論文の概要: The Dissipation Theory of Aging: A Quantitative Analysis Using a Cellular Aging Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13044v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 15:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:35:01.628963
• Title: The Dissipation Theory of Aging: A Quantitative Analysis Using a Cellular Aging Map
• Title（参考訳）: 老化の散逸理論:細胞性老化マップを用いた定量的解析
• Authors: Farhan Khodaee, Rohola Zandie, Yufan Xia, Elazer R. Edelman,
• Abstract要約: 我々はエルゴード理論を用いて、老化中の変化のダイナミクスを分解し、老化が生物学的システムにおける散逸過程であることを示す。 本研究では, トランスフォーマーを用いた機械学習アルゴリズムを用いて遺伝子発現データの解析を行い, 年齢をトークンとして組み込んで, 組込み空間における年齢関連散逸の反映度を評価する。 本研究は, 老化を散逸過程とする新しい視点を提供し, 分子分解能による加齢変化の計測を可能にする計算フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.751284969350841
• License:
• Abstract: We propose a new theory for aging based on dynamical systems and provide a data-driven computational method to quantify the changes at the cellular level. We use ergodic theory to decompose the dynamics of changes during aging and show that aging is fundamentally a dissipative process within biological systems, akin to dynamical systems where dissipation occurs due to non-conservative forces. To quantify the dissipation dynamics, we employ a transformer-based machine learning algorithm to analyze gene expression data, incorporating age as a token to assess how age-related dissipation is reflected in the embedding space. By evaluating the dynamics of gene and age embeddings, we provide a cellular aging map (CAM) and identify patterns indicative of divergence in gene embedding space, nonlinear transitions, and entropy variations during aging for various tissues and cell types. Our results provide a novel perspective on aging as a dissipative process and introduce a computational framework that enables measuring age-related changes with molecular resolution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的システムに基づく新しい老化理論を提案し,細胞レベルでの変化を定量化するためのデータ駆動型計算法を提案する。 我々はエルゴード理論を用いて、老化中の変化のダイナミクスを分解し、老化が基本的に生物学的システムにおける散逸過程であることを示す。 発散ダイナミクスを定量化するために,トランスフォーマーに基づく機械学習アルゴリズムを用いて遺伝子発現データを解析し,年齢をトークンとして取り入れ,埋め込み空間に年齢関連消散がどのように反映されているかを評価する。 遺伝子組込みと年齢組込みのダイナミックスを評価することにより,細胞老化マップ(CAM)を提供し,遺伝子埋込み空間における多様性を示すパターン,非線型遷移,および様々な組織や細胞タイプに対するエントロピー変化を同定する。 本研究は, 老化を散逸過程とする新しい視点を提供し, 分子分解能による加齢変化の計測を可能にする計算フレームワークを提案する。

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