JP2009502216A - 最適化された自己組織化適応能力のグローバルバイオネットワーク作用を利用し、調節し、誘発し、同期させる方法、システムおよび装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、被験者と対話して、状態固有のグローバルバイオ制御自己組織化コントローラと誘発可能なトリガにアクセスしその調整と同期を可能にする複数の態様と多次元的作用を照会し、チャレンジし、識別する。
【解決手段】本発明は、様々な栄養物に関して被験者の状態コントローラ機能へのアクセスを支援して、被験者の生態を病的状態から無症状状態および最適な適応学習およびレディネスに移行するシステムおよび方法を含む。本発明のシステムは、そのような状態の移行を制御する能力を研究し利用し、それにより、その能力を広くチャレンジし、拡張し、同期させて、無数の病的症状、学習制限および適応性調節不全を逆転させグローバル制御機能を最適化する。

Description

本発明は、生体分子データおよび解析と関連したバイオフィードバックトレーニングを使用して、生体システムにおいて最適化された自己組織化適応能力をマッピングし、調節し、同期させるシステム、方法および装置に関するものである。より詳細には、本発明は、環境／ライフチャレンジ（人生の挑戦、難問、課題）への対応において適応スプラレディネスを支援するために固有の自己組織化生体適応能力のほぼグローバルおよびグローバルなネットワーク接続されたコントローラを識別増強しかつ学習強化するためのシステム、方法および装置に関する。

本願は、２００５年７月１日に出願された米国特許仮出願番号６０／６９５，４１８の利益を請求し、この仮出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

情報時代の到来と、システムおよび共進化する複雑性理論モデルの多くの洞察の出現により、科学の研究方法は、それらの方法が特に教育、ヘルスケアおよび一般的な最適行動結果に関係するとき、劇的な改善の態勢が整っている。特に医学研究では、そのような新しい研究技術が、ヘルスケア専門家が多数の人間の病気をより効果的に識別し次世代治療法を提案することを可能にする診断機器、医療用装置およびコンピュータで実現された技術のための多数の新しい設計の元になっている。教育とトレーニングの状況では、最適な利用と性能のために脳がより容易に統合できる学習方法と内容の巧みな配布を開発し伝達するための生物学ベースの戦略の同様の改良が行われてきている。

従来、医療関係者達は、例えば、患者と物理的に対話し、以前にはアクセスできなかった身体の特定部分を視覚化し、患者の診断と治療にきわめて重要な複雑な計算を実行するいくつかの基本的な方法でコンピュータと情報技術を使用してきた。しかしながら、近年、コンピュータと情報技術は、患者と対話し患者を治療するために異なる形で使用されるようになった。人間の病気の治療でコンピュータを使用する例は、治療的「ゲーム」にバイオフィードバックを使用することである。

いくつかの治療的ゲームは、患者が自分自身のそれまでの無意識の生物学的属性を視覚化し制御するのを支援する対話式装置を使用して病気を治療する。そのような生物学的属性に対するそのような視覚的アクセスの強化は、患者がかかる任意の数の病気に適切な場合がある。例えば、Ochsの米国特許第４，４６１，３０１号（「Self Adjusting Bio- Feedback Method and
Apparatus」）、Popeの米国特許第５，３７７，１００号（「Method of Encouraging Attention by
Correlating Video Game Difficulty with Attention Level」）、Brownの米国特許第５，６７８，５７１号（「Method
for Treating Medical Conditions Using a Microprocessor-Based Video Game」を参照されたい。これらの特許は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。従って、そのような属性を制御する働きをするパラメータの利用を高めることによって、病気の新しい治療が可能になる場合がある。治療的ゲームは、しばしば、そのような生物学的属性の視覚化を任意数のゲームフォーマットに組み込む。そのような治療的バイオフィードバックゲームは、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）、薬物嗜癖、学習障害、統合失調症、および様々な他の状態の病気の治療に使用されてきた。

科学、工学、学習、医学、更には、バイオフィードバック治療およびトレーニングなどへの従来のアプローチは、しばしばシステムの構成部品の研究から始まる。システムの構成部品を識別し、分解し、解析した後で、一般に、そのような部品の全体からシステムの完全な機能を推論し、従ってそのシステムの不良機能を推論できると考えられる。科学のこの「還元主義的」方法は、システムのいくつかの基本的な質を識別し、その基本的な問題を解決するのに有用な場合がある。しかしながら、還元主義的方法とそれに付随する刺激−反応モデルは、複雑で動的な生体システムを特徴づける中核の因果性の限られた理解に基づくものである。「システム全体」（即ち、全体論）とその相乗的な自己組織化制御ネットワークのコントローラがアクセスされ、視覚化され、機能的「状況」としてよりよく理解されるときだけ質が識別され達成される。

人間の健康状態を制御する役割をする生体関連性の複雑さは、例えば、遺伝的および後成的制御ネットワークの発現パターンの中に深く隠されている場合がある。そのようなネットワークとその環境的状況に対するシステム全体のアプローチとアクセスを提供する方法の開発は、リアルタイムの生体と仮想の組み合わせの相互作用を巧みに集中させることによってのみ可能になる場合がある。

自然によって発展したコントローラストラテジは、自律的自己組織化能力、集合的能力および協力的能力をもたらす段階遷移を示すことによって変化に順応する地上の生命が永久に生き残ることを可能にしてきた。複雑な医学的および教育的難問の解決は、例えば、ほとんどの共進化的に保存された遺伝的共発現状況、生体経路およびこれらを促進または抑制する制御トリガの生体リポジトリ内にある。そのような実現を鑑みると、因果律の従来の刺激−反応モデルによって例示される還元主義科学の方法よりも優れた方法を含む必要と可能性がある。

本発明は、前述の深く保存された進化の測定可能なアーティファクトを統合することによって、その最適化基準を共進化的に確認する。本発明は、また、例えば脳などの動的システム内で行われる位相状態遷移を特徴付ける「状態」へのアクセスを提供する。

本発明は、以上の、またその他の問題を、被験者の状態を変化させるためのバイオトレーニングシステム、方法および装置を提供することによって解決する。一実施形態では、本発明のバイオトレーニングシステムは、被験者から被験者データをサンプリングする。サンプリングされた被験者データの一部または全ては、被験者の現在状態を示すかまたはその状態と関連する。この被験者データは、被験者と関連付けられた被験者レコードの一部として記憶されてもよい。次に、被験者の状態を変化させかつ／またはより深く統合するように意図された１つまたは複数のチャレンジが被験者に提示される。次に、追加の被験者データがサンプリングされてもよい。

追加の被験者データは、被験者レコードの一部として記憶され、被験者の状態の変化を確認するために解析される。解析は、チャレンジ前の被験者データをチャレンジ後の被験者データと比較することができる。解析は、また、被験者の状態と測定した被験者データの既知の関係に関するアプリオリ（先験的、先天的）知識を適用する１つまたは複数の規則を利用してもよい。そのようなアプリオリ知識が既知でない場合は、解析を後の反復プロセスによって得られる追加のデータと共に使用して、そのようなアプリオリ知識を解明しかつ更なるチャレンジ応答反復の解析の規則を策定することができる。

解析は、被験者の状態に対する１つまたは複数のチャレンジの効果を実証することができる。例えば、１つまたは複数のチャレンジは、患者の状態を変化させる場合もあり、あるいは認識可能な効果（追加の被験者データによって測定されるような）がない場合もある。一実施形態では、患者の状態の認識可能な変化は、例えば、望ましい変化、望ましくない変化、中立または未知の変化、状態の変化の程度の指標、または他の特徴などの特定の特徴を有する。この場合、これらの効果および関連した特徴は、被験者レコードの一部として記憶されてもよい。

解析から、追加のチャレンジが策定されてもよい。追加のチャレンジは、以前のチャレンジが被験者の状態に及ぼした（サンプリングした被験者データによって測定されるような）効果に基づいて策定されてもよい。例えば、以前のチャレンジが、認識可能な効果がなかったか、あるいは被験者の状態の望ましくない変化を引き起こした場合、規則／アプリオリ知識は、その情報で更新され、異なるチャレンジが策定され、後の反復で患者に提示される。以前のチャレンジに望ましい効果（例えば、被験者の状態を望ましい方向に変えた）があった場合、規則／アプリオリ知識は、その情報で更新されてもよく、そのようなチャレンジは、望ましい状態の変化にいかなる質のチャレンジが最も作用したかを識別するために反復され、強化されまたはわずかに修正されてもよい。

