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Enregistrement W7126244598 · doi:10.5281/zenodo.18445089

Computational Modeling of ALS Onset Heterogeneity: The Drusen-Zinc Switch Mechanism and Unified Sensory-Topological Control Framework

2025· preprint· W7126244598 sur OpenAlexaff
Joshua Dungan, Artificial General Intelligence LLC

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Amyotrophic lateral sclerosisFasciculationInferenceSignature (topology)Domain (mathematical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational Modeling of ALS Onset Heterogeneity: The Drusen-Zinc Switch Mechanism and Unified Sensory-Topological Control Framework(Preliminary Results Draft v1 – January 2026)THIS IS NOT MEDICAL ADVICE. THIS THEORY IS NOT PEER-REVIEWED (YET).This upload contains the preliminary results, full manuscript draft, raw inference logs, supplementary tables, and related datasets from an independent, human-in-the-loop computational systems biology investigation into Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) heterogeneity.The work proposes a novel mechanistic framework—the Drusen-Zinc Switch—to explain why sporadic ALS (sALS) exhibits diverse onset phenotypes (ocular/bulbar, focal/limb, etc.) yet converges on motor neuron death and TDP-43 pathology. Using Literature-Based Discovery (LBD) guided by a multi-model AI Panel (Gemini, Grok, ChatGPT, DeepSeek), the analysis identifies Barrier-Permeable Zinc Chelators (BPZCs) (e.g., BMAA, dithiocarbamates) as a plausible primary environmental trigger. Age-related sub-retinal Drusen act as a key biological switch/reservoir for mobile zinc (mZn), leading to a bifurcation: Drusen-Positive → “Zinc Flood” saturating RGNEF Zinc-Finger Domain → classical sporadic/Type I ALS (TDP-43 dominant). Drusen-Negative → “Zinc Drought” stripping structural zinc from SOD1 → apo-SOD1 formation → focal/Type II ALS (with crossover potential via oxidative stress feedback loops). The framework integrates control-theoretic principles (“The Wobble”, “STAY Command”, fasciculations as servo hunting) to unify sensory-topological errors (primarily visual/retinal) with downstream neuromuscular exhaustion. It stratifies ALS into five mechanistically distinct types, generates >30 falsifiable hypotheses (Supplementary Table 1), proposes ITC validation experiments, and suggests mechanism-based therapeutic stratification using non-invasive OCT imaging for subtype disambiguation.Key outputs include: Mechanistic explanations for epidemiological paradoxes (age-related onset, athlete/high-activity paradox, geographic clusters) Candidate BPZC class and environmental “shards” Deduced “ZERO-ALS” therapeutic protocols (PBT2 + Ebselen + Trehalose ± CuATSM) — explicitly not medical advice Roadmap for the Atomic Research Tool (ART) to enable auditable, atomized scientific reasoning All claims are derived from published evidence synthesis and logical inference chains under a strict “Rational Homeostasis” axiom (no “neuro-suicide”). Raw AI chat logs, data curation entries, and inference examples are included for transparency and reproducibility (see linked Zenodo DOIs).This is a raw, untraditional preliminary draft intended as a case example for tool development and priority timestamping. Collaboration to test, refute, or refine the model is welcomed. Minor typos/overstatements in v1 will be addressed in future ART-refined versions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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