E-Homöostase - Analyse für eine neue Methode zur Wiederherstellung der Funktionen des Nervensystems durch externe negative Rückkopplungsschleife

Was ist diese Webseite nicht?
Gilt nicht für das derzeit verwendete pharmakologische Mittel.
Es handelt sich nicht um eine Beschreibung des aktuell vorhandenen Medizinprodukts.
Dies ist keine Veröffentlichung zum Thema der derzeit bekannten Behandlungsmethode.
Was ist es dann?
Dies ist eine Beschreibung der Methode zur Wiederherstellung des verlorenen Informationsflusses zwischen Bereichen des menschlichen Körpers, die sich in ausgewählten funktionellen Beziehungen befinden.
Unter bestimmten Bedingungen können neue Behandlungen für Multiple Sklerose (MS) und andere Krankheiten implementiert werden, welche die Wiederherstellung der Funktionen des Nervensystems erfordern. Das vorgeschlagene Verfahren umfasst die vorübergehende Verwendung des extrakorporalen Zweigs zum Ersetzen von geschädigtem Gewebe, das zuvor möglicherweise Reize korrekt übertragen. Nach der homöostatischen Wiederherstellung der physiologischen Funktionen wird dieser äußere Bypass entfernt. Hier wird ein Algorithmus für einen solchen Behandlungsprozess vorgeschlagen.
Die genannte Lösung betrifft nicht solche Fälle, in denen die Informationsübertragung im Volumen der Umgebung unter Weglassung des linearen Netzwerks erfolgt.
Nach einer kurzen Analyse lohnt es sich, sich mit dem erstellten Funktionsmodell vertraut zu machen. Dies ist der umfassendste Teil der Veröffentlichung.

Jerzy Pikala

Schwierige Fragen

Die Zellen des Zentralnervensystems behalten ihre Funktionsfähigkeit dank entsprechender homöostatischer Prozesse.
Sie haben keine regenerativen Fähigkeiten, nachdem sie durch neurodegenerative Faktoren geschädigt wurden.
Vielleicht ist die natürliche homöostatische Verarbeitung auf der Ebene des Zentralnervensystems und seiner abhängigen Objekte diesbezüglich bewusst eingeschränkt?
Bleibt uns bei der Behandlung von Krankheiten wie Multipler Sklerose nur die Verhaltenstherapie?
Welche negativen oder positiven Auswirkungen könnte eine externe Manipulation der entsprechenden homöostatischen Beziehungen haben?
Kann es ein generatives System schaffen, das das Fortschreiten der aktuellen Krankheit oder die Initiierung einer neuen Krankheitsentität fördert?
Kann es ein stabilisierendes System schaffen, das das Fortschreiten der Krankheit oder sogar die Genesung stoppt?
Das unten vorgestellte a priori-Modell kann solche Fragen nicht beantworten. Dies ist nur möglich, wenn die a posteriori-Implementierung einer neuen medizinischen Methode analysiert wird.
Es gibt etwas zu kämpfen. Wir analysieren die Möglichkeit, Krankheiten zu behandeln, die noch nie geheilt wurden.

E-Homöostase auf den Punkt gebracht - von der Analyse bis zur Anwendung

Das Verhalten der entsprechenden Ebenen der zahlreichen dynamischen Parameter in der Natur liefert die negative Rückkopplung. Positive Rückkopplung (dargestellt durch das Generierungssystem) führt zu destabilisierenden Prozessen. Wir werden die vereinfachten Beispiele verwenden.
Eine Person sitzt neben einem Lagerfeuer in einer frostigen Umgebung. Es ist möglich, sich der einzigen Wärmequelle zu nähern oder sich von ihr zu entfernen.
Im Falle der negativen Rückkopplung - wenn der Organismus überhitzt, entfernt sich die Person von der Wärmequelle und stabilisiert die Körpertemperatur; im Falle eines kalten Gefühls rückt die Person näher an die Wärmequelle und stabilisiert die Körpertemperatur.
Im Falle der positiven Rückkopplung - wenn der Organismus überhitzt, nähert sich die Person der Wärmequelle und wird verbrannt. Im Falle eines kalten Gefühls bewegt sich die Person von der Wärmequelle weg und friert ein.
Wenn Parameter keine kontinuierlichen, sondern diskreten Variablen sind und keine extremen Werte annehmen (z.B. Temperaturen, die im physiologischen Bereich eingestellt werden können), hilft uns häufig das Verhaltensereignis, wenn die Rückkopplung weggelassen wird. Es gibt kein Lagerfeuer, aber wir sind der Einwirkung von Sonnenlicht oder kaltem Wind ausgesetzt.
Wenn sich unser Körper überhitzt, suchen wir Schatten.
Bei Kältegefühlen setzen wir unseren Körper dem Sonnenlicht aus.
Bei gleichzeitiger Anwendung mit anderen Behandlungsmethoden erhöhen die Verhaltensereignisse ihre Wirksamkeit.
Beispielsweise kann es sich um den Betrieb solcher Geräte wie Diathermien handeln.

