用于使全局调整生物网络唤起优化的自组织自发适应能力的方法、系统及装置
2020-01-10

用于使全局调整生物网络唤起优化的自组织自发适应能力的方法、系统及装置

本发明与主体交互以查询、挑战并识别提供对特定状态全局生物调节自组织控制器和可唤起触发器的访问、允许对其调整以及生成的多个方面和多元影响。特定状态调节触发器的调整可以唤起主体内和最后由包括新近出现的生物化学表达的附加优化调节的控制器的“存在状态”的增量调节内新近出现的自组织原理。个人“状态”的量度可包括任意数量的所识别的生物性质的组合。本发明包括支持对主体的状态控制器功能进行访问的系统和方法,针对各种小病,能够将人的生态从疾病状态转移到无症状状态,并优化适应性学习和准备。本发明的系统调查并访问控制这种状态转移的能力,以使其被广泛地挑战、扩展并生成,用于在颠倒无数疾病症状、学习限制以及适应的异常调节中优化全局调节功能。

在一个实施例中,生物训练系统也可以包括含有使用与遗传网络分析器(GNA)类似的基因和进化算法函数层的搜索引擎性能的基因分析模块,以揭示与特定状态生物控制器的识别、建模和调节有关的附加信息。通过基因分析模块探寻的信息可以包括用于确认自组织表达已经发生改变的遗传和表遗传表达(例如,主体数据)数据。网络分析可以包括,特别是,已知网络表达模型内确认转录表达的方法。与遗传网络分析器类似的遗传分析模块可以包括用于关于分子级的基因和蛋白质调节过程的建模和仿真的计算机执行系统或与其连接。

多个主体记录以阐明挑战、主体数据以及主体状态之间的关系。这些关系可以用于进一步更新用于确定哪个挑战可用于将主体从一个特定状态移动到另一个特定状态的规则/先验知识的集合。例如,用于具有相同疾病状态(例如,孤独症)的主体的多个记录可被挖掘,以揭示将主体移动到表现出较少疾病症状的挑战类型。由该数据挖掘产生的数据总体上可被用在孤独症的进一步了解/治疗中,并可以用于进一步表述遭受孤独症的其他主体的治疗/状态改变诱发的挑战。

在一个实施例中,确定病人的状态(包括初始状态或随后状态)可以包括确定主体的功能能力。例如,如果病人的状态与主体的神经系统相关,那么神经功能能力可以包括注意力、专心、时间连续性排序能力、空间顺序、记忆力、语言、神经运动功能、社会认知、较高级别认知或其它神经能力。在该实例中,可以^使用在与猜谜、游戏或其它活动交互过程中从病人获悉的有意动作数据在很大程度上确定这些神经能力。此外,在该实例中,可以利用主体的原始功能能力数据,以将主体的当前状态表达为神经发展构成。在文中使用的神经发展构成可以包括除任何其他相干档案之外的单个病人神经学档案的模型。神经发展构成的实例可以包括规则或人脑的神经学功能的一个或多个模型。这些规则需要与特定开发、实现和/或其它适当功能协调、结合和同步。该构成可被利用为本发明进展的迭代过程,以模拟主体的随后状态和/或测试或表示呈现给主体的状态改变、可测得的病人数据和挑战之间的关系。

然后过程200可以返回到操作209,以制备基于更新后的规则引擎113c和先验知识的附加挑战。因此,过程200可以通过任何数目的重复循环,以产生不断延伸的数据存储。如上所述,该数据存储可以包括遗传/表遗传表达数据和该表达数据与表示特定状态的同时可测得的主体数据(例如,生理特性、有意动作、无意动作或其它同时可测得的数据)的相关性,以及与产生这些特定状态改变的挑战的类型/特性的相关性。因此,不断延伸的数据存储显现特定状态控制器,

在一个实施例中,确定病人的状态(包括初始状态或随后状态)可以包括确定主体的功能能力。例如,如果病人的状态与主体的神经系统相关,那么神经功能能力可以包括注意力、专心、时间连续性排序能力、空间顺序、记忆力、语言、神经运动功能、社会认知、较高级别认知或其它神经能力。在该实例中,可以^使用在与猜谜、游戏或其它活动交互过程中从病人获悉的有意动作数据在很大程度上确定这些神经能力。此外,在该实例中,可以利用主体的原始功能能力数据,以将主体的当前状态表达为神经发展构成。在文中使用的神经发展构成可以包括除任何其他相干档案之外的单个病人神经学档案的模型。神经发展构成的实例可以包括规则或人脑的神经学功能的一个或多个模型。这些规则需要与特定开发、实现和/或其它适当功能协调、结合和同步。该构成可被利用为本发明进展的迭代过程,以模拟主体的随后状态和/或测试或表示呈现给主体的状态改变、可测得的病人数据和挑战之间的关系。

(AL)设计以细分任何给定环境上下文中可唤起的约束的搜索。通过交互性和环境挑战的组合所唤起的动态生物控制器可包括触发优化的主体神经发展操作的自组织影响。这种优化的特定状态神经发展操作可以与在心血管健康方面使用(5受体阻滞剂的相同方式将主体转移到无症状状态。

数据库105a-105n可以接收并存储根据在文中描述的实施例产生、处理、分析或形成的任何信息,包括多个病人记录和与其相关的信息;一个或多个与规则引擎113c相关的规则;关于挑战、可测得的主体数据、以及主体状态之间特定状态的关系的先验知识;或其它数据。外部产生的数据,诸如遗传或表遗传的表达/调节数据或对本发明的操作有用的其它实验数据,也可被载入并存储在一个或多个数据库105a-105n中。

附图说明

在一个实施例中,生物训练系统也可以包括交互游戏模块113e,其可以包括与主体交互的游戏的软件启用显示。呈现给主体的交互游戏可以包括视频游戏、动作/基于图形的游戏、基于文本的游戏、和/或其它类型的游戏。交互游戏可以便于对主体的挑战、指令或刺激的阈上或阈下的呈现以及来自主体的响应/数据的接收。在一些实施例中,交互游戏可以并排操作和/或利用一个或多个生物反馈传感装置。

如上所述,主体不必是人。利用生物训练系统对遗传/表遗传表达控制器的一些调查可以包括植物和/或动物系统。这使研究者能够对所有类型的主体组织的细胞进行采样,包括重要器官的采样,以测量可能最普遍的状态改变方面的组织的表达(该过程可能对病人来说是不可访问的)。如下所述,进化保留的基因家族的关系可以用于使植物或动物系统的状态与人的状态相关联。因此,利用本发明调查植物或动物的系统可能在增强稍后使用人主体的规则/先验知识方面非常有益。此外,如文中描述的那样,关于虚拟系统/仿真的生物训练系统的迭代过程的使用在增强最终对人主体使用的规则/先验知识方面有用。

在一个实施例中,通过生物训练系统采样的主体数据可以包括四类与主体有关的数据:1)生物特性,2)有意动作,3)无意动作、以及4)遗传/表遗传数据。