次に、新しく策定されたチャレンジは、被験者に提示される。更なる被験者データは、サンプリングされ解析されてもよい。チャレンジの提示、被験者データのサンプリング、およびチャレンジの再策定のこのプロセスは、必要に応じて反復的に繰り返されて、被験者の状態を望ましい状態に変化させる（あるいは、特定の望ましい状態が識別されない場合は、チャレンジは、望ましい状態を解明するか、チャレンジ、被験者データおよび被験者の状態の間の相関性を調べ、そのような相関性を規則／アプリオリ知識に加える）。プロセスが繰り返されるたびに、追加データは被験者レコードに追加され、規則／アプリオリ知識が修正され、被験者を望ましい状態に首尾よく変化させるチャレンジのタイプが更に明らかにされる。様々な被験者の状態を最も良く反映する被験者データのタイプは、前述のプロセスを繰り返し適用することによって明らかにすることもできる。

前述の反復プロセスを複数の被験者に適用することにより、チャレンジと被験者データと被験者の状態の相関性を解明するために解析または調査することができる複数の被験者レコードが得られる。これらの相関性を使用して、被験者をある特定の状態から別の特定の状態に移行するために使用するチャレンジを識別するために使用される１組の規則／アプリオリ知識を更に更新することができる。例えば、同じ病的状態（例えば、自閉症）を有する被験者の複数のレコードを調べて、被験者をあまり病的症状を示ない状態に移行したチャレンジのタイプを発見することができる。このデータマイニングによって得られるデータは、一般に自閉症についての更なる理解／処置に使用されてもよく、また自閉症に苦しむさらに他の被験者のための処置／状態変更誘導のためのチャレンジの策定に使用されてもよい。

本明細書で使用されるとき、「被験者」には、１人の人間、１群の人間、または人間の組織、および／または人間以外の生体システムがあり、人間以外の生体システムには、植物、動物および／または動植物生態系（例えば、植物または動物の集団、群、または他のグループ）がある。一例では、被験者には、病気、病状、疾病または症状で苦しんでいるかまたはその治療を必要とする人間が含まれる。更に他の実施形態において、被験者は、情報システム、情報プロセス、生体システムの仮想／疑似計算、および／または他のネットワーク接続されたアプリケーションが含まれる。

一実施形態では、前述の反復プロセスで使用されるコンピュータで実現された双方向バイオフィードバックトレーニングシステム（以下では、「バイオトレーニングシステム」）は、被験者データをサンプリングし／収集する１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置および／または１台または複数台のデータ入力装置を含むことができる。バイオトレーニングシステムは、また、規則／アプリオリ知識を記憶し修正し、被験者データを受け取り、記憶し、解析し、１つまたは複数のチャレンジを策定し、被験者レコードを維持し、データマイニング機能を実行し、かつ／または本発明のその他の特徴または機能を使用可能にするコンピュータシステム、１つまたは複数のデータベース、およびバイオトレーニングアプリケーションを含むことができる。バイオトレーニングシステムは、また、前述の反復プロセスに従って１つまたは複数のチャレンジを被験者に提示するための１台または複数台のチャレンジ提示装置を含むことができる。

一実施形態において、バイオトレーニングシステムによってサンプリングされた被験者データは、被験者と関係付けられた４つのカテゴリのデータを含むことができる。それらのカテゴリは、１）生物物理学特性、２）自発的アクション、３）非自発的アクション、および４）遺伝的および後成的データである。

生物物理学特性は、生理学的属性、脳波活動、電気皮膚活動、他の身体電気活動、血圧、脈拍数、血液ガス、体温、機能的脳属性、または被験者から同期的に得ることができる任意の生理学的値を含むがこれらに限定されない被験者の他の測定可能な生物学的特徴を含むことができる。バイオトレーニングシステムの１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置は、被験者の１つまたは複数の生物物理学特性を測定することができる任意の装置またはシステムを含むことができる。バイオフィードバックセンサ装置は、当業者に既知である。バイオフィードバックセンサ装置に関する更なる情報および本発明の内容で役立つ他の情報は、Bieramperlの米国特許第６，１７２，９４１号（「Method to Generate Self-Organizing
Processes in Autonomous Mechanisms and Organisms」）、Freerの米国特許第６，４０２，５２０号（「Electroencephalograph
Based Biofeedback System for Improving Learning Skills」）、およびGavishの米国特許第６，６６２，０３２号（「Interventive-
Diagnostic Device」）に見ることができ、これらの各特許は、参照により全体が本明細書に組み込まれる。

被験者データとしての自発的アクションは、バイオトレーニングシステムの１台または複数台のデータ入力装置を使用してサンプリングされてもよい。バイオトレーニングシステムの１台または複数台のデータ入力装置には、例えば、キーボード、マウス、英数字キーパッド、タッチスクリーン、音声認識装置、（例えば、マイクロフォンおよび関連するソフトウェア）、カメラまたは他の光学入力装置、あるいは被験者から任意の入力を受け取ることができる他の装置がある。一例では、被験者は、１台または複数台の入力装置を介して、質問に答えるか、ゲームまたはパズルと対話するか、または他の自発的アクションを実行することによって、自発的アクションの被験者データをバイオトレーニングシステムに入力することができる。別の例では、自発的アクションの被験者データは、１台または複数台のデータ入力装置を介して、被験者の自発的アクションを観察しているオペレータまたは管理者によってバイオトレーニングシステムに入力されてもよい。

被験者データとしての非自発的アクションは、１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置によってサンプリングされてもよく、かつ／または１台または複数台のデータ入力装置を介して、被験者の非自発的アクションを観察しているオペレータまたは管理者によってよってバイオトレーニングシステムに入力されてもよい。被験者データとして使用することができる非自発的アクションのいくつかの例には、身体言語、顔面筋状態、眼球運動、または他の観察可能または測定可能な非自発的指標に関する観察がある。

被験者データとしての遺伝的または後成的データは、遺伝子転写（例えば、ＤＮＡからｍＲＮＡへ）またはその分子的制御、遺伝子翻訳（例えば、ｍＲＮＡからアミノ酸へ）またはその分子的制御、被験者の他の遺伝子制御行為を示すサンプリングしたデータを指すことがある。遺伝的または後成的発現データは、既知の臨床的および分子生物学的実験技術を使用して得ることができる。遺伝的または後成的被験者データを得る従来の分子生物学的実験技術の使用は、被験者細胞のサンプリングとバイオトレーニングシステムに役立つ実際の遺伝的または後成的被験者データの生成との間の遅れ時間を伴う場合がある。しかしながら、遺伝子発現データをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで測定することができる技術を含む、より迅速に遺伝的または後成的発現データを生成するために今まで実現されていない技術が開発されたときは、その技術を使用することができる。更に、被験者データとしての遺伝的または後成的データは、同時測定可能な被験者データ（例えば、生物物理学特性、自発的アクション、非自発的アクションなど）と遺伝的または後成的発現との間の既知または予測される相関性に基づく可能性のある遺伝的または後成的発現の推定を含んでもよい。

更に、バイオトレーニングシステム自体は、研究者がリアルタイムで測定可能な被験者データと遺伝的または後成的発現の間の相関性を作成する能力を強化するために使用されてもよい。例えば、前述の反復プロセスが実行され、被験者の状態が（少なくとも増分的に）首尾よく変更される。リアルタイムに測定可能な被験者データをサンプリングするプロセスの各繰り返しで、被験者細胞の同時サンプルが取得されてもよい。これらの細胞は、後で、分子実験技術を使用して解析されてもよく、また得られた遺伝的／後成的発現データが、その対応する被験者データサンプリング間隔に関連づけられてもよい。この発現データは、被験者レコードに追加され、被験者の状態の変化における被験者データの遺伝学的基礎と特定の遺伝子発現を示すリアルタイムで測定可能な被験者データに関する規則／アプリオリ知識を更に強化するために使用されてもよい。状態変化を引き起こすチャレンジに関する深くなり続ける規則／アプリオリ知識と共にこの知識によって、被験者の遺伝子発現を変更するようにチャレンジを特別に設計することができる。従って、バイオトレーニングシステムは、遺伝子発現のコントローラへのアクセスを提供し、強力な状態指標／コントローラ、つまり遺伝子発現を使用して患者の状態を変化させかつ／またはより深く統合する能力を提供する。

