AGING AND FRAILTY IN SILICO: THE PROPAGATION OF LOCAL DAMAGE THROUGH COMPLEX NETWORKS
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relationships between aging, frailty and mortality are well documented but remain mainly empirical. We present a dynamical network model that explains the patterns of mortality and frailty. Methods: We developed a computational model of human organism as a complex dynamical network of interacting nodes. Each individual is represented by a distinct network with 10,000 nodes- representing potential health deficits that can be in one of two states for every individual: either healthy, or damaged. Some have more connections than others, and each has a local environment defined by the damage state of its connected nodes. The local damage affects the nodes connected with that one (e.g. enhances the damage rate and reduces the repair rate of these nodes). Using Shannon entropy, we calculated how much information frailty adds to assessing the risk of death and how much information individual deficits add. Results: Transitions between damaged and non-damaged states are governed by their stochastic environment. Our model shows how age-dependent acceleration of the frailty index and the Gompertz law of mortality emerge, without specifying an age-damage relationship. The mortality prediction information added by specific deficits increases with deficit degree, i.e. with the number of connections with other deficits: the most connected deficits (e.g. disabilities) become damaged later in life, in contrast to the least connected deficits. Conclusions: Our model supports the idea that aging occurs as an emergent phenomenon, and not as the result of age-specific genetic programming. Instead, aging reflects how damage propagates through a complex network of interconnected elements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».