Im Falle einer Erkrankung des Nervensystems sind unsere Möglichkeiten, sich durch äußere Eingriffe an die günstigeren Bedingungen anzupassen, stark eingeschränkt. Die große Menge an Informationen, die das Neuronennetzwerk weiterleitet, macht die Beschreibung seines Flusses zu einer außerordentlich schwierigen Aufgabe. Sehr oft haben wir es mit der mangelnden Kommunikation zwischen dem korrekt funktionierenden Interpreter und dem Aktivierungsbereich (hier wir nennen ihn den Aktivator) zu tun, zu dem die Stimuli nicht über das Netzwerk gelangen.
Der Interpreter stellt eine Beziehung zwischen einer Reihe von Informationen über Unregelmäßigkeiten im physiologischen Prozess und den Anweisungen, welche diesen Prozess wiederherstellen.
Der Aktivator schafft eine Funktion (der Einfachheit halber in dieser Veröffentlichung - unär), deren entsprechender Wertesatz die Stabilisierung im pathologisch gefährdeten Bereich garantiert. Die Argumente für diese Funktion müssen in geeigneter Weise von den Anweisungen des Interpreters abhängig sein. Sie bilden eine Reihe von erwarteten Werten. Dies soll die Richtigkeit des physiologischen Prozesses sicherstellen.
Es lohnt sich, sich mit dem Vorschlag vertraut zu machen, dieses Problem weiter zu lösen.

Der modellierte physiologische Prozess besteht aus vielen aufeinanderfolgenden Stabilisierungsprozessen.
Dies ist darauf zurückzuführen, dass externe und interne Faktoren einen kontinuierlichen Einfluss auf einen bestimmten Bereich des Organismus ausüben.
Für jeden erzwungenen (von außen) Stabilisierungsprozess sind ein oder mehrere Anpassungszyklen an neue Bedingungen erforderlich.
Ihre Anzahl hängt von der Genauigkeit der Schätzung des Bereichs akzeptabler erwarteter Werte des ausgewählten physiologischen Parameters ab, der die Stabilisierung liefert.

Als Hauptsystem, das das Fragment des biologischen neuronalen Netzwerks zwischen dem Interpreter und dem Aktivator darstellt, verwenden wir (ähnlich der aus der Elektrotechnik bekannten Ersatzschaltung) das modellierte Ersatzneuron.
Durch die Verwendung eines parallelen externen E-Neurons wir füllen die Lücken in der Informationsverarbeitung.
Das E-Neuron ist eine exakte Kopie des Hauptneurons. Die Werte an seinen Eingängen sind jedoch mit Fehlern belastet. Dies wird in einer Weile erklärt, wenn die sogenannte Interpretationsverarbeitungsfunktion für die Bedürfnisse der Präsentation definiert wird.
Der äußere Zweig der E-Homöostase bildet eine Brücke, die die durch eine Krankheit gefährdete Homöostaseschleife umgeht.

Nach dem Klicken auf die Schaltfläche Anwendung geklickt haben, werden Sie zu Überlegungen bezüglich der Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Lösung weitergeleitet.
Dies ist ein Vorschlag für eine neue Methode zur Wiederherstellung der Funktionen des Nervensystems bei der Behandlung für Multiple Sklerose und anderen Erkrankungen.

Es lohnt sich jedoch, sich früher mit den wichtigen Erkenntnissen des Funktionsmodells vertraut zu machen, dessen Beschreibung im Folgenden dargestellt wird.
Sie betreffen die Erfüllung der Bedingungen bei der Wiederherstellung von Daten vom Interpreter und die Fähigkeit, diese in das für den Aktivator geeignete Formular umzuwandeln.

Ersatzneuron

Das modellierte Ersatzneuron, das auf dem Bild unten dargestellt ist, hat die Fähigkeit zu lernen.
Das Lernen wird am Ende des Lernzyklus unterbrochen.
Die kleinste Einheit des Prozesses im Zyklus ist die k-te Epoche, die durch den Wert e_k dargestellt wird.
Der Wert der Antwort am Ausgang des Neurons ou(e_k) ist gleich der Summe der Produkte der vom Interpreter für die aktuelle Epoche we_i(e_k) gesetzten Gewichtungswerte und der entsprechenden Anfangswerte (konstanten im Stabilisierungsprozess) an den Eingängen in_i(e₀).
Der Wert am Neuronenausgang, der während die Epoche erzeugt wurde, ist vergleichbar mit dem sogenannten erwarteten Wert ev, der in dem untersuchten Modell für jeden Lernzyklus aus dem geschlossenen Wertebereich zwischen sv und hv ausgewählt bleibt, d.H. von 0.9 bis 1.1.