以上のように、被験者は人間でなくてもよい。バイオトレーニングシステムを使用する遺伝的／後成的発現のコントローラの研究は、植物および／または動物システムを含んでもよい。これにより、研究者は、生命に重要な器官の細胞を含む全てのタイプの被験者組織のサンプル細胞を取得して、状態変化に最も支配的な組織における発現を測定することができる（このアクセスは、人間の患者にとって実行可能でない可能性がある）。後述するように、進化的に保存された遺伝子ファミリーの相関を使用して、植物または動物システムの状態を人間の状態に関連づけることができる。従って、本発明を使用する植物または動物のシステムの研究は、後で人間の被験者と共に使用される規則／アプリオリの強化においてかなり有益なことがある。更に、本明細書で述べるように、仮想システム／シミュレーションでのバイオトレーニングシステムの反復プロセスの使用は、最終的に人間の被験者と共に使用される規則／アプリオリ知識を強化するのにも役立つ。

以上のように、バイオトレーニングシステムは、バイオトレーニングアプリケーションを含むことができる。バイオトレーニングアプリケーションは、本発明の特徴と機能を使用可能にする１つまたは複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。バイオトレーニングモジュールは、相関付け、被験者データ、チャレンジおよび被験者の状態の規則またはアプリオリ知識を開発し、記憶し、修正し、適用するための規則エンジンを含むことができる。

バイオトレーニングシステムは、また、前述の反復プロセスと関連して被験者にチャレンジを提示するチャレンジ提示装置を含むことができる。チャレンジ提示装置は、例えば、表示装置（例えば、コンピュータモニタ、テレビモニタ、液晶表示画面）、音発生装置（例えば、スピーカ）、振動装置、電極、または被験者にチャレンジを提示することができる他の装置を含むことができる。

被験者の「状態」は、脈拍数、血圧、皮膚電導度、呼吸数、脳波または他の身体電気活動、遺伝的および後成的発現レベル、苦痛または不快レベル、病的症状レベル、または他の生物学的特性を含むが、これらに限定されない任意数の識別された生物学的特性の組み合わせの状態を含むことができる。測定可能な状態の変化は、一般的な治療モダリティである。例えば、心臓血管医学において、一般的に広く利用される治療に「β遮断薬」がある。この薬理学的治療は、脳内の「β」脳波状態の慣習性を断ち、被験者の生理機能全体を、アクセスを再生するために習慣化したβ脳波状態と関連したものから他の脳波ダイナミクスに移行し、その結果、習慣化した心臓血管抑制を反転させ病的症状を緩和する。

全ての生物のゲノムに含まれるメッセージは、転写による生物自体の全体的な構成と再構成に必要な指示を含むという点で自己参照的である。本発明の反復プロセスおよび解析は、系の健康状態の基本的な指標として自己再構成に不可欠なこの自己組織化適応能力に焦点を当てる。これらの不可欠な適応能力は、制御スケールを変更することができる。下方制御が行われるとき、そのような抑制を維持するプロセスを習慣化することができる。そのような環境では、最適化された機能は、被験者システム内でより潜在的になり、また医学的モデルでは症候性機能障害の形成と出現を支援し、トレーニングの状況では次善の結果とパフォーマンスを支援する「沈黙」の限界量に達することがある。

一実施形態では、本明細書で述べるバイオトレーニングシステムと反復プロセスは、被験者の動的グローバル状態コントローラ機能へのアクセスを可能にして、被験者の生態（例えば、遺伝的／後成的発現または他の生物学的態様）を、習慣化した症状構成、学習機能障害および／または行動制限のうちの１つから、自己組織化に関連した標識によって確認される適応的に最適化された状態に移行できるようにする。本発明のシステムおよび方法は、そのような状態の移行を制御する能力を研究し利用して、幅広くチャレンジし拡張して被験者の生態の機能を最適化できるようにする。

革新的なリアルタイムで仮想的な双方向性の含有と集中、およびその情報の結果により、本発明を使用して、複雑な生体制御コントローラの拡張に対する影響の受けやすさを示す制御作用を識別し、照会し、チャレンジすることができる。そのような固有の識別された制御作用の新規な拡張は、最も適切なグローバネットワークコントローラを誘発するための複数のストラテジを含む。これらのメタコントローラグローバルシステムは、特定の制御作用の出現能力の基礎となり支援する固有の自己組織化適応能力の動的特性を含む。その場合、本発明は、そのようなコントローラ作用／能力を調整し、被験者／生体システムの機能的適応性レディネスの基準をリアルタイムで生成することができる。リアルタイムおよび仮想的な環境トレーニング作用の新規な集中により、本発明の反復プロセスの主な再制御焦点は、被験者の「存在の状態」（即ち「状態」）である。

本発明の、これらまたその他の目的、機能および利点は、詳細な説明と本明細書に添付した図面によって明らかになるであろう。また、以上の概要と以下の詳細な説明は両方とも例示であり、本発明の範囲の限定ではないことを理解されたい。

本発明は、被験者の状態の変化を引き起こしかつ／またはより深く統合するためのバイオトレーニングシステム、方法および装置を提供する。本発明は、被験者（例えば、人間被験者）と対話して、生体制御コントローラ／トリガへのアクセスを可能にし、その調節を可能にする複数の態様および多次元的作用を照会し、チャレンジし、識別する。特定の生体制御トリガの調整は、被験者内の深く保存された自己組織因子を誘発し、最終的に最適な生体化学的（例えば、遺伝的および後成的）発現と、最適なレディネスに必要な技術と学習の最適な自律的統合を制御する「存在の状態」（以下では「状態」）の再調整を支援することができる。自己組織化因子と細胞生物学および本発明に関連する他の概念に関するより詳しい説明は、Tom Misteliによる「The Concept of Self-Organization in Cellular
Architecture」The Journal of Cell Biology, vol.155, no.2, October 15, 2001, pgs
181-186を参照されたい。この論文は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。人の「状態」の基準には、脈拍数、血圧、皮膚電導度、呼吸数、脳波、または他の身体電気活動、遺伝的および後成的発現レベル、苦痛または不快レベル、病的症状レベル、または他の生物学的質を含むが、これらに限定せず、任意の数の識別された生物学的質の組み合わせの状態がある。

測定可能な状態の変化は、一般的な治療モダリティである。例えば、心臓血管医学では、広く利用される治療には、「β遮断薬」がある。この薬理学的治療は、脳内の「β」脳波状態の慣習性を断ち、被験者の全体的な生理機能を、再利用するための、習慣化したβ脳波状態と関連したものから他の脳波ダイナミクスにシフトし、その結果、習慣化した心臓血管活動抑制を逆転させ症状を緩和させる。一実施形態では、本発明は、被験者が、被験者に対する環境的チャレンジの最中に適切な動的グローバル状態コントローラ機能に再アクセスして、その栄養物や他の多数の栄養物に関して、被験者の生態を、習慣的症状形成、学習機能障害および行動制限のうちの１つから、自己組織化相関標識によって確認される適応的に最適化された同調状態に移行できるようにするシステムを含む。本発明のシステムは、そのような状態の移行を制御して、同期機能を最適化するためにチャレンジし拡張して無数の病的症状を減らすことができる能力を研究し利用する。

一実施形態では、被験者の「状態」をある状態から特定の望ましい状態に移行するための様々な可能性を伝えかつ／または示唆するためにバイオトレーニングシステム（例えば、バイオトレーニングシステム１０１）が使用される。集中と存在の品質を改善するために、様々な脳状態（例えば、β、α、δ、θ脳波周波数）を発生させる研究が積み重ねられてきた。β遮断薬の使用によって心臓血管の健康を改善する例では、脳を変化させる焦点と吸収の系統的改良と統合が、バイオトレーニングシステムに組み込みまれ、例えば生体システムを支援する適切な分子生体化学的作用の系統的態様を調査するためのモデルを提供することができる。双方向性の集中と状態固有の変更の方法により、このバイオトレーニングシステムは、環境的および遺伝的および後成的発現作用の発達上の相互関係を形成する状態固有のコントローラ作用を調べる。本発明の再帰的データ解析機能は、状態固有レベルで状態変更の能力の最も大きな指示を提供する標的細胞経路を識別しモデル化する（例えば、特定の無症状状態を引き起こす制御可能な遺伝発現パターンを識別する）ためにこれらのコントローラ作用の適切な役割を明確にする。

バイオトレーニングシステムの双方向性機能とバイオトレーニングシステム発明の再帰的データ解析機能の相乗作用から、被験者の状態を制御するために使用することができる進化的に保存された調節細胞シグナリングバイオ能力／バイオコントローラ（以下、「バイオコントローラ」）を解明するアクションのメカニズムが分かる。解明されたバイオコントローラから、バイオトレーニングシステムは、強化されかつ／または最適化された機能的能力、例えば、神経発達学的動作（例えば、無症状状態）を示す適応の出現を支援する「状態」を更に発生させるためにそのような適切な能力をどのように協力的に連動させることができるかを調べることができる。

