치매와 암 : 2/3 규칙
치매와 암은 대부분의 사람들이 인식하는 것보다 더 공통점이 있습니다. 종양의 3 분의 2는 무작위 돌연변이의 결과 인 것으로 보인다. 또한 치매 환자의 2/3는 기본적으로 무작위로 나타나 생활 습관 변화에 반응하는 비율이 35 %에 불과합니다 (지금까지).
이 "이상한"수렴의 의미는 넓다. 첫째, 치료가 어렵거나 효과가없는 질병의 경우 예방이 가장 저렴하고 효과적인 전략으로 남아 있습니다. 둘째, 치매와 대부분의 암은 신체가 배우고 재생산하지 못하는 것을 나타냅니다. 셋째, 이러한 학습 실패는 생물학적 지능과 인공 지능을 교차시키기위한 완벽한 포인트를 나타냅니다.이 치명적인 질병을 이해하고 치료할 수 있습니다. 넷째, 세계 주요 살인자, 치매 및 암 중 2 개가 일반적으로 개인 통제를 벗어난 원인으로 인한 결과 인 경우, "사람들은 자신의 건강 관리를 직접 지불해야한다"는 생각은 인구의 상당 부분을 죽음으로 비난합니다.
우리를 죽이는 것이 많은 것은 불행입니다.
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The Lancet 의 연구는 치매를 유발하는 데 탁월한 치료 가능하거나 교정 가능한 9 가지 요인을 발견했습니다. 상위 4 중반 청력 손실 9 %; 중등 교육을 완료하지 못함 – 8 % – 흡연 – 5 %; 4 %의 우울증에 대한 조기 치료를받지 못하면 모든 것은 치매의 진행에 타고난 생물 지능의 중요성을 강조합니다.
첫째, 중년 청력 상실. 대부분의 사람들은 보통 락 콘서트에 참석하거나 맞춤형 카 스테레오를 발사하는 미래의 치매에 대해 숙고하지 않습니다. 아마도 그들은 더 자주 반영해야합니다.
많은 사람들이 우리가 매우 시각적이라고 생각합니다. 감각 기관이 가장 자주 돌아 왔을 때 사람들은 눈이 가지고 있다고 생각합니다.
그러나 청력은 기능과 생존에 중요합니다. 청력은 절대로 꺼지지 않습니다. 귀가가 될 때까지 우리는 하루 24 시간을 듣습니다.
그리고 부분적으로 난청은 뇌의 특별한 어려움을 나타냅니다. 생존에 필요한 두뇌 정보의 상당 부분은 청각 시스템의 지속적인 공급을 통해옵니다. 특정 부위 만 파괴되면 뇌는 정보를 자신의 조작 된 "소프트웨어", 즉 우리가 이명이나 "귀가 울리는 소리"로 대체하는 것처럼 보입니다. 이명은 뇌에 대한 대부분의 학습을 복잡하게하여 위험을 증가시킵니다 우울증 – 수정 가능한 치매 유발 요인의 목록에 네 번째.
다음은 중등 교육을 마칠 수 없다는 것입니다. 이것은 "인지 적 예비력"을 감소시킴으로써 치매 위험을 증가시키는 것으로 가정됩니다. 뇌가 더 많이 배울수록 생존율이 높아집니다. 이 증가 된 치매 위험은 교육 수준이 높을수록 덜 위험 해지는 "위험한"행동을 통해 발생한다고 생각됩니다. 그것이 건강이란 사실을 의미합니다.
흡연은 뇌의 "학습"활동으로 보일 수 없습니다. 그러나 니코틴은 전체 자율 신경계를 다시 설정합니다. 우리가 어떻게 배울지, 특히 생물학적 지능에 의해 제공되는 무의식적 인 학습에 중요합니다. 뇌 및 심장 동맥의 "경화"를 포함하여 죽상 동맥 경화증을 유발함으로써 신체의 학습 능력이 감소합니다.
네 번째 목록에서 우울증은 뇌와 신체가 학습과 적응 기능을 "셧다운"것으로 개념화 될 수 있습니다. 인지 적으로, 우리는 증후군이 보류 될 때 우울증 환자의 IQ 점수를 볼 때 이것을 압니다. 많이 보지 못했던 것은 우울증이 무의식적 인 영역에서 어떻게 생물학적 학습을 감소시켜 우울증이 전신 질환을 악화시키는지를 설명하는 데 도움이된다.
암
존스 홉킨스 (Johns Hopkins)의 보겔 스타 인 (Vogelstein) 연구팀은 줄기 세포를 분열시키는 빈도가 높을수록 더 많은 돌연변이를 일으킬 수 있다고 주장했다. 그리고 그것은 더 많은 종양을 의미합니다. 단순한 용어로, 더 많은 대체품이 더 많은 오류를 낳습니다. 그러나 생물학적 오류는 끊임없이 발생합니다. 임상 적으로 중요한 종양은 면역계가 그들을 외국으로 인식하지 못하거나 효과적으로 차단하거나 죽이지 않는 경우 발생합니다. 재생 된 줄기 세포에서 실수를 범하는 것이 교정되지 않을 때 배우는 문제를 나타내는 것처럼, 이것은 학습의 문제입니다.
배운 건강
치매와 암에 겁 먹은 사람들. 많이. 인상적인 것은 35-40 %의 하중이 예방 가능한지 또는 부분적으로 예방 가능한 것으로 보인다는 것입니다. 궁극적으로 인류의 대다수를 괴롭히는 질병에 관해 이야기 할 때, 그것은 큰 숫자입니다.
그러나 치매와 암을 일으키는 "무작위"요소는 무엇입니까? 여기서 생물학적 지능과 인공 지능의 융합은 성과를 거둘 수 있습니다.
인공 지능은 컴퓨터 과학의 이진 프로세스에 쉽게 따르는 논리 기반 시스템에 의해 주도되어 왔습니다. 많은 연구자들이 인공 신경망을 사용하여 신경 네트워크 및 유사한 계획과 관련된 모델을 통해 생물학적 지능을 이해하려고 노력했습니다.
안타깝게도 이러한 시도는 생물학적 지능이 작동하는 방식에 완전히 관여하지 못합니다. 생물 지능은 여러 대화 형 시스템에서 작동합니다. 이러한 시스템의 많은 정보 흐름은 면역과 같이 활발히 연구 된 분야에서도 알려지지 않았습니다. 서로 다른 생물학적 정보 시스템이 상호 작용하는 방식 또한 주로 알려지지 않았습니다. 진화 적으로 복잡한 생물 지능 시스템의 중복성과 다중성을 추가하면 간단한 생물 지능 기능까지도 모델링 할 수 있기까지 AI가 얼마나 멀리 떨어져야하는지 명확 해집니다.
그러나 거기에 갈 수있는 방법이 있습니다. 종양의 작동 방식을 이해하려면 실시간으로 작동하는 수천 개의 변수 간의 상호 작용이 필요할 수 있습니다. 치매를 이해하려면 두뇌가 어떻게 학습하고 학습하는지 이해하는 것이 필요합니다.
이것은 타우 단백질과 아밀로이드와 같은 단순하고 선형적인 치매 모델을 암시합니다. 바라건대 그런 단순한 모델은 결국 폐기 될 것입니다. 치매와 암을 파악하기 위해서는 하나 이상의 변수를 이해해야합니다.
그러나 생물학적 지능이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하면 예방과 치료에 큰 이점이 될 것입니다. 그렇게하려면 새롭고 효과적인 AI 모델이 필요합니다.
그때까지 인류의 가장 큰 두 가지 징계를 예방하는 것이 치료보다 훨씬 효율적일 수 있습니다.