The Role of Selection for Function in Aging and Chronic Diseases: A Novel Evolutionary Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Aging, and by extension age-related diseases, has traditionally been understood through classical evolutionary genetic models, such as the mutation accumulation and antagonistic pleiotropy theories. However, these frameworks primarily focus on the declining efficacy of organismal-level selection against mutations with deleterious effects in late life. Here, we propose a novel hypothesis: many chronic diseases associated with aging may emerge, at least in part, as a result of selection acting at lower organizational levels, including non-replicative biological entities, enabled by the relaxation of selective pressures that constrained within-organism evolutionary processes in early life. This hypothesis is built on the recently proposed concept of selection for function that extends the evolutionary process to non-replicative entities. While Darwinian selection acting at the organismal level strongly constrains within-organism evolution during an organism's reproductive lifespan, these constraints weaken with age. As a consequence, lower-level non-replicative entities, such as benign and malignant tumors, atherosclerotic plaques, and neurodegenerative aggregates, may experience a form of selection that favors those with increased stability, organization, and long-term persistence, sometimes at the cost to host fitness. These entities do not evolve via long-term differential reproduction, but rather certain configurations of their structure persist preferentially over others due to environmental constraints, microenvironmental selection, and internal stabilization mechanisms. Understanding aging through the lens of selection for function at the level of internal non-replicative entities provides new insights into the evolution of chronic diseases and opens novel therapeutic avenues aimed at disrupting internal functional organization, rather than merely targeting cellular proliferation/abnormalities or disease symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».