図１Ａに示した本発明の一実施形態によれば、コンピュータで実現された双方向バイオフィードバックトレーニングシステム（「バイオトレーニングシステム」）のためのシステム１００ａが提供される。システム１００ａは、１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置１０１、少なくとも１つのコンピュータシステム１０３、１つまたは複数のデータベース１０５ａ〜１０５ｎ、バイオトレーニングアプリケーション１０７、データ表示装置１０９、データ入力装置１１１、および他の構成要素を含むことができる。１台または複数台のコンピュータシステム１０３、バイオトレーニングアプリケーション１０７、または本発明のシステムの他の構成要素は、本明細書で述べる機能を実現するために様々なソフトウェアモジュール１１３ａ〜１１３ｎを含むことができることを理解されたい。他の実施形態では、本明細書で述べる機能は、ソフトウェアに加えてまたはその代わりに、ハードウェアおよび／またはファームウェアの様々な組み合わせで実現されてもよいことを理解されるであろう。

バイオトレーニングシステム１００ａは接続され、または直接被験者１１５と対話し、被験者１１５からデータをサンプリングし、あるいは被験者１１５と関連したデータを受け取ることができる。いくつかの実施形態では、被験者１１５には、１人の人間、１群の人間、または人間の組織、および／または人間以外の生体システムがあり、人間以外の生体システムには、植物、動物および／または動物生態系（例えば、植物または動物の集団、群、または他のグループ）がある。一例では、被験者１１５は、病気、病状、疾病または症状で苦しみあるいはその治療を必要とする人間を含む。更に他の実施形態では、被験者１１５は、情報システム、情報プロセス、仮想／模擬計算または生物学的システム、および／または他のネットワーク接続されたアプリケーションを含むことができる。

１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置１０１は、１つまたは複数の生物物理学特性または生理学的属性（以下、「生物物理学特性」と呼ぶ）を測定しかつ／または記録することができる任意の装置またはシステムを含んでもよい。生物物理学特性には、脳波活動、電気皮膚活動、他の身体電気活動、血圧、脈拍数、血液ガス、体温、機能的脳属性、または被験者から同期的に得ることができる任意の生理学的値があるがこれらに限定されない。当該技術分野では、例えば、脳波計、心拍数、呼吸数、電気皮膚活動を測定する電極を有する皮膚パッチ、血圧計、または他の装置など、多くのタイプのバイオフィードバックセンサ装置が知られている。バイオフィードバックセンサ装置に関する更に詳しい情報および本発明の内容で役立つ他の情報は、Bieramperlの米国特許第６，１７２，９４１号（「Method to Generate Self-Organizing
Processes in Autonomous Mechanisms and Organisms」）、Freerの米国特許第６，４０２，５２０号（「Electroencephalograph
Based Biofeedback System for Improving Learning Skills」）、およびGavishの米国特許第６，６６２，０３２号（「Interventive-
Diagnostic Device」）に見ることができ、これらの特許は、参照により全体が本明細書に組み込まれる。

１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置１０１は、所望の特定の生理学的属性の測定に適切な方法で、被験者１１５に接続されるかまたはその被験者１１５の近くに配置される。例えば、被験者の脳電気活動を測定するように設計されたバイオフィードバックセンサ装置は、複数のパッド式センサを含む脳電図（ＥＥＧ）を生成する装置を含むことができる。この例では、複数のパッド式センサは、被験者１１５の頭皮上に配置することができる。他のバイオフィードバックセンサ装置１０１を使用してもよく、それに応じて被験者との接続が変更されてもよい。

一実施形態では、１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置１０１は、少なくとも１つのコンピュータシステム１０３に動作可能に接続されるか、あるいはコンピュータシステム１０３と他の方法で通信してもよい。コンピュータシステム１０３は、１台または複数台のサーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ページャ、様々な無線装置、あるいは１つまたは複数のプロセッサまたはデータ処理能力を備えた他の計算処理装置であるか、それらを含むことができる。

本発明の一実施形態によれば、コンピュータシステム１０３は、バイオトレーニングアプリケーション１０７のホストとして働くことができる。バイオトレーニングアプリケーション１０７は、コンピュータアプリケーション、インターネットウェブサイト、イントラネットサイト、あるいは他のコンピュータソフトウェアアプリケーションまたはサイトを含むことができる。システム１００ａは、オペレータと管理者、あるいはバイオトレーニングアプリケーション１０７を介した他のユーザによって操作される。

一実施形態では、バイオトレーニングアプリケーション１０７は、１つまたは複数のソフトウェアモジュール１１３ａ〜１１３ｎを含むことができ、これらのモジュール１１３ａ〜１１３ｎは、被験者レコードを作成し、バイオフィードバック装置や他のデータ入力装置を介して被験者から被験者データをサンプリングし／受け取り、被験者データを処理し解析し、被験者の状態、測定可能な被験者データおよび患者に対するチャレンジ間の相関性に関する１つまたは複数の規則またはアプリオリ知識を作成し、維持しかつ／または更新し、患者を特定の状態にするように設計された被験者に対する１つまたは複数のチャレンジを策定し、望ましい状態にするために被験者に対する１つまたは複数のチャレンジを提示し、かつ／または本発明の他の特徴または機能を使用可能にする。

詳細には、後で更に詳しく述べるように、バイオトレーニングアプリケーション１０７は、サンプリングモジュール１１３ａ、チャレンジ提示モジュール１１３ｂ、規則エンジン１１３ｃ、再帰的データ解析モジュール１１３ｄ、双方向性ゲームモジュール１１３ｅ、および／または他のモジュール１１３ｎを含むことができる。目的によって、必ずしも全てのモジュールが必要とは限らない。

本発明の一実施形態によれば、１つまたは複数の関連付けられたデータベース１０５ａ〜１０５ｎは、コンピュータシステム１０３に動作可能に接続されてもよい。データベース１０５ａ〜１０５ｎは、例えばオラクル社から市販されているOracle（登録商標）リレーショナルデータベースか、そのリレーショナルデータベースを含むか、またはそのリレーショナルデータベースに接続されていてもよい。Informix（登録商標）、ＤＢ２（登録商標）（Database2）、他のデータストレージまたは照会フォーマットなどの他のデータベース、プラットフォーム、あるいはＯＬＡＰ（On
Line Analytical Processing）、ＳＱＬ（Standard Language Query）、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）などのリソース、Microsoft（登録商標）
Accessなども本発明に使用し、組み込み、またはアクセスすることができる。

データベース１０５ａ〜１０５ｎは、本明細書で述べる実施形態に従って作成され、処理され、解析され、または策定された任意の情報を受け取り記憶することができる。そのような情報は、複数の患者レコードおよびそのレコードと関連付けられた情報、規則エンジン１１３ｃと関連付けられた１つまたは複数の規則、チャレンジ、測定可能な被験者データおよび被験者状態の間の状態固有の相関性に関するアプリオリ知識、または他のデータを含む。本発明の操作に有効な遺伝的または後成的発現／制御データや他の実験データなどの外部で作成されたデータも、１つまたは複数のデータベース１０５ａ〜１０５ｎにロードされ記憶されてもよい。

本発明によるバイオトレーニングシステム（例えば、バイオトレーニングシステム１００ａまたは１００ｂ）は、１台または複数台のチャレンジ提示装置を含むことができる。図１Ａに示したように、チャレンジ提示装置は、例えばデータ表示装置１０９を備えてもよい。データ表示装置１０９は、例えば、コンピュータモニタ、テレビモニタ、液晶表示画面、または他のデータ表示装置を備えることができる。他のチャレンジ提示装置には、音発生装置（例えば、スピーカ）、振動装置、電極、または被験者にチャレンジを提示することができる他の装置がある。

本発明によるバイオトレーニングシステム（例えば、バイオトレーニングシステム１００ａまたは１００ｂ）は、１台または複数台のデータ入力装置を備えることができる。バイオフィードバックセンサ装置（例えば、バイオフィードバックセンサ装置１０１）は、後でコンピュータシステム１０３に入力される被験者データをサンプリングするので、バイオフィードバックセンサ装置は、データ入力装置と見なすことができる。しかしながら、バイオフィードバックセンサ装置の追加または代替として他のデータ入力装置１１１を利用することもできる。

