생물학 및 역학에서 동적 네트워크의 강건성과 회복력

자연의 시스템은 불확실성과 변동성이 있음에도 불구하고 극도로 강건하고 회복력이 강하다: 이들은 기본적인 특성과 생존에 중요한 질적 행동을 보존하기 위해 진화해왔으며, 적대적이고 끊임없이 변화하는 환경에서도 그렇다. 이들의 비선형 동적 행동을 연구하는 것은 복잡성과 많은 변수가 작용하기 때문에 도전적이지만, 세포 동역학, 질병 발생 및 전염병 확산과 같은 모든 규모의 중요한 현상을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 강건성과 회복력은 불확실성, 변동 및 내재적 및 외재적 동요에도 불구하고 시스템이 기능을 유지하고 회복하는 능력을 포착한다. 여기에서는 서로 다른 분야에서 채택된 이 개념들의 경쟁 정의를 조사한다. 그런 다음, 구조(상호 연결 토폴로지와 개별 동적 단위 및 상호 연결의 질적 특징) 및 불확실하거나 알려지지 않은 매개변수로 특징지어진 불확실한 동적 네트워크 시스템의 가족을 고려하여, 해당 특성이 구조적(매개변수 없음)인지 또는 강건한(불확실성 경계 세트 내에서 매개변수 변화에 대해 보존됨)지를 평가하는 방법론에 대한 개요를 제공하고, 생물학적 및 역학적 시스템을 위한 통합된 구조적 및 확률적 접근 방식을 논의한다. 또한, 확률적으로 지정된 집합점을 보존하는 시스템의 능력을 정량화하기 위해 정적 결정을 가진 확률적 동요의 시스템 가족에 대한 회복력의 가능한 공식 정의를 소개한다; 우리가 제안한 정의는 확률적 강건성의 개념을 일반화하며 잘 알려진 생물학적 모델에 대한 통찰을 제공한다. 마지막으로, 이 방법론은 비분기 분석에 기반한 회복력 손실 및 체계 전환을 감지하기 위한 데이터 기반 접근 방식에 대한 개요를 제공한다. 이러한 방법론은 자연의 복잡하고 불확실한 시스템의 분석 및 제어, 원하는 행동을 가진 생체 분자 피드백 시스템의 분석 및 설계, 치료 목표의 식별, 전염병의 예측 및 제어, 복잡한 시스템에서 tipping points 및 regime shifts의 감지를 강력하게 지원할 수 있다.