might also be involved in the modulation of pain as part of their pathological expression being an important animal model in basic scientific research to understand the development of abnormalities in brain.

Modelo de computación conexionista inspirado en las redes de procesadores evolutivos y su aprendizaje

La informática teórica es una disciplina básica ya que la mayoría de los avances en informática se sustentan en un sólido resultado de esa materia. En los últimos a~nos debido tanto al incremento de la potencia de los ordenadores, como a la cercanía del límite físico en la miniaturización de los componentes electrónicos, resurge el interés por modelos formales de computación alternativos a la arquitectura clásica de von Neumann. Muchos de estos modelos se inspiran en la forma en la que la naturaleza resuelve eficientemente problemas muy complejos. La mayoría son computacionalmente completos e intrínsecamente paralelos. Por este motivo se les está llegando a considerar como nuevos paradigmas de computación (computación natural). Se dispone, por tanto, de un abanico de arquitecturas abstractas tan potentes como los computadores convencionales y, a veces, más eficientes: alguna de ellas mejora el rendimiento, al menos temporal, de problemas NPcompletos proporcionando costes no exponenciales. La representación formal de las redes de procesadores evolutivos requiere de construcciones, tanto independientes, como dependientes del contexto, dicho de otro modo, en general una representación formal completa de un NEP implica restricciones, tanto sintácticas, como semánticas, es decir, que muchas representaciones aparentemente (sintácticamente) correctas de casos particulares de estos dispositivos no tendrían sentido porque podrían no cumplir otras restricciones semánticas. La aplicación de evolución gramatical semántica a los NEPs pasa por la elección de un subconjunto de ellos entre los que buscar los que solucionen un problema concreto. En este trabajo se ha realizado un estudio sobre un modelo inspirado en la biología celular denominado redes de procesadores evolutivos [55, 53], esto es, redes cuyos nodos son procesadores muy simples capaces de realizar únicamente un tipo de mutación puntual (inserción, borrado o sustitución de un símbolo). Estos nodos están asociados con un filtro que está definido por alguna condición de contexto aleatorio o de pertenencia. Las redes están formadas a lo sumo de seis nodos y, teniendo los filtros definidos por una pertenencia a lenguajes regulares, son capaces de generar todos los lenguajes enumerables recursivos independientemente del grafo subyacente. Este resultado no es sorprendente ya que semejantes resultados han sido documentados en la literatura. Si se consideran redes con nodos y filtros definidos por contextos aleatorios {que parecen estar más cerca a las implementaciones biológicas{ entonces se pueden generar lenguajes más complejos como los lenguajes no independientes del contexto. Sin embargo, estos mecanismos tan simples son capaces de resolver problemas complejos en tiempo polinomial. Se ha presentado una solución lineal para un problema NP-completo, el problema de los 3-colores. Como primer aporte significativo se ha propuesto una nueva dinámica de las redes de procesadores evolutivos con un comportamiento no determinista y masivamente paralelo [55], y por tanto todo el trabajo de investigación en el área de la redes de procesadores se puede trasladar a las redes masivamente paralelas. Por ejemplo, las redes masivamente paralelas se pueden modificar de acuerdo a determinadas reglas para mover los filtros hacia las conexiones. Cada conexión se ve como un canal bidireccional de manera que los filtros de entrada y salida coinciden. A pesar de esto, estas redes son computacionalmente completas. Se pueden también implementar otro tipo de reglas para extender este modelo computacional. Se reemplazan las mutaciones puntuales asociadas a cada nodo por la operación de splicing. Este nuevo tipo de procesador se denomina procesador splicing. Este modelo computacional de Red de procesadores con splicing ANSP es semejante en cierto modo a los sistemas distribuidos en tubos de ensayo basados en splicing. Además, se ha definido un nuevo modelo [56] {Redes de procesadores evolutivos con filtros en las conexiones{ , en el cual los procesadores tan solo tienen reglas y los filtros se han trasladado a las conexiones. Dicho modelo es equivalente, bajo determinadas circunstancias, a las redes de procesadores evolutivos clásicas. Sin dichas restricciones el modelo propuesto es un superconjunto de los NEPs clásicos. La principal ventaja de mover los filtros a las conexiones radica en la simplicidad de la modelización. Otras aportaciones de este trabajo ha sido el dise~no de un simulador en Java [54, 52] para las redes de procesadores evolutivos propuestas en esta Tesis. Sobre el término "procesador evolutivo" empleado en esta Tesis, el proceso computacional descrito aquí no es exactamente un proceso evolutivo en el sentido Darwiniano. Pero las operaciones de reescritura que se han considerado pueden interpretarse como mutaciones y los procesos de filtrado se podrían ver como procesos de selección. Además, este trabajo no abarca la posible implementación biológica de estas redes, a pesar de ser de gran importancia. A lo largo de esta tesis se ha tomado como definición de la medida de complejidad para los ANSP, una que denotaremos como tama~no (considerando tama~no como el número de nodos del grafo subyacente). Se ha mostrado que cualquier lenguaje enumerable recursivo L puede ser aceptado por un ANSP en el cual el número de procesadores está linealmente acotado por la cardinalidad del alfabeto de la cinta de una máquina de Turing que reconoce dicho lenguaje L. Siguiendo el concepto de ANSP universales introducido por Manea [65], se ha demostrado que un ANSP con una estructura de grafo fija puede aceptar cualquier lenguaje enumerable recursivo. Un ANSP se puede considerar como un ente capaz de resolver problemas, además de tener otra propiedad relevante desde el punto de vista práctico: Se puede definir un ANSP universal como una subred, donde solo una cantidad limitada de parámetros es dependiente del lenguaje. La anterior característica se puede interpretar como un método para resolver cualquier problema NP en tiempo polinomial empleando un ANSP de tama~no constante, concretamente treinta y uno. Esto significa que la solución de cualquier problema NP es uniforme en el sentido de que la red, exceptuando la subred universal, se puede ver como un programa; adaptándolo a la instancia del problema a resolver, se escogerín los filtros y las reglas que no pertenecen a la subred universal. Un problema interesante desde nuestro punto de vista es el que hace referencia a como elegir el tama~no optimo de esta red.