データ入力装置１１１は、また、被験者データをサンプリング／受信してもよく、またコンピュータシステム１０３と動作可能に接続されるか通信可能にされてもよい。データ入力装置１１１には、例えば、キーボード、マウス、英数字キーパッド、タッチスクリーン、音声認識装置（例えば、マイクロフォンと付属のソフトウェア）、カメラや他の光学装置、あるいは被験者１１５から自発的または非自発的入力を受け取ることができる他の装置がある。実施形態によっては、データ入力装置１１１は、被験者データを収集するために使用されるだけでなく、１人または複数人のオペレータまたは管理者から入力／コマンドを受け取るために使用されてもよい。実施形態によっては、複数台のデータ入力装置１１１があってもよく、そのうちの何台かのデータ入力装置１１１は、特に被験者データのサンプリング用に割り当てられ、他のデータ入力装置１１１は、バイオトレーニングシステムと対話するオペレータ／管理者に割り当てられる。

図１Ｂに示した本発明の別の実施形態によれば、リモート対応バイオトレーニングシステムのためのシステム１００ｂが提供される。リモート対応バイオトレーニングシステム１００ｂは、特にコンピュータネットワーク１１７とリモート装置１１９を含むことができる。リモート装置１１９には、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、コンピュータゲーミングシステム、個人用／携帯用ゲーミングシステム、または他のリモート（例えば、コンピュータシステム１０３、管理者、臨床環境などからリモート）または無線リモート計算処理装置がある。リモート装置１１９は、コンピュータネットワーク１１７を介して、被験者１１５とコンピュータシステム１０３と間あるいはバイオトレーニングシステムの任意の部分との間で情報を受け取り、記録しかつ／または送ることができる。一実施形態では、バイオトレーニングシステムの構成要素の一部または全ては、システム内でデータをリアルタイムで伝達できる短距離無線技術（例えば、Bluetooth（登録商標）や他の技術）を利用することができる。他の実施形態では、長距離無線技術（例えば、携帯電話、無線、他の技術）を使用することができる。リモート装置を使用すると、例えば家庭内、職場内、道路上または他の環境などの臨床環境から遠いバイオトレーニングシステムと被験者の間の対話が可能になる。

リモート装置１１９は、複数の機能を可能にする様々なハードウェア／ソフトウェア／ファームウェアを備えることができる。例えば、リモート装置１１９は、例えばバイオフィードバックセンサ装置１０１、データ表示装置１０９（または、他のチャレンジ提示装置）、データ入力装置１１１、データベース１０５、コンピュータシステム１０３または他の要素の任意の組み合わせまたはサブセットとして働く。更に、いくつかの実施形態では、リモート装置１１９は、バイオトレーニングアプリケーション１０７およびそのモジュールの一部または全てを記憶し、ロードしかつ／または操作することができる。

当業者は、本明細書で述べる発明が様々なシステム構成と調和できることを理解するであろう。従って、更に多数または少数の前述のシステム構成要素を様々な実施形態で使用しかつ／または組み合わせることができる。また、本明細書で述べる機能を実現するために利用される様々なソフトウェアモジュール１１３ａ〜１１３ｎが、必要に応じて、バイオフィードバックセンサ装置１０１、データ入力装置１１１、チャレンジ提示装置（例えば、データ表示装置１０９）、リモート装置１１９、またはシステム１００ａと１００ｂの他の構成要素のうちの１つまたは複数上に維持されてもよいことを理解されたい。他の実施形態において、本明細書で述べる機能は、ソフトウェアに加えて、またはソフトウェアの代わり、にハードウェアおよび／またはファームウェアの様々な組み合わせで実現できることを理解するであろう。

図２は、被験者の状態を変化させるグローバル制御ネットワーク機能の誘発可能なバイオコントローラの識別、モデル化および調整を可能にするプロセス２００を示す。プロセス２００は、バイオトレーニングシステム（例えば、バイオトレーニングシステム１００ａまたは１００ｂ）を利用して、被験者の状態に関するデータ、特定の測定可能な被験者データ（遺伝的および後成的発現データを含む）に対する相関性に関するデータ、ならびにそのような状態を変化させるチャレンジに関するデータを収集することができる。

一実施形態では、プロセス２００は、被験者レコードを作成する工程２０１を含むことができる。一実施形態では、レコードは、バイオトレーニングアプリケーション１０７のモジュール１１３ａ〜１１３ｎの１つのデータ管理モジュールを使用して作成されてもよい。被験者が人間（例えば、被験者１１５）である一例において、被験者レコードは、被験者に関する識別情報（例えば、名前、住所、社会保障番号、または他の識別情報）、被験者に関する特徴的情報（例えば、年齢、民族的背景、体重、身長、または他の特徴）、被験者の病歴、被験者の現在の病状または症状（もしある場合）、および／または他の情報を含むことができる。患者レコードは、また、実験データを含むことができる。後述するように、この実験データは、被験者のバイオトレーニングシステムとの対話に関するデータ（例えば、被験者に提示されたチャレンジのタイプ／特徴、チャレンジが被験者に提示された日付／時間、チャレンジに対する患者の応答、その他のデータ）、サンプリングした被験者データ（このデータは、チャレンジに応じて収集されたデータまたはイニシャル／ベースライン被験者データを含むことができる）、サンプリングした被験者データの解釈（例えば、サンプリングした被験者データの任意の組またはサブセットによって示される特定の状態）、実験データに関するコメント、または他の情報を含むことができる。

工程２０３で、ベースライン／初期被験者データをサンプリングすることができる。一実施形態では、バイオトレーニングシステムによってサンプリングされた被験者データは（初期被験者データか応答被験者データか他の被験者データかに関係なく）、被験者と関係する４つのカテゴリのデータを含むことができる。それらのカテゴリは、１）生物物理学特性、２）自発的アクション、３）非自発的アクション、および４）遺伝的および後成的発現データである。他の実施形態では、本発明に他のタイプの被験者データを使用することができる。前述の生物物理学特性には、生理学的属性あるいは被験者の他の測定可能な生物学的特徴がある。被験者データとしての自発的アクションは、バイオトレーニングシステムの１台または複数台のデータ入力装置（例えば、データ入力装置１１１）を使ってサンプリングされてもよい。一例において、自発的アクション被験者データには、質問や、ゲームまたはパズルとの応答が含まれ、あるいは他の自発的アクションが含まれる。一例では、被験者データとしての非自発的アクションは、身体言語、顔面筋状態、眼球運動の観察、または他の観察可能または測定可能な非自発的指標を含み、１台または複数台のデータ入力装置１１１を用いてバイオトレーニングシステムに入力されてもよい。

被験者データとしての遺伝的または後成的発現データは、遺伝子転写（例えば、ＤＮＡからｍＲＮＡへ）またはその分子的制御、遺伝子翻訳（例えば、ｍＲＮＡからアミノ酸へ）またはその分子的制御、被験者の他の遺伝子制御措置を示すサンプルデータを指すことがある。遺伝的または後成的発現データは、既知の臨床的および分子生物学的実験技術を使用して得ることができる。例えば、組織サンプル中の特定の遺伝子の発現に関する情報が欲しい場合は、組織のサンプルを取得し、組織サンプルを構成する細胞を溶解させ、細胞からｍＲＮＡを分離し、当該の遺伝子のｍＲＮＡにアニールするプライマーと逆転写酵素を分離したｍＲＮＡに導入し、ＰＣＲを実行して当該の転写遺伝子を表わすサンプル中のｍＲＮＡのｃＤＮＡを生成し、マイクロアレイ視覚化技術（または他の技術）を使用してｃＤＮＡの存在／大きさを測定することができる。多くの理由（例えば、ｍＲＮＡの存在が必ずしも実際のタンパク質生産を示すとは限らないという理由や、転写が必ずしも翻訳を示すとは限らないという理由）で、他の分子検査法も使用することができる。分子生物学的測定技術に関する詳細は、「Current Protocols in Molecular Biology, Vol.4, (Frederick M. Ausubel
et al. eds.), John Wiley & Sons, Inc. (1999)」を参照されたい。この文献は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。（特に、２２．２節「Preparation
of mRNA for Expression Monitoring」を参照）。

