最終版が発表されました:目標指向性の喪失による老化 @BeneHartl @LPiolopez 「モデル生物の寿命の操作には大きな進歩が見られましたが、老化を引き起こす基本的なメカニズムはとらえどころのないままです。多細胞系の老化を予測できる包括的な計算プラットフォームはありません。複雑な標的形態を構築および維持するプロセスに焦点を当て、神経進化によって訓練された神経セルオートマトン(NCA)を使用して、マルチスケール恒常性形態形成のインシリコモデルを開発します。このモデルの文脈では、1) 老化は、ノイズやプログラムされた変性がなくても、発達目標が完了した後に発生します。2) 細胞の誤分化、能力の低下、コミュニケーション障害、および遺伝的損傷はすべて老化を加速しますが、その主な原因ではありません。3)老化はアクティブ情報ストレージと転送エントロピーの増加と相関しますが、空間エントロピーは構造損失と形態学的ノイズ蓄積の2つのダイナミクスを区別します。4) 臓器の喪失にもかかわらず、空間情報は組織内に存続し、失われた構造の記憶を実装し、標的を絞った再生情報を通じて臓器の回復のために再活性化することができます。5)再生情報に影響を受けた細胞とその隣接組織の異なるパターンが含まれ、若返りの戦略が強調されている場合、若返りは最も効率的であることがわかっています。このモデルは、目標指向性の喪失によって引き起こされる老化に関する新しい視点を示唆しており、長寿研究や再生医療に重大な影響を与える可能性があります。」