از آنجایی که امید به زندگی جهانی افزایش می یابد، جوامع با چالش دوگانه گسترش طول عمر در حالی که حفظ سلامت - سال های زندگی آزاد از معلولیت و بیماری است. فعالیت فیزیکی به عنوان یکی از قوی ترین و قابل دسترس ترین مداخلات برای کاهش پیری بیولوژیکی، اما مکانیسم های دقیق آن به طور ناقص درک می شود. مدل سازی فیزیولوژیک چارچوب دقیق برای پل زدن این شکاف، محققان را قادر می سازد تا شبیه سازی، تشخیص و پیش بینی فرآیندهای ورزشی مبتنی بر ژنتیک، و توسعه یافته از توسعه شواهد بدن در حال توسعه مولکول های فیزیکی.

زیست شناسی پیری و وعده ورزش

پیری یک فرایند چند منظوره است که با از دست دادن تدریجی یکپارچگی فیزیولوژیکی مشخص می شود، که منجر به اختلال عملکرد و افزایش آسیب پذیری به مرگ می شود. هالمارک ها شامل بی ثباتی ژنومی، کاهش تغییرات اپی ژنتیک، از دست دادن روش های حفظ باکتری، بهبود عملکرد تشخیص زبان، تشخیص هویت، بی سیم، بی سیم، ارتباطات بین سلولی، و سلول های بنیادی است که از طریق بسیاری از روش های پیچیده از آن پشتیبانی می کند.

مدل سازی فیزیولوژیک چیست؟

مدل سازی فیزیولوژیک از معادلات ریاضی، الگوریتم های محاسباتی و تکنیک های آماری برای نشان دادن فرآیندهای بیولوژیکی استفاده می کند. Models از معادلات تفاوت ساده ای که یک متغیر منفرد (به عنوان مثال پاسخ ضربان قلب به ورزش) را به شبیه سازی های چند مقیاسی، عامل که ادغام مولکولی، سلولی، بافت و پویایی سطح اندام را در تحقیقات پیری، می دهد، این مدل ها اجازه می دهد:

  • فرضیه های تست در مورد مکانیسم های علت پیوند فعالیت به نتایج پیری
  • پیش بینی مسیرهای طولانی مدت کاهش فیزیولوژیکی یا بهبود تحت رژیم های مختلف ورزشی.
  • پنجره های مداخله بهینه و نسخه های شخصی شده را شناسایی کنید.
  • تعاملات ساده بین ورزش، ژنتیک، رژیم غذایی و عوامل محیطی.

برای یک مرور جامع از مدل سازی محاسباتی در فیزیولوژی، مرکز ملی اطلاعات بیوتکنولوژی یک منبع ارزشمند فراهم می کند.

مدل سازی اثرات فعالیت فیزیکی در سیستم های پیری کلیدی

سیستم قلب و عروق C

سیستم قلبی عروقی تغییرات خاصی را با سن تحت تاثیر قرار می دهد: سفت شدن هنری، کاهش عملکرد Endothelal، کاهش ضربان قلب، و کاهش حافظه خروجی قلب، به ویژه تمرینات استقامتی، می تواند این تغییرات را کاهش دهد، مدل های مبتنی بر فیزیولوژیک اغلب از مدل های فشار مایع یا Windkesel اندازه گیری شده برای شبیه سازی فشار خون، انعکاس موج، و روش های انطباقی که می تواند یک الگوی کاهش یابد، مانند بهبود سرعت تمرینات فشار روان شناختی، به عنوان یک نوار فشار روان شناختی، افزایش یابد، به عنوان یک نوار فشار روان شناختی، افزایش یافته، و تقویت شود، به عنوان مثال بهبود می تواند یک نوار فشار روان شناختی، بهبود یابد، به عنوان یک نوار فشار روان شناختی، به عنوان مثال بهبود یابد، بهبود یابد، به عنوان یک نوار فشار روانگردان بهبود یابد، پیش بینی فشار روانگردان بهبود یابد، به عنوان یک نوار فشار روانگردانی که باعث بهبود سرعت تمرین، به عنوان یک نوار فشار روانگردانی از طریق کاهش سرعت تمرین، کاهش سرعت تمرین، و تقویت شود.

سیستم عضلانی عضلانی

سارک Openia - از دست دادن سن توده عضلانی و قدرت - و پوکی استخوان - از دست دادن تراکم استخوان - محرک های اصلی ضعف و سقوط است. آموزش مقاومت حرکت اولیه ضد حرکت مکانیکی تولید نیروی عضلانی، همراه با مدل های گردش پروتئین (ynthesis در مقابل تخریب)، می تواند شبیه سازی کند که چگونه پروتکل های مختلف آموزش مقاومت (سختی)، شدت عضلات را افزایش می دهد، و کاهش می دهد، به طور مشابه، و مدل های بازسازی استخوان، و کاهش می دهد.

سیستم عصبی

کاهش شناختی یک جنبه ترسناک از پیری است. ورزش ترویج نوروژنز، پلاستیک سیناپسی، و جریان خون مغز، و کاهش نورویاسیون های شبکه عصبی و سیستم های پویا می تواند شبیه سازی کند که چگونه ورزش هوازی بر حجم هیپپو کمپاتیک، اتصال شبکه پیش فرض، و عملکرد اجرایی.

رویکرد ریاضی و محاسباتی

معادلات مختلف معمولی (ODEs) و مدل های مقایسه

بسیاری از فرآیندهای فیزیولوژیکی را می توان به عنوان سیستم های ODEs برای تحقیقات پیری، مدل های ODE اغلب دوره زمانی از بیومارکرها (به عنوان مثال، سیتوکین التهابی، چگالی فضایی) را در پاسخ به محرک های ورزشی توصیف می کنند.