遺伝的または後成的被験者データを得るために従来の分子生物学実験技術を使用すると、被験者細胞のサンプリングと、バイオトレーニングシステムに有用な実際の遺伝的または後成的被験者データの生成との間に遅れ時間が生じる場合がある。しかしながら、遺伝的または後成的発現データをより高速に生成するためのこれまで実現されていない技術を本発明と共に使用してもよく、その技術は、開発されたときに遺伝子発現データをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで測定することができる技術を含む。「www.genome.gov/11007578」を参照されたい。このサイトは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。更に、被験者データとしての遺伝的または後成的データは、同時測定可能な被験者データ（例えば、生物物理学特性、自発的アクション、非自発的アクションなど）と遺伝的または後成的発現との間の既知のまたは予測された相関性に基づく可能性のある遺伝的または後成的発現の外挿を含むことができる。更に、本明細書で述べるように、バイオトレーニングシステム自体は、研究者が、リアルタイムの測定可能な被験者データと遺伝的または後成的発現の間にそのような相関性を作成する能力を強化するために使用されてもよい。

被験者データ（初期被験者データか応答被験者データか他の被験者データかに関係なく）のサンプリングは、バイオトレーニングアプリケーションのモジュール１１３ａのサンプリングによって使用可能にされてもよい。サンプリングモジュール１１３ａは、任意のバイオフィードバックセンサ装置、入力装置、データ入力ソフトウェア（例えば、遺伝的／後成的発現データまたはバイオトレーニングシステム外から来る他のデータを入力するために利用される）、または他のソースと、１つまたは複数のデータベース１０５ａ〜１０５ｎまたはバイオトレーニングシステムの他の部分との双方向性を可能にすることができる。この双方向性は、本発明のシステムおよび方法と使用するための前述の装置、プログラムまたはデータソースから被験者データおよび／または他のデータをサンプリングし／受け取ることを可能にする。

次に、工程２０５で、ベースラインデータが、被験者のレコードの一部としてデータベース（例えば、データベース１０５）に記憶される。

一実施形態では、工程２０３でサンプリングされたベースライン／初期被験者データは、バイオトレーニングシステムを使用して調べている１つまたは複数の状態と関連付けられてもよい（例えば、特定の脳活動が、注意欠陥多動性障害を示す状態の存在、欠如、程度または他の特徴に関連づけられる場合は、その脳活動を監視してもよい）。従って、工程２０７で、ベースライン／初期被験者データを使用して、被験者の初期状態を決定することができる。

いくつかの実施形態では、初期状態は、既に分かっている可能性が高く、初期被験者データのサンプリングは、その状態の被験者データプロファイルを作成する働きをすることがある。例えば、工程２０７で決定された初期状態の遺伝的／後成的発現プロファイルのベースラインを示すために、工程２０３で、遺伝的および／または後成的発現データを被験者データとしてサンプリングする。遺伝的／後成的発現データは、被験者の状態の最も優れた指標であるが、リアルタイムでは他の被験者データの方がもっと容易に測定可能なことがある。従って、他のタイプの被験者データをサンプリングして、それらのベースラインプロファイルを決定することもできる。同時測定可能な被験者データ（例えば、遺伝的／後成的データ以外のもの）を、既知の関係を利用して特定の遺伝的／後成的プロファイルと関連づけてもよい。従って、同時測定可能な１組の被験者データの変化を使用して、特定の遺伝的／後成的プロファイルに外挿することができる。他の実施形態では、バイオトレーニングシステムを使用して、本明細書で述べる反復プロセスの各間隔で、同時測定可能な被験者データと遺伝的／後成的データの両方をサンプリングするとによってそのような適用可能な相関性を確立することができる。

一実施形態では、患者の状態（初期状態またはその後の状態を含む）を決定する段階は、被験者の機能的能力を決定する段階を含んでもよい。例として、患者の状態が、被験者の神経系と関連している場合、神経の機能的能力には、注意力、集中力、時間連続順序づけ能力、空間的順序づけ、または他の神経学的能力がある。この例では、これらの神経学的能力は、パズルやゲームとの対話または他の活動中に患者から収集された自発的アクションデータを使用してほとんど決定される。更に、この例では、被験者のベースライン機能能力データは、神経発達学的構成として被験者の現在状態を表するために利用される。神経発達学的構成は、本明細書で使用されるとき、他の適切なプロファイルに加えて個別の患者の神経学的プロファイルのモデルを含んでもよい。神経発達学的構成の一例は、人間の脳の役割または神経機能の１つまたは複数のモデルを含むことができる。これらの役割は、特定の開発、達成および／または他の適切な機能に合わせて調整し、統合し、同期させる必要がある。この構成は、本発明の進行の反復プロセスが、被験者の後の状態をモデル化しかつ／または状態変化と測定可能な患者データと被験者に提示されたチャレンジとの間の関係を検査または表現するときに利用されてもよい。

人の一生の様々なタスクまたは段階において、様々な神経機能が使用されまたは強調される場合がある。例えば、様々な神経機能の役割は、高校生が数学テストからテニスのゲームに切り換わるときに変化する。また、そのような神経機能は互いに「調和状態」で相互作用して、人間の脳が人間の生活に必要な様々なタスクを実行することを可能にする。また、他のシステムでは、他のタイプの機能が相互作用しかつ／または強調されることが必要な場合がある。人間が、本来神経発達学的な病的症状を示すときは、適切に実行されていない１つまたは複数の神経機能の調査が、何が間違っていてそれをどのように修正すべきかを識別する適切な出発点になることがある。そのような機能的能力のバイオトレーニングシステムのプロファイリングと神経発達学的構成の開発によってこの調査が実行されかつ／または支援される。他の実施形態では、本発明に使用されている被験者データを使用して被験者の他の態様の他の機能的能力と他の構成を決定してもよい。

工程２０９では、被験者に提示するための１つまたは複数のチャレンジを策定することができる。一実施形態では、これらの１つまたは複数のチャレンジは、規則エンジン１１３ｃによって策定される。一実施形態では、規則エンジン１１３ｃは、被験者の状態を初期状態から望ましい状態、例えば、自己組織化状態に変更する（あるいは、望ましい状態の詳細が現時点でまだ分かっていない場合は、単に被験者を初期状態から他の状態に移行する）際にチャレンジのどのタイプ／特徴が有効なのかに関するアプリオリ知識を含むかまたはそのようなアプリオリ知識にアクセスする。従って、規則エンジン１１３ｃは、工程２０３からサンプリングされた被験者データのいくつかまたは全てを利用することができる。いくつかの実施形態では、規則エンジン１１３ｃは、規則／アプリオリ知識の適用が完全に自動でもよい。他の実施形態では、チャレンジを策定しかつ／または規則／アプリオリ知識を構築する際に、規則エンジンによって、オペレータ、管理者、または他の人間の手動の対話が利用されてもよい。

いくつかの実施形態では、どのチャレンジを施すべきかに関するアプリオリ知識はほとんどなくてもよい。これらの実施形態では、本明細書に示した反復プロセス（例えば、プロセス２００）は、チャレンジのタイプ／特徴と測定可能な被験者データ（遺伝的／後成的データを含む）と特定の状態移行との間の相関性を構築するために複数回繰り返されてもよい。実際には、本発明の再帰的解析機能自体は、被験者を特定の症状状態から特定の自己組織化無症状状態に移行するチャレンジの開発を可能にする状態固有のコントローラを発見することを目標とする。

工程２１１で、１つまたは複数の策定されたチャレンジが被験者に提示される。以上のように、チャレンジのタイプ／特徴は、測定可能な被験者データ（遺伝的／後成的データを含む）とチャレンジと特定の状態を関連付けるアプリオリ知識により異なってもよい。チャレンジのタイプの例には、双方向パズルおよびゲーム（ゲーム機や携帯電話、他のゲーミングまたは電子装置上で遊技可能なビデオゲームおよび／またはゲームを含むが、非ビデオ式ゲームも含む）あるいは他の視覚的または対話的な刺激がある。他のタイプのチャレンジには、聴覚要素（例えば、音、言葉、指示などで、これらはどれも、単独で施されてもよく、前述の双方向性ゲームと共にまたは他のチャレンジと共に施されてもよい）、触覚刺激、嗅覚または味覚刺激、電気的刺激および／または他の刺激がある。いくつかの実施形態では、チャレンジは、被験者の状態の変化（または、少なくとも含まれる測定可能な被験者データと遺伝的／後成的データの変化）を引き起こすように意図された任意の刺激、相互作用またはイベントを含むことができる。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムのチャレンジは、被験者の自己組織化作用を誘発するように意図された「内部」刺激、指示またはイベントを利用することができる。例えば、被験者を被験者自身の呼吸に気持ちを集中させる指示が施される。被験者の自己組織化作用を誘発するように意図された他の内部刺激または刺激は、それらの刺激が学習強化モジュールのストラテジによってもっと持続可能になるように使用されてもよい。内部刺激、指示またはイベントに対する被験者の集中あるいはそれらの連続適用は、機能的能力データ、振動作用データ、機能的制御経路データ、細胞周期経路データ、および／または他のデータが、バイオトレーニングシステムによってサンプリングされかつ／またはプロファイリングされるときに継続してもよい。更に、追加の生体適応チャレンジは、被験者が内部刺激に集中する前、集中している間または集中する後で導入されてもよい。内部刺激への継続的な被験者の集中は、バイオコントローラと自己組織化作用の識別、モデル化および操作を支援する働き、また状態固有の神経発達学的操作を自律的に最適化するのに役立つ場合がある。