Der Fehler, den das Neuron in Reaktion auf die eingestellten Eingabewerte macht, stellt die Differenz zwischen dem erwarteten Wert und dem Wert beim Verlassen dar: ey(e_k)=ev−ou(e_k).
Auf dieser Basis werden die Einstellungen für die Gewichte berechnet: aw_i=ey(e_k)∗lr∗in_i(e₀). Die sogenannte Lernrate lr ist ein konstanter Wert und in den weiteren Untersuchungen gleich 0.9.
Die Werte der neuen Gewichte für die nächste Epoche betragen: we_i(e_k+1)=we_i(e_k)+aw_i.
Der Lernprozess für Neuron schreitet zu dem Moment fort, in dem der Wert bei seinem Austritt (nur theoretisch - in unserem Modell ist das zulässige Differenzmodul nicht größer als 0.01) dem erwarteten Wert entspricht, der dann als Argument an den Aktivator weitergeleitet wird Aktivierungsfunktion. Gleichzeitig wird der aktuelle Zyklus, der die makroskopische Einheit zum Zeitpunkt des gesamten Stabilisierungsprozesses darstellt, beendet.

Versorgung für die E-Neuroneneingängen

Es ist bekannt, dass die allgemeinen Operationen der Interpreter aufgezeichnet werden können. Beispielsweise wurden die vom Gehirn erzeugten Impulse bereits 1929 von Hans Berger entdeckt.
Wir sehen nur die Ergebnisse von Vektoren von Spannungsänderungen und es ist sehr schwierig (bei den heute außerordentlich begrenzten Möglichkeiten - nach fast einhundert Jahren), die genauen Wellenformen des spezifischen Interpreters zu trennen. Außerdem werden sie sehr oft von den umliegenden Geweben unterdrückt.

In dem untersuchten Modell wurde der Einfachheit halber angenommen, dass die gemessenen Werte mit den entsprechenden Unterdrückungsfunktionen für jeden Eingang des Hauptneurons getrennt bestimmt werden: dv_i=fd_i(we_i(e_k)∗in_i(e₀)).
Die unterdrückten Signale werden dann einzeln verstärkt und das Ergebnis einer solchen Aktion für die spezifischen Eingängen symbolisierten die Verstärkungsfunktionen, die für die ihnen entsprechenden Unterdrückungsfunktionen ungefähren umgekehrten sind: fr_i()≅fd_i()⁻¹. Ihre Zusammensetzung liefert die praktisch berechneten Werte der vom Interpreter erzeugten Signalen.
Die Zusammensetzung beider Funktionen ergibt die Interpretationsverarbeitungsfunktionen: fr_i(fd_i())=ft_i(we_i(e_k)∗in_i(e₀)). Die Näherungswerte an den Interpreter-Ausgängen sind auf dem Bild in den roten Feldern dargestellt. Sie werden verwendet um das externe E-Neuron zu versorgen.
Ihre relativen Fehler (die für jeden Stabilisierungsprozess zufällig generiert werden), die für jeden Eingang unterschiedlich sind, liegen in dieser Veröffentlichung zwischen −50% und +50%.

Schätzung des erwarteten Wertes

Die Aktivierungsfunktion verhält sich wie der elektronische Komparator, was für die Fähigkeit zur Verwendung der E-Homöostase von erheblicher Bedeutung ist.
Die korrekte Reaktion aus dem Ausgang des Modellaktivators erfolgt, wenn der Argumentwert der Aktivierungsfunktion innerhalb des geschlossenen Abteils (Aktivierungsfenster) mit einer Breite von w liegt.
Die Grenzwerte werden für jeden Stabilisierungsprozess nach dem Zufallsprinzip angegeben.
Wenn der erwartete Wert in diesen Bereich gehört, ist die ausreichende Bedingung zum Erreichen der Stabilisierung erfüllt.
Das Vorhandensein von mindestens einem gemeinsamen Wert aus dem Aktivierungsfenster und dem Bereich von sv bis hv ist in diesem Fall eine notwendige Bedingung.

Wir erstellen einen wichtigen Parameter (von uns mit dem Symbol m gekennzeichnet), der als oberes Merkmal aus der Division der Differenz sv−hv und den Wert w berechnet und um 1 erhöht wird: m=1+⌈(sv−hv)/w⌉.
Es bestimmt die ausreichende Anzahl von Versuchen, um den erwarteten Wert für den Erfolg des Stabilisierungsprozesses abzuschätzen.
Zum Beispiel ist für sv=0.9 und hv=1.1 und w=0.03, m=8.
Dies bedeutet, dass in diesem Fall maximal 8 Lernzyklen ausreichen, um die Stabilisierung des Prozesses zu erreichen.
Bei einer glücklichen Schätzung des Erwartungswertes reicht nur eins Lernzyklus.
Bei der unglücklichsten Schätzung des erwarteten Wertes die Anzahl der Zyklen beträgt m.

Stabilisierung ist erreichen

Die Stabilisierung ist ein vorübergehender Zustand.
Variable externe und interne Faktoren wirken sich kontinuierlich auf den stabilisierten Bereich aus. Die physiologischen Parameter erreichen wieder Werte, die korrigiert werden müssen.
Die entsprechenden Rezeptoren definieren den neuen Wert, der für Epoche 0 erwartet wird, um den nächsten Stabilisierungsprozess zu starten.

Die externe Schleife der E-Homöostase wird entfernt, nachdem das Hauptneuron die Kontrolle über den Prozess übernommen hat.
Wenn das Hauptneuron die physiologischen Funktionen nicht übernimmt, bleibt die E-Schleife im System, bis solche Aktivitäten wiederhergestellt sind.

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