Гипероднородные системы являются максимально необратимыми

Компьютерное моделирование и симуляция являются мощными инструментами для оценки производительности и безопасности медицинских устройств, особенно для клинических испытаний in silico для автоматизированных медицинских систем. В вентиляции, где необходимо управлять газообменом, респираторной механикой и взаимодействием пациента с аппаратом вентиляции в условиях изменяющейся патофизиологии, клинический перевод автоматизированных контрольных стратегий остается медленным и ресурсоемким. В данной статье применяется структура, соответствующая стандартам, для оценки достоверности вычислительной дыхательной модели, продемонстрированная на примере автоматизированного прекращения вентиляции. Эта структура реализует принципы ASME V&V 40 и FDA в рамках структурированного, основанного на руководствах процесса валидации. Вычислительная физиологическая модель интегрирует респираторную механику, газообмен, контроль дыхания и представление вентилятора, валидация которой осуществляется в четко определенном контексте применения и с ясными вопросами интереса. Достоверность модели оценивается через калибровку, физиологическую правдоподобность, оценку на основе популяции и воспроизведение возникающего поведения. Все требования к модели, вытекающие из предполагаемого контекста использования, рассматриваются в предлагаемой программе оценки достоверности, а документированные пробелы сообщаются открыто. Полученный аргумент в пользу достоверности поддерживает применимость модели для ее контекста использования. Сильные стороны демонстрируются в сравнении на основе популяции и механистической правдоподобности, в то время как остаточные ограничения связаны с объемом in vivo данных, представительностью популяции и внешней валидацией. В целом, модель считается подходящей для проведения клинических испытаний in silico со средне-низким риском автоматизированных стратегий прекращения вентиляции. Более того, описанная в данной статье процедура валидации предоставляет пример для валидации этой и аналогичных моделей в других алгоритмах механической вентиляции и сопутствующих случаях использования.

В данной статье представлен подход и применение оптимизации пространственной упаковки взаимосвязанных систем с физическими взаимодействиями (SPI2) в задачах размещения компонентов в трехмерном пространстве. Для обеспечения возможности применения в автомобильных условиях, SPI2 должен поддерживать как начальную генерацию проектирования, включая выравнивание компонентов, так и надежную координацию на уровне системы, требующую повышенной надежности решений и управляемых вычислительных затрат. Для решения этих задач предлагаемый метод улучшает скорость сходимости и качество решений путем повышения численной надежности в градиентной оптимизации при снижении вычислительной нагрузки. Существующие подходы SPI2 расширены за счет добавления возможностей выравнивания, что позволяет представлять выравнивания «порт-к-порту» между компонентами. Кроме того, применимость SPI2 расширяется за счет трактовки мест размещения компонентов как переменных проектирования, что позволяет применять координацию с использованием штрафов для обеспечения осуществимости проектирования и интеграции в оптимизацию на уровне системы. Подход валидируется с использованием многоцелевой оптимизационной структуры на основе алгоритма генетической сортировки без доминирования II (NSGA-II), применяемого к задаче оптимизации трансмиссии и интеграции шасси батареи. Это демонстрирует эффективность SPI2 в контексте проектирования на уровне системы. Результаты показывают двойное применение SPI2 в автомобильном случае: во-первых, как инструмент для начальной генерации проектирования, и во-вторых, как часть координатора проектирования на уровне системы, который превосходит дискритизированный исчерпывающий поиск при меньших вычислительных затратах.

Профилирование метилирования ДНК стало мощным инструментом для классификации опухолей центральной нервной системы (ЦНС), однако существуют важные проблемы, касающиеся переносимости результатов между кохортами, методологической правильности и надежной многоклассовой оценки. В данной работе мы предлагаем новый и методологически строгий подход машинного обучения для классификации опухолей ЦНС на основе метилирования, который сочетает в себе метод разброса с разреженной проекцией для уменьшения размерности и многочленную логистическую регрессию для классификации. Мы оцениваем предложенный подход в том же общем экспериментальном контексте, который установлен широко используемым эталонным классификатором. В когорте из 2,801 образца наш метод достигает средней точности 96% при стратифицированной трехкратной перекрестной проверке. На независимой оценочной когорте из 1,104 образцов он достигает 86% точности на уровне 91 класса и 93% при оценке предсказаний на уровне семейства классов метилирования. Эти результаты превосходят соответствующие показатели современного эталона, составляя 82% согласованности на уровне классов и 88% согласованности на уровне семейства, что дает абсолютное увеличение примерно на 4 и 5 процентных пунктов соответственно. Это улучшение имеет клиническое значение: в диагностической практике увеличение на 5 пунктов в правильной классификации опухолей может напрямую повлиять на назначение подтипа рака и, в свою очередь, повлиять на выбор лечения и последующие клинические решения. Наши результаты показывают, что предложенная модель, основанная на более строгих методологических практиках в области машинного обучения, последовательно превосходит предыдущие современные достижения в различных условиях оценки и может существенно повысить надежность классификации опухолей ЦНС.

