TLMM v7.1 (Modèle de Manifold Latent Topologique v7.1) fait progresser le cadre causal Amyloïde–Flux Sanguin (ABF) à partir de l'architecture théorique introduite dans TLMM v7.0 vers un cadre de validation harmonisé et empiriquement orienté. La cascade causale sous-jacente Amyloïde-β → Tau → Neuroinflammation → Dysfonction Réseau → Indice de Risque de Viabilité reste inchangée par rapport à v7.0. Au lieu de cela, cette version se concentre sur une validation méthodologique complète et une harmonisation des terminologies. Les contributions majeures incluent : Définitions harmonisées de ND (Dysfonction Réseau) et VRI (Indice de Risque de Viabilité) dans l'ensemble du manuscrit et de la série de figures. Extension du cadre de falsifiabilité de C1–C9 à C1–C12, introduisant : C10 : Reproductibilité de la Structure Causale C11 : Cohérence Inter-Échelles C12 : Cohérence Fédérée Espace biologique latent unifié à cinq dimensions aligné directement avec la cascade causale ABF. Cadre de validation multi-dimensionnelle couvrant : apprentissage de structure causale, falsifiabilité, validation multi-échelles, validation inter-cohortes, dynamiques temporelles, validation fédérée, synthèse de preuves intégrées. Harmonisation complète de la terminologie, du texte du manuscrit, des annexes et des seize figures. Ce dépôt contient : Manuscrit complet Script de reconstruction pour une génération de PDF reproductible Seize figures de qualité de publication Documentation pour la reproductibilité archivistique Toutes les valeurs quantitatives présentées dans ce travail sont des démonstrations synthétiques illustratives destinées à spécifier la méthodologie d'évaluation proposée. Elles ne représentent pas des estimations de performance clinique dérivées de données réelles de patients et ne devraient pas être interprétées comme des preuves médicales ou des recommandations cliniques. Cette version sert de référence de validation harmonisée pour la série TLMM v7.x et fournit la base méthodologique pour la validation empirique ultérieure sur des ensembles de données longitudinales multicohortes.
Koji Okino (ven,) a étudié cette question.