---ABSTRACT---This thesis deals with the recent research works in the area of Natural Computing {bio-inspired models{, more precisely Networks of Evolutionary Processors first developed by Victor Mitrana and they are based on P Systems whose father is Georghe Paun. In these models, they are a set of processors connected in an underlying undirected graph, such processors have an object multiset (strings) and a set of rules, named evolution rules, that transform objects inside processors[55, 53],. These objects can be sent/received using graph connections provided they accomplish constraints defined at input and output filters processors have. This symbolic model, non deterministic one (processors are not synchronized) and massive parallel one[55] (all rules can be applied in one computational step) has some important properties regarding solution of NP-problems in lineal time and of course, lineal resources. There are a great number of variants such as hybrid networks, splicing processors, etc. that provide the model a computational power equivalent to Turing machines. The origin of networks of evolutionary processors (NEP for short) is a basic architecture for parallel and distributed symbolic processing, related to the Connection Machine as well as the Logic Flow paradigm, which consists of several processors, each of them being placed in a node of a virtual complete graph, which are able to handle data associated with the respective node. All the nodes send simultaneously their data and the receiving nodes handle also simultaneously all the arriving messages, according to some strategies. In a series of papers one considers that each node may be viewed as a cell having genetic information encoded in DNA sequences which may evolve by local evolutionary events, that is point mutations. Each node is specialized just for one of these evolutionary operations. Furthermore, the data in each node is organized in the form of multisets of words (each word appears in an arbitrarily large number of copies), and all the copies are processed in parallel such that all the possible events that can take place do actually take place. Obviously, the computational process just described is not exactly an evolutionary process in the Darwinian sense. But the rewriting operations we have considered might be interpreted as mutations and the filtering process might be viewed as a selection process. Recombination is missing but it was asserted that evolutionary and functional relationships between genes can be captured by taking only local mutations into consideration. It is clear that filters associated with each node allow a strong control of the computation. Indeed, every node has an input and output filter; two nodes can exchange data if it passes the output filter of the sender and the input filter of the receiver. Moreover, if some data is sent out by some node and not able to enter any node, then it is lost. In this paper we simplify the ANSP model considered in by moving the filters from the nodes to the edges. Each edge is viewed as a two-way channel such that the input and output filters coincide. Clearly, the possibility of controlling the computation in such networks seems to be diminished. For instance, there is no possibility to loose data during the communication steps. In spite of this and of the fact that splicing is not a powerful operation (remember that splicing systems generates only regular languages) we prove here that these devices are computationally complete. As a consequence, we propose characterizations of two complexity classes, namely NP and PSPACE, in terms of accepting networks of restricted splicing processors with filtered connections. We proposed a uniform linear time solution to SAT based on ANSPFCs with linearly bounded resources. This solution should be understood correctly: we do not solve SAT in linear time and space. Since any word and auxiliary word appears in an arbitrarily large number of copies, one can generate in linear time, by parallelism and communication, an exponential number of words each of them having an exponential number of copies. However, this does not seem to be a major drawback since by PCR (Polymerase Chain Reaction) one can generate an exponential number of identical DNA molecules in a linear number of reactions. It is worth mentioning that the ANSPFC constructed above remains unchanged for any instance with the same number of variables. Therefore, the solution is uniform in the sense that the network, excepting the input and output nodes, may be viewed as a program according to the number of variables, we choose the filters, the splicing words and the rules, then we assign all possible values to the variables, and compute the formula.We proved that ANSP are computationally complete. Do the ANSPFC remain still computationally complete? If this is not the case, what other problems can be eficiently solved by these ANSPFCs? Moreover, the complexity class NP is exactly the class of all languages decided by ANSP in polynomial time. Can NP be characterized in a similar way with ANSPFCs?