Динамический оптимальный транспорт объединяет оптимальный транспорт, механику жидкостей и теорию градиентного течения в рамках непрерывной динамики, предлагая язык, учитывающий геометрию, для применения в физике, биологии и машинном обучении. Однако традиционные формулировки рассматривают его как задачу ограниченной оптимизации, которая должна явно удовлетворять уравнению сохранения массы, что затрудняет реконструкцию базовой динамики напрямую из данных. Мы предлагаем энергетический вариационный метод для динамического оптимального транспорта (EVMDOT), который реформулирует проблему в рамках энергетической вариационной теории, сочетая карту потока, принцип наименьшего действия и принцип максимальной диссипации. Карта потока преобразует ограниченную задачу в неограниченную, автоматически обеспечивая выполнение уравнения сохранения массы, в то время как баланс между консервативными и диссипативными силами определяет поле скоростей. Примененный к уравнению Фоккера-Планка, EVMDOT восстанавливает как энергетический ландшафт, так и ландшафт Уаддингтона напрямую из временных данными о плотности. В ходе численных экспериментов мы выяснили, что EVMDOT достигает внутреннего баланса между количеством и качеством данных: достаточное количество данных компенсирует ограниченное качество данных, что делает реконструкцию устойчивой к выбору окна наблюдения. Мы также применили EVMDOT к набору данных Инициативы нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) для вывода потенциального ландшафта амилоидного бета и тау, выявляя два минимума, соответствующих когнитивно нормальному состоянию и стадии болезни Альцгеймера, а также переходный путь между ними.

Взаимосвязи структура-свойство являются основополагающими для биологии, химии и науки о материалах, где функция, реактивность и физический ответ возникают из пространственной, химической и периодической организации. Механистическое объяснение этих взаимосвязей требует интерпретации структурных доказательств с помощью научных принципов и физических ограничений, начиная с стереохимии и связи и заканчивая симметрией, энергиями и периодическим порядком. Однако применение искусственного интеллекта к этому процессу представляет собой общую задачу представления и логического вывода: модели должны сохранять информацию о структурах, характерную для области, и демонстрировать, как конкретные доказательства поддерживают предсказания в этих рамках. Здесь мы представляем SciReasoner, многомодальную научную модель, основанную на native структурной логике, охватывающую белки, небольшие молекулы и неорганические кристаллы. SciReasoner дискретизирует координаты, топологии и периодические связи в единый словарь, учитывающий структуру, рассматривая структурные токены как адресуемые единицы доказательства во время логического вывода. В контролируемом по гомологии прогнозировании систематики генов SciReasoner улучшает аннотацию клеточных компонентов для белков с низкой гомологией и сиротоподобных белков, увеличивая $F_{\max}$ с 0.42 до 0.55. В химии он увеличивает точность одностадийного ретросинтеза с 0.63 до 0.72, генерируя следы разрыва на уровне фрагментов и проверки предшественников. В науке о материалах его представления разделяют элементарные и композитные фазы и разрешают режимы с высоким и низким энергетическим зазором. По 86 тестовым задачам SciReasoner достигает лучших в своем классе результатов по 67 задачам. Двойная слепая экспертная оценка оценивала его логические следы как предпочтительные или хотя бы сопоставимые с таковыми у модели большого языка передового уровня в 98% случаев. Делая структуру проверяемым субстратом для логического вывода в рамках научных ограничений, SciReasoner связывает точное предсказание с интерпретируемым научным выводом.

Реакционно-диффузионные системы могут создавать пространственные шаблоны, такие как полосы и пятна, благодаря нестабильности, вызванной диффузией. Управление этими шаблонами от одной конфигурации к другой можно сформулировать как задачу оптимального управления. Когда управление осуществляется на всей пространственной области, условия существования и оптимальности хорошо изучены. Тем не менее, на практике управление может действовать только на части области. Рассматривая реакционно-диффузионную систему Nodal-Lefty в качестве примера, мы анализируем ситуацию, когда управление ограничено подсистемой. Мы выводим явную верхнюю границу потерь оптимальности, определяемую как разница между оптимальной стоимостью подсистемы и полной оптимальной стоимостью. Исходя из этой границы, мы получаем явную формулу для минимального размера области управления, необходимого для достижения целевого шаблона с заданной точностью. Мы также рассматриваем случай, когда управление распределено по нескольким несоединенным регионам вместо одного, с той же общей площадью, и доказываем, что распределенная конфигурация дает более строгую границу при естественных условиях на пространственную структуру цели. Численные иллюстрации подтверждают теоретические результаты и показывают, что область управления, охватывающая примерно сорок процентов области, достаточна для изменения системы от полос к пятнам с высокой точностью.