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人工智能与不断进化的超复杂肿瘤智能：批判观点
各个领域的最新发展引起了人们对人工智能改善我们的生活和环境的潜力的日益浓厚的兴趣。特别是，人工智能在癌症等复杂人类疾病管理中的应用引起了广泛关注。人工智能的进化被认为受到多种因素的影响，包括人为干预和环境因素。同样，肿瘤是一种异质性和复杂的疾病，由于物理、化学和生物环境的变化而不断进化。此外，生物系统内的细胞智能概念已被认为是生物实体的潜在属性。因此，受影响个体的癌细胞中存在的肿瘤智能可能会因促肿瘤环境的变化而发生超级进化。因此，对人工智能和超复杂肿瘤智能的进化进行比较分析可以提供有价值的见解，以开发更好的基于人工智能的癌症管理工具。
学习差异方程式具有结构化语法进化的餐后血症预测
结果表明，我们的建议提供了可解释的解决方案，而无需牺牲预测准确性或安全性，并提供了一种有希望的糖尿病管理葡萄糖预测方法，可以平衡准确性，安全性，可解释性和计算效率。
认知进化的转变
动物认知的进化史似乎涉及一些重大转变：这些重大变化为认知开辟了新的系统发育可能性。在这里，我们回顾并对比了当前认知进化的过渡性解释。我们讨论了进化过渡的一个重要特征应该是它改变了可进化的东西，因此过渡前后的可能表型空间是不同的。我们开发了一种认知进化的解释，重点关注选择如何影响神经系统的计算架构。对操作效率或稳健性的选择可以推动计算架构的变化，从而使新类型的认知可进化。我们提出了动物神经系统进化的五个主要转变。每一个都产生了不同类型的计算架构，改变了谱系的可进化性并允许新认知能力的进化。过渡性解释的价值在于，它们通过关注具有重大后果的变化，允许宏观进化的宏观视角。然而，对于认知进化，我们认为最有用的是关注改变可进化内容的神经系统的进化变化，而不是关注特定的认知能力。
使用新概率粒子群优化器和顺序差分进化的脑电信号癫痫病识别模型
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时，对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征，该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中，支持向量机 (SVM) 表现优异，在第 100 个周期时，PPSO 的准确率为 97.74%，SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。
克隆进化的数学模型提出了针对高危神经母细胞瘤的个性化多模式治疗
简单总结：神经母细胞瘤是一种罕见的癌症，通常影响儿童。高风险患者的预期生存率不到 50%。原因之一是标准治疗方案缺乏精确性：一刀切的多模式治疗。本文介绍的研究旨在通过优化诱导化疗期间两种化疗药物（长春新碱和环磷酰胺）的使用来解决这一缺陷。诱导化疗是方案的一部分，可在手术切除前缩小原发肿瘤。我们结合了数学模型和优化算法，为具有不同初始肿瘤组成的虚拟患者群体确定最佳化疗方案。我们的研究结果揭示了利用具有不同疗效水平的一对药物的新策略，为个性化诱导化疗提供了平台，并为利用靶向疗法、多区域测序、液体活检和现代计算方法来改善当今的多模式治疗的个性化治疗奠定了基础。
生物体作为进化的推动者
韦氏词典将能动性定义为“行动或发挥力量的能力”，在机器人和人工智能研究中，能够以任何方式响应环境刺激的系统有时被认为是能动的。但在生物学中，通常需要更多的东西。Sultan 等人 (2022) 给出的定义很典型：他们说生物能动性是“系统通过调节自身结构和活动来响应所遇到的条件，从而参与自身的持久性、维护和功能的能力。” Moreno (2018) 列出的几个定义类似，许多定义都提到了代理的目标导向性及其与环境的交互。也许我们应该寻求的只是这一点：一组重叠的定义比过早尝试强加严格的界限能够进行更富有成效和更具包容性的调查。
克隆进化的数学模型为高风险神经母细胞瘤提出了个性化的多模式治疗
简单总结：神经母细胞瘤是一种罕见的癌症，通常影响儿童。高风险患者的预期生存率不到 50%。原因之一是标准治疗方案缺乏精确性：一刀切的多模式治疗。本文介绍的研究旨在通过优化诱导化疗期间两种化疗药物（长春新碱和环磷酰胺）的使用来解决这一缺陷。诱导化疗是方案的一部分，可在手术切除前缩小原发肿瘤。我们结合了数学模型和优化算法，为具有不同初始肿瘤组成的虚拟患者群体确定最佳化疗方案。我们的研究结果揭示了利用具有不同疗效水平的一对药物的新策略，为个性化诱导化疗提供了平台，并为利用靶向疗法、多区域测序、液体活检和现代计算方法来改善当今的多模式治疗的个性化治疗奠定了基础。
这里有足够的空间：生物系统作为进化的、超载的、多尺度的机器
摘要：计算模型在生物世界中的适用性是一个活跃的辩论话题。我们认为，放弃类别之间的严格界限并采用依赖于观察者的务实观点是一条有用的前进道路。这种观点消除了由人类认知偏见（例如，过度简化的倾向）和先前的技术限制所驱动的偶然二分法，转而支持更连续的观点，这是进化、发育生物学和智能机器研究所必需的。形式和功能在自然界中紧密交织在一起，在某些情况下，在机器人技术中也是如此。因此，为生物医学或生物工程目的重塑生命系统的努力需要在多个尺度上预测和控制它们的功能。这很有挑战性，原因有很多，其中之一是生命系统在同一时间在同一地点执行多种功能。我们将其称为“多计算”——同一基质同时计算不同事物并将这些计算结果提供给不同观察者的能力。这种能力是生物体是一种计算机的重要方式，但不是我们所熟悉的线性、确定性计算机；相反，正如快速增长的物理计算文献所报道的那样，生物体是广义上的计算机，即它们的计算材料。我们认为，以观察者为中心的框架来处理进化和设计的系统所执行的计算将提高对中尺度事件的理解，就像它在量子和相对论尺度上已经做到的那样。为了加深我们对生命如何进行多计算以及如何说服它改变其中一个或多个功能的理解，我们可以首先创建多计算技术并学习如何改变它们的功能。在这里，我们回顾了生物和技术多计算的例子，并提出了这样一种观点：在同一硬件上重载不同的功能是一种重要的设计原则，有助于理解和构建进化和设计的系统。学习破解现有的多计算基底以及进化和设计新的基底将对再生医学、机器人技术和计算机工程产生巨大影响。
结构信息的微生物种群遗传学阐明了塑造蛋白质进化的选择性压力
对自然遗传多样性的全面取样具有宏基因组学，可以对生态学与进化之间的相互作用进行高度解决的见解。然而，从人口内基因组变异中解决自适应，中性或净化过程仍然是一个挑战，部分原因是唯一依赖基因序列来解释变体。在这里，我们描述了一种分析预测蛋白质结构背景下遗传变异的方法，并将其应用于SAR11 1A.3.V中的海洋微生物种群，该海洋微生物种群主导了低纬度表面海洋。我们的分析揭示了遗传变异与蛋白质结构之间的紧密关联。在氮代谢中的一个中心基因中，我们观察到来自配体结合位点的非源性变体的发生降低是硝酸盐浓度的函数，揭示了养分可用性所维持的不同进化压力的遗传靶标。我们的工作产生了对进化的管理原则的见解，并可以对微生物种群遗传学进行结构意识研究。