مدل های مبتنی بر عامل (ABMs)

ABM ها شبیه سازی نهادهای فردی ("agents") مانند سلول ها، مولکول ها یا حتی کل اندام ها، با قوانین حاکم بر رفتار و تعاملات خود را، ABMs می تواند حوادث تصادفی مانند گرفتگی سلولی یا خستگی سلول های بنیادی را ثبت کند، به عنوان مثال، ABM از عضله اسکلتی ممکن است فیبرهای من، سلول های ماهواره ای و فیبروبلاست، که قوانین بازسازی آشکار از طریق این روش های کم تحرکی ایجاد می شود، نشان دهد که در آستانه های غیر فعال شدن آشکار نمی تواند آشکار شود.

آموزش ماشین و روش های داده محور

با انفجار داده های دستگاه پوشیدنی ( ضربان قلب، مراحل خواب)، یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی برای شخصی سازی پیش بینی ها، مدل های تهاجمی، جنگل های تصادفی و شبکه های عصبی می توانند ارتباط های غیر خطی بین الگوهای فعالیت فیزیکی و نتایج پیری (به عنوان مثال، سن اپی ژنتیک، شاخص ضعف) را یاد بگیرند، در حالی که نه به شدت مکانیکی، این مدل ها با شناسایی دستورالعمل های یادگیری فنی قبلی (مانند مدل های ورزشی).

توسعه مداخلات موثر از طریق مدل سازی

مدل های فیزیولوژیک صرفا آکادمیک نیستند؛ آنها به مداخلات عملی ترجمه می کنند.(با ادغام داده های پایه فردی (age، جنس، پیچیدگی، سطح تناسب اندام، انواع ژنتیکی) به یک مدل، پزشکان می توانند نتایج را برای برنامه های مختلف ورزش شبیه سازی کنند و یکی را انتخاب کنند که در هنگام به حداقل رساندن ریسک، یک مدل ممکن است آموزش مداوم برای یک تمرین متوسط را برای یک روش پیش بینی شده توسط دقیق پزشکی جهانی توصیه کند.

مطالعه موردی: مدل سازی Frailty Reversal

Frailty یک حالت بالینی از افزایش آسیب پذیری به عوامل استرس زا است.یک مدل چند مقیاسی که ترکیب عضلات، قلب و عروق و اجزای سیستم ایمنی را تشکیل می دهد می تواند پیش بینی کند که آیا یک برنامه 12 هفته مقاومت و تعادل یک فرد مسن تر از "frail" به "پیش از تعادل" گروه، مدل بهبود هفتگی در قدرت، سرعت و التهابی (برای مثال تنظیم مجدد منابع موثر می تواند صرفه جویی کند.

مسیر های آینده و چالش ها

پیشرفت در omics با خروجی بالا (genomics، Proteomics، متابولیتcs) و نظارت مداوم فیزیولوژیکی مدل های دقیق تر را تغذیه می کند. ادغام داده ها در سراسر مقیاس - از مسیرهای مولکولی تا نتایج سطح جمعیت - یک چالش بزرگ است:

  • ] identifiability پارامتر: بسیاری از مدل های فیزیولوژیکی دارای ده ها پارامتر هستند که نمی توانند به طور منحصر به فرد از داده های موجود مشخص شوند و نیاز به طراحی تجربی دقیق دارند.
  • تنوع فردی: پیری بسیار ناهمگن است.مدل ها باید تفاوت های فردی در فیزیولوژی پایه، ژنتیک و شیوه زندگی را ترکیب کنند.
  • مطالعات طولانی مدت با اقدامات دقیق نتیجه مورد نیاز برای تأیید پیش بینی مدل است، در حالی که کارآزمایی های کنترل شده تصادفی ورزش و پیری وجود دارد (به عنوان مثال، مطالعه زندگی)، داده های آنها اغلب برای کالیبراسیون دقیق مدل کافی نیست.
  • دسترسی کاربر: برای ترجمه بالینی، مدل ها باید به ابزار کاربر پسند (به عنوان مثال، برنامه های تلفن همراه، سیستم های پشتیبانی بالینی) که نیاز به تخصص ریاضی.

علی رغم این چالش ها، این زمینه به سمت "نمایندگان دوگانه دیجیتال" افراد حرکت می کند، که در آن یک مدل محاسباتی به طور مداوم آینه فیزیولوژی فرد است و پاسخ به مداخلات را پیش بینی می کند، به عنوان مثال، پروژه قلب زنده پیشگام دوقلوهای دیجیتال برای عملکرد قلب است، و تلاش های مشابه برای پیر شدن یک بررسی اخیر در پزشکی دیجیتال npj نشان دهنده پتانسیل دیجیتال برای دوقلوهای شخصی سازی شده است. [F:1.

نتیجه گیری

مدل سازی فیزیولوژیک یک لنز قدرتمند را ارائه می دهد که از طریق آن درک می کند که چگونه فعالیت فیزیکی روند پیری را تغییر می دهد.با هماهنگ کردن داده ها در مقیاس ها و سیستم ها، این مدل ها می توانند موثرترین استراتژی های ورزشی را برای حفظ عملکرد شناسایی کنند، به تاخیر انداختن ضعف های ژنتیکی و گسترش منابع داده ها همچنان بهبود یابد، ادغام مدل سازی به طور فزاینده ای امکان پذیر خواهد شد.