Ученые из СФУ совместно с коллегами из Великобритании разработали универсальный математический метод, позволяющий предсказать наступление кризиса в организме человека и других сложных адаптивных системах.  

Исследователи усовершенствовали концепцию биологической адаптации, разработав универсальный метод корреляционной адаптометрии. Новый подход оценивает состояние как биологических, так и социальных систем при адаптации к стрессовым факторам. Суть в том, что при увеличении адаптационной нагрузки различия между организмами нарастают, но при этом связи между их характеристиками становятся более однотипными.

«С этого парадоксального открытия и началось наше исследование 33 года назад, в течение которых мы скрупулезно проверяли нашу гипотезу на огромном объёме фактического материала со всего мира. Главное преимущество нашего метода — возможность точно рассчитать наступление предкризисного состояния системы и вовремя предотвратить или хотя бы смягчить отрицательные последствия», — рассказала соавтор работы, доктор физико–математических наук, профессор кафедры экономики и управления бизнес–процессами СФУ Елена Смирнова.

Ученые выяснили, что нужно анализировать не динамику изменений отдельных параметров системы, а совокупность связей между ними. Исследовательская группа развила идею корреляционных графов, где граф — это математическое понятие, обозначающее совокупность объектов некоторого множества и их парных связей между собой. Вершины корреляционного графа обозначают различные характеристики организма, а связи между ними описывают их взаимозависимости. Анализируемое явление назвали «эффектом группового стресса» и построили модели индивидуальной адаптации с опорой на идею адаптационной энергии.

«Адаптационная энергия, введённая в науку великим физиологом Селье, — обобщённый адаптационный ресурс, который тратится в процессе приспособления и борьбы со стрессом. Аналогично истинно физической термодинамике, в нашем подходе можно ввести понятия адаптационной энтропии и свободной энергии, описывающие эффекты тренированности», — прокомментировал заведующий Центром искусственного интеллекта, анализа данных и моделирования Университета Лестера (Великобритания) Александр Горбань.

Благодаря разработанному подходу можно будет предотвращать неблагоприятные последствия для человеческого организма в кардиологии, онкологии, психиатрии и других областях. По мнению ученых, аналогичная статистическая закономерность выявлена в долговременных финансовых тенденциях и в развитии социальных систем.

Результаты исследования опубликованы в журнале Physics of life Reviews.

Источник: СФУ

Фото: f24.ru