バイオトレーニングシステムは、無数の考えられる環境的作用を含めることによって、所定の環境的状況の範囲内で誘発可能な制約の探索を改善する人工生命（ＡＬ）設計を採用してもよい。双方向性と環境的チャレンジの組み合わせによって誘発されるバイオコントローラダイナミクスは、被験者の最適化された神経発達学的動作をトリガする自己組織化作用を含んでもよい。そのような最適化された状態固有の神経発達学的動作は、心臓血管の治療でβ遮断薬を使用するのと同じように被験者を無症状状態に移行する場合がある。

被験者の状態変化の原因となるバイオトレーニングシステムによって誘発される自己組織化作用は、「グローバル自己組織化作用」を含んでもよい。グローバル自己組織化作用は、多くの種の全体に見られるかまたは適用可能な自己組織化バイオコントローラに関する情報を含むことがある（植物や人間以外の動物のようなシステムとのバイオトレーニングシステムの使用に関する本明細書の考察を参照）。

いくつかの実施形態では、１つまたは複数のチャレンジは、チャレンジ提示装置（例えば、データ表示装置、スピーカ、電極、または他の装置）を使用して被験者に提示されてもよい。そのような実施形態では、チャレンジ提示モジュール１１３ｂは、そのようなチャレンジの提示を容易にすることができる。例えば、チャレンジ提示モジュール１１３ｂは、コンピュータシステム１０３／バイオトレーニングアプリケーション１０７とチャレンジ提示装置との間の双方向性を提供することができ、それにより、規則エンジンによって策定されたチャレンジが患者に首尾よく提示される。いくつかの実施形態において、オペレータまたは管理者が、患者にチャレンジを提示することを任されている場合、チャレンジ提示モジュール１１３ｂは、チャレンジの提示の詳細に関してオペレータまたは管理者に指示を提供する。

被験者に１つまたは複数のチャレンジを提示すると、自己組織化作用が誘発され、また神経発達学的操作と存在の無症状状態が最適化される。そのような結果は、（例えば、頑強な１組の規則／アプリオリ知識による）チャレンジの特定の設計を予期されるかまたは望まれた結果でもよく、バイオコントローラ知識／相関関係を調査／解明するために更に繰り返して使用される実験副産物でもよい。いくつかの実施形態では、最適化された状態固有の自己組織化神経発達学的動作への誘導は、漸進的（前述のように、初期状態から期待状態への変化が漸進的）および／または一時的でもよい。

工程２１１で、１つまたは複数のチャレンジを提示した後または提示している間に、工程２１３で、応答被験者応答データがサンプリングされてもよい。ベースライン／初期被験者データと同じように、工程２１３で被験者からサンプリングされた被験者データは、定義された４つのデータカテゴリのいずれかを含むことができる。工程２１３でサンプリングされた応答被験者データのタイプは、望ましい状態と関連することが分かっているデータ（例えば、アプリオリ知識内の）でもよい（例えば、応答被験者データが、バイオトレーニングシステムを使用して調べている１つまたは複数の病状または症状と関連する）。いくつかの実施形態では、サンプリングされた応答データのタイプは、工程２０３のベースライン／初期被験者データと同じタイプでもよい（例えば、応答データがベースラインデータとどれほど異なるかを調べるため）。他の実施形態では、サンプリングされたデータのタイプは異なってもよい。

工程２１５で、応答データは、被験者のレコードの一部としてデータベースに記憶される。工程２１７で、応答データは解析される。この解析は、再帰的解析モジュール１１３ｄによって実行されてもよく、前述のように、初期被験者データと応答被験者データの比較を含んでもよい（反復プロセスの後の反復では、この比較は、最も新しい組の応答データを以前の応答被験者データと初期被験者データの一部または全てと比較することを含んでもよい）。この解析は、また、工程２１１の１つまたは複数のチャレンジが、被験者の状態（例えば、ポジティブ、ネガティブ、検出されたがポジティブやネガティブとは限らない状態変化、無効）を有するという効果、および／または前記効果の任意の漸進的測定（例えば、望ましい状態への僅かな動き、望ましい状態への大きな動きなど）を識別することができる。以前の被験者データに対する応答被験者データの違い、使用されるチャレンジのタイプ／特徴、および被験者の状態への影響のこの解析を使用することによって、再帰的解析モジュールは、規則エンジン１１３ｃと、それまでのサンプル−チャレンジ−サンプルの反復で学習したことを反映するアプリオリ知識を更新することができる。これらの更新は、工程２１９で、データベース１０５に保存されてもよい。

次に、プロセス２００は、工程２０９に戻って、更新された規則エンジン１１３ｃとアプリオリ知識に基づいて追加のチャレンジを策定する。従って、プロセス２００は、深くなり続けるデータストアを作成するために任意の回数繰り返される場合がある。以上のように、このデータストアは、遺伝的／後成的発現データと、この発現データの、特定の状態を示す同時測定可能な被験者データ（例えば、生物物理学特性、自発的アクション、非自発的アクション、または他の同時測定可能データ）およびこれらの特定の状態の変化を作り出すチャレンジのタイプ／特徴に対する相関性とを含んでもよい。従って、深くなり続けるデータストアによって、被験者を習慣化した病的状態から自己組織化し習慣化していない無症状状態に意図的に移行するために使用することができる状態固有のコントローラが明かになる。

図３は、複数の被験者に関するデータを利用して、被験者を習慣化した病的状態から自己組織化し無症状の生物学的状態に移行する状態固有の制御作用を更に詳しく解明することができるプロセス３００を示す。工程３０１で、実験データを含む複数の被験者レコードを（例えば、解析プロセス２００を繰り返し使用して）収集し生成し、データベース１０５に保存する

いくつかの実施形態では、特定の状態が調査されているので、同じかまたは類似の初期状態（例えば、同じ病的状態／症状）を有する被験者だけが収集／記憶されてもよい。他の実施形態では、特にあまり特徴のない症状を検査するとき、グループ化した被験者レコード間の相関性が少ない場合がある。

工程３０３で、１つまたは複数のデータマイニング技術を、複数の被験者レコードの一部または全てに適用することができる。いくつかの実施形態では、再帰的解析モジュール１１３ｄが、このデータマイニング工程を実行してもよい。複数の被験者レコードにわたるデータを調べることにより、全体的に適用可能な意味のある相関性を発見する統計的確率が高まり、得られる相関性が頑強になる。

データマイニング工程３０３は、被験者を特定の望ましい状態（例えば、特定の自己組織化状態）に最もうまく移行するチャレンジを解明しようとする。データマイニング工程３０３は、また、特定の状態（その状態が、望ましくない病的状態か、望ましい無症状状態か、その間であるかに関係なく）を最もよく反映する測定可能な被験者データ（遺伝的／後成的データを含む）を解明しようとする。更に、データマイニング工程３０３は、同時測定可能な被験者データ（例えば、生物物理学特性、自発的アクション、非自発的アクションなど）と遺伝的／後成的発現データとの間の相関性も解明しようとする。一般に、データマイニング工程３０３は、チャレンジ（例えば、そのタイプ／特徴）、測定可能な被験者データ（遺伝的／後成的発現データを含む）、および特定の状態を関連づけることができる。いくつかの実施形態では、規則エンジン１１３ｃの既存の規則／アプリオリ知識は、このデータマイニングの基礎として使用することができる。前述の相関性に関するアプリオリ知識がほとんど存在しない他の実施形態では、複数の患者レコード全体にわたってデータマイニングを使用して規則／アプリオリ知識を構築することができる。

