Vi tar itu med problemet med att specificera och upptäcka framväxande beteende i nätverk av hjärtmyocyter, spiral elektriska vågor i synnerhet, en föregångare till förmak och kammarflimmer. För att lösa detta problem vi: (1) tillämpa diskret läge abstraktion till den cykel-linjära hybrid automata (clha) vi har nyligen utvecklat för att modellera beteendet hos myocyte nätverk; (2) införa det nya begreppet rumsliga superposition av clha lägen; (3) utveckla en ny rumslig logik, baserad på rumslig superposition, för att specificera framväxande beteende; (4) utforma en ny metod för att lära formler av denna logik från de rumsliga mönster under utredning; och (5) tillämpa begränsad modell kontroll för att upptäcka uppkomsten av spiralvågor. Vi har implementerat vår metodik som Emerald-verktygssvit, en komponent i vårt eha-ramverk för specifikation, simulering, analys och kontroll av excitable hybrid automata. Vi illustrerar effektiviteten i vår strategi genom att tillämpa Emerald på de skalära elektriska fält som produceras av vår CellExcite simuleringsmiljö för excitable-cell nätverk. En av de viktigaste och mest spännande frågorna i systembiologi är hur man formellt specificerar framväxande beteende i biologisk vävnad, och hur man effektivt förutsäga och upptäcka dess uppkomst. Ett framträdande exempel på sådant beteende är elektriska spiralvågor i rumsliga nätverk av hjärtmyocyter (hjärtceller). Elektriska impulser cirkulerar regelbundet genom hjärtvävnad och får hjärtats muskelfibrer att dra ihop sig. I ett friskt hjärta, dessa elektriska impulser färdas smidigt och obehindrat, som en vatten våg som krusar försiktigt i en damm. Dessa vågor kan dock ibland utvecklas till besvärliga, virvelpoolliknande spiraler av elektrisk aktivitet. Spiralvågor av detta slag är en föregångare till en mängd olika hjärtstörningar, inklusive förmaksflimmer (af), en onormal rytm som härrör från de övre kamrarna i hjärtat. af drabbar två-tre miljoner amerikaner ensamma, vilket sätter dem i riskzonen för koagel och stroke. Sannolikheten för att utveckla af ökar dessutom med åldern. I detta dokument tar vi upp denna fråga genom att föreslå en enkel och effektiv metod för att lära, och automatiskt upptäcka uppkomsten av spiralvågor i hjärtvävnad. Se figur 1 för en översikt över vårt tillvägagångssätt. Underliggande vår metod är en linjär spatial-superposition logik (lssl) som vi har utvecklat för att specificera egenskaper hos rumsliga nätverk. lssl diskuteras mer ingående nedan. Vår metod bygger också på hybrid automata, bildbehandling, maskininlärning, och modellkontroll tekniker för att först lära sig en lssl formel som kännetecknar sådana spiraler. Formeln kontrolleras sedan automatiskt mot en quadtree representation 20 av den skalar elektriska fältet (sef) som produceras vid varje diskret tid steg genom en simulering av en hybrid-automata nätverk modellerar myocyterna. Ett skalärfält är en funktion som associerar ett skalärvärde, som i vårt fall är en elektrisk potential, till varje punkt i rymden. Kvadréns representation erhålls via diskret lägesabstraction och hierarkisk överposition av de elementära enheterna inom sef. Det elektriska beteendet hos hjärtmyocyter är hybrid i naturen: de uppvisar ett allt-eller-ingenting elektriskt svar, den så kallade handlingspotentialen (ap), till en extern excitation. En ap kan således betraktas som utlösande av ett diskret läge övergång från cellens viloläge av kontinuerligt beteende till dess upphetsade läge av kontinuerligt beteende. Trots sin diskreta-kontinuerliga hybrid natur, nätverk av myocyter har traditionellt modellerats med hjälp av icke-linjära partiella differentialekvationer. 13, 17 Även om mycket exakt i att beskriva de molekylära processer underliggande cell beteende-non linjär differentialekvationer tillåter en att nära matcha värdena av en mängd tillståndsvariabler till deras faktiska fysiska värden-dessa modeller är inte särskilt möjligt att formell analys och normalt inte skala väl för simulering av komplexa cellnätverk. I Grosu et al., 11 visade vi att det är möjligt att automatiskt lära sig en mycket enklare hybrid automaton (HA) 12 modell för hjärtmyocyter, som uttryckligen fångar upp, upp till en föreskriven felmarginal, blandade diskret och kontinuerligt beteende av ap. För att belysa dess cykliska struktur och dess linjära dynamik, som kan variera på intressanta sätt från cykel till cykel, vi kallade det en cykel-linjär hybrid automaton (clha). Dessutom kan man använda en variant av denna clha-modell för att effektivt (upp till en storleksordning snabbare) och exakt simulera beteendet hos myocytnätverk, och i synnerhet framkalla spiraler och flimmer. 2, 24, 25 En viktig observation om våra simuleringar, se figur 3, är att läge abstraktion, där ap värdet av varje clha i nätverket är abstrakt till dess motsvarande läge, troget bevarar nätverkets vågform och andra rumsliga egenskaper. Därför, i syfte att lära, och upptäcka uppkomsten av, spiraler inom clha nätverk, kan vi utnyttja läge abstraktion för att dramatiskt minska systemet tillstånd utrymme. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I samband med begränsad modell kontroll quadtrees har använts för att modellera elektriska fält REF som en del av ett system för att diagnostisera spiraler av elektrisk aktivitet som indikerar hjärtavvikelser.
Learning and detecting emergent behavior in networks of cardiac myocytes
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}