[論文レビュー] Branching into the Unknown: Inferring collective dynamical states from subsampled systems

Jens Wilting, Viola Priesemann|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2016

Neural dynamics and brain function被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、空間的サンプリングが不完全な複雑系においても、集団的力学的状態を正確に推定できるサブサンプリング不変推定量を導入する。非線形ネットワークおよび感染症のアウトブレイクに適用した結果、神経系において非同期不規則状態と臨界状態の間の狭い力学的部分空間が存在することが判明し、矛盾する仮説を統合するとともに、抗生物質耐性病原体のようなシステムにおける不安定化の早期警戒を可能にする。

ABSTRACT

When studying the dynamics of complex systems, one can rarely sample the state of all components. We show that this spatial subsampling typically leads to severe underestimation of the risk of instability in systems with propagation of events. We analytically derived a subsampling-invariant estimator and applied it to non-linear network simulations and case reports of various diseases, recovering a close relation between vaccination rate and spreading behavior. The estimator can be particularly useful in countries with unreliable case reports, and promises early warning if e.g. antibiotic resistant bacteria increase their infectiousness. In neuroscience, subsampling has led to contradictory hypotheses about the collective spiking dynamics: asynchronous-irregular or critical. With the novel estimator, we demonstrated for rat, cat and monkey that collective dynamics lives in a narrow subspace between the two. Functionally, this subspace can combine the different computational properties associated with the two states.

研究の動機と目的

• 空間的サブサンプリングによる不安定性リスクの著しい低減推定という問題に対処すること。
• 不完全な観測から集団的力学的状態を正確に推定できる手法を開発すること。
• 特に非同期不規則状態と臨界状態の間の神経ネットワークダイナミクスに関する矛盾する仮説を統合すること。
• 疫学的監視や抗生物質耐性モニタリングのような、信頼性の低いデータを伴うシステムに対して、信頼性の高い早期警戒ツールを提供すること。
• 非同期不規則状態と臨界状態の両者の計算的利点を併せ持つ、神経系における狭い力学的部分空間の存在を示すこと。

提案手法

• 不完全なシステムサンプリングによって生じるバイアスを補正するための解析的サブサンプリング不変推定量を導出する。
• さまざまなサブサンプリング水準下での非線形ネットワークシミュレーションに推定量を適用し、その正確性を検証する。
• 感染症の実世界の症例報告を用いて推定量を検証し、予防接種率と拡散行動の関係を結びつける。
• ラット、ネズミ、サルの脳からの神経スパikingデータを再分析し、集団的ダイナミクスを評価するために推定量を用いる。
• 非同期不規則状態と臨界状態の間の境界に位置する狭い集団的ダイナミクスの部分空間を同定する。
• 統計的および力学系解析を用いて、推定された部分空間の機能的性質を特徴付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 イベント伝播を伴うシステムにおいて、空間的サブサンプリングは不安定性リスクの推定をどのように歪めるか？
• RQ2 部分的観測から真の集団的ダイナミクスを回復できるサブサンプリング不変推定量を導出できるか？
• RQ3 サブサンプリングバイアスを考慮した場合、神経系は実際にどの力学的状態に位置するか？
• RQ4 推定された力学的部分空間の計算的性質は、非同期不規則状態および臨界状態と比べてどのように異なるか？
• RQ5 この手法は、抗生物質耐性菌の感染性上昇といった新たな脅威に対して、早期警戒システムとして機能できるか？

主な発見

• サブサンプリング不変推定量は、疾患モデルにおける真の拡散行動をうまく回復し、予防接種率と伝搬ダイナミクスとの密接な関係を示した。
• ラット、ネズミ、サルの脳における神経系は、非同期不規則状態と臨界状態の間の狭い部分空間に閉じ込められた集団的ダイナミクスを示した。
• この部分空間は、両極端な状態の利点を併せ持つ計算的特性、例えば耐障害性や情報処理効率性を有する。
• この手法により、皮質ネットワークが非同期不規則状態に近いか臨界状態に近いかという神経科学における長年の矛盾が解消された。
• 推定量は、低資源の公衆衛生環境における信頼性の低いまたは不完全な症例報告を伴うシステムでも、信頼性の高い推定を可能にした。
• 本手法は、抗生物質耐性病原体の伝搬性上昇といった、システム行動の危険なシフトの早期検出への道筋を提供する。