工程３０３で発見された相関性から、（被験者データとチャレンジと特定の状態間の前述の相関性の形の）特定の状態固有の生物学的制御作用、即ちバイオコントローラをよりよく理解することができる。工程３０５で、これらのバイオコントローラの理解を使用して、プロセス２００などの反復プロセスで使用されるアプリオリ知識を豊かにし、また個々の被験者を習慣化した病的状態から自己組織化無症状状態に意味のある程度だけ首尾よく移行するチャレンジの策定を支援することができる。図３に示したように、プロセス３００は、次に、豊かにされた規則／アプリオリ知識を使用して更なるデータマイニングを行う工程３０３に戻ってもよく、更なるデータマイニングの前に追加の被験者レコードを収集する工程３０１に戻ってもよい（従って、プロセス３００は、プロセス２００と同じように、反復プロセスでよい）。

プロセス２００の反復サイクリング中に工程２１７で実行される再帰的解析、プロセス３００の工程３０３で実行されるデータマイニング工程、および／または再帰的解析モジュール１１３ｄによって実行される他の解析は、被験者データ（拡大し続けるデータストア）の継続的サンプリングによるデータを繰り返し解析して（例えば、フラクタル統計解析）、被験者に提示するバイオ適応チャレンジの特定のタイプとレベルを策定することができる。再帰的解析／データマイニングは、マルチロジックおよびマルチ解析プロセスを含んでもよく、そのようなプロセスは、従来の統計的基準を適切な非線形の動的規則ベースの機能的パターン解析と統合してもよい。この解析の一部として、反復データマイニング方法を使用して、データの従来の表面刺激−反応の制約を「掘り下げる」こともできる。再帰的解析／データマイニングは、データを、確率的モデル、マルチフラクタルモデルおよび／または他の統計スクリーンを含むが、これらに限定されない様々な統計スクリーンにかけることができる。

更に、規則エンジン１１３ｃは、再帰的データ解析モジュール１１３ｄから抜き出し「学習」して適切なレベル／タイプのバイオ適応チャレンジを設計する人工知能（ＡＩ）および他の機械学習方法を採用することもできる。バイオトレーニングシステムのこの態様は、グローバル制御ネットワーク機能の誘発可能なバイオコントローラを識別し、モデル化し、調査するために、機能的能力データや他のデータを利用することができる。

上記の通り、被験者は人間でなくてもよい。バイオトレーニングシステムを使用する遺伝的／後成的発現のバイオコントローラのいくつかの研究は、植物および／または動物システムに関するものでもよい。これにより、研究者は、生命維持に重要な器官の組織を含む全てのタイプの被験者組織のサンプル細胞を取得して、状態変化において最も一般的な組織内の発現を測定することができる（このアクセスは、人間の患者には実行できない可能性がある）。本明細書に記載したように、進化的に保存された遺伝子ファミリーの相関性を使用して、植物または動物システムの状態を人間の状態と関連づけてもよい。従って、本発明を使用する植物または動物システムの研究は、後で人間被験者に使用される規則／アプリオリ知識を強化する際にきわめて有益な場合がある。更に、本明細書に記載したように、仮想システム／シミュレーションでバイオトレーニングシステムの反復プロセスを使用することは、最終的に人間被験者に使用される規則／アプリオリ知識を強化するのに役立つ場合がある。

図４は、バイオトレーニングシステム（例えば、バイオトレーニングシステム１００ａまたは１００ｂ）が、バイオコントローラの識別が最適化されたグローバル状態固有の介在する神経発達学的動作を誘導することを可能にする仮想／疑似生体システムにチャレンジする例示的なプロセス４００を示す。プロセス４００は、被験者データ（遺伝的／後成的発現を含む）とチャレンジと特定の被験者の状態の間の相関性を解明する疑似生体システムに対する仮想チャレンジ／照会を利用する。工程４０１では、実験データ、機能的能力データ、神経発達学的構成、遺伝的および後成的制御ネットワークデータ、および／または他のデータ（集合的に「自己組織化データセット」）を含む複数の被験者レコードが、プロセス２００および／または他のプロセスを使用して生成または収集され、また１つまたは複数のデータベースに記憶されている。自己組織化データセットは、バイオトレーニングシステム内部からのものでなくてもよく、外部ソースからのものでもよい。

いくつかの実施形態では、自己組織化データセットを使用して、仮想中枢神経系、仮想遺伝子制御ネットワーク、または他の仮想生体システムを構成することができる。そのような仮想システムは、バイオトレーニングアプリケーションの仮想システムモジュールによってバイオトレーニングシステム内で確立され維持されてもよい。この仮想生体システムは、自己組織化／無症状状態でその状態への照会が特定の無症状状態の特徴を解明するように動作してもよく、習慣化した病的状態の特徴を示す症状状態を操作してもよく、かつ／またはある状態から別の状態に移行してそのような移行の詳細を示してもよい。

工程４０３で、再帰的データ解析モジュール１１３ｄは、自己組織化データセットおよび／またはその仮想生体システムの再帰的解析を実行することができる。工程４０５で、規則エンジン１１３ｃモジュールは、自己組織化データセットの仮想システムに対する１つまたは複数の仮想チャレンジ／照会を策定することができる。いくつかの例では、プロセス４００の照会は、プロセス２００のチャレンジに対して類推することができる（例えば、プロセス２００のチャレンジは、生体被験者を構成する生物学的ネットワーク／システムに対する「クエリ」と見なすことができる）。工程４０７で、仮想チャレンジ／照会が、仮想システム／自己組織化データセットに提示されてもよい。工程３０５で提示される１つまたは複数のチャレンジ／照会は、測定可能な被験者データ（遺伝的／後成的発現データを含む）チャレンジ、状態、細胞制御経路、バイオコントローラ、自己組織化作用、および本明細書で述べるプロセス、システムおよび状態固有の目標に関連する他のデータに関する相関的データを解明するように設計されてもよい。

工程４０９で、工程４０７の仮想チャレンジ／照会の結果が、１つまたは複数のデータベースに記録され記憶される。次に、その結果が、自己組織化データセットに戻され、更に仮想生体システムの理解を更に高めるために使用され、またこの結果は、プロセス２００で説明したものに類似の「仮想繰り返しループ」を構成する追加の照会／仮想チャレンジを構成するために使用されてもよい。工程４１１で、この深くなり続ける繰り返し解析は、機能的制御経路、バイオコントローラ、および状態固有の自己組織化作用と関連した複雑な情報を解明することができ、これらの情報は、プロセス２００および３００に使用されるチャレンジ、状態、被験者データ、生体制御ネットワーク、およびそれらの影響などの間の相関性の規則／アプリオリ知識に追加されてもよい。規則／アプリオリ知識に対するこの更なる追加を使用して、被験者を病的状態から無症状の自己組織化状態に首尾よく移行するチャレンジを更に策定することができる。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムは、また、状態固有のバイオコントローラの識別、モデル化および調整に関連する追加情報を発見するために、遺伝ネットワークアナライザ（ＧＮＡ）と類似の遺伝子および進化アルゴリズム機能レイヤを使用するサーチエンジン機能を備えた遺伝子解析モジュールを含んでもよい。遺伝子解析モジュールが得ようとする情報は、自己組織化発現の変更が行われたことを確認するために使用することができる遺伝的および後成的発現（例えば、被験者データ）データを含んでもよい。ネットワーク解析は、とりわけ、既知のネットワーク発現モデル内の転写発現を確認する方法を含むことができる。遺伝ネットワークアナライザと類似の遺伝子解析モジュールは、分子レベルの遺伝子およびタンパク質調節プロセスをモデル化しシミュレートするためのコンピュータで実現されたシステムを含んでもよくあるいはそのようなシステムに接続されてもよい。遺伝子解析モジュールによって生成された情報は、再帰的解析モジュール１１３ｄによって実行される再帰的解析によって利用されてもよく、従って、バイオコントローラと誘発可能な状態固有の自己組織化作用の識別、モデル化および調整を改良し支援するためにバイオトレーニングシステムの双方向プロセスに導入されてもよい（例えば、プロセス２００、３００、または４００）。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムとの連続的な対話により、被験者のグローバル適応制御細胞周期経路は、双方向反応性を示す環境感度に合わせてプロファイルされ、適切な場合には自己組織化作用に寄与する。細胞周期経路は、細胞が他の細胞やそれらの環境と協調して経験する変化の分子カスケードを含むことができる。細胞周期経路情報は、再帰的解析モジュール１１３ｄの再帰的解析で利用され、従って、バイオコントローラおよび誘発可能な状態固有の自己組織化作用の識別、モデル化および調整（例えば、プロセス２００，３００、または４００）のプロセスに導入されてもよい。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムには、バイオトレーニングアプリケーション１０７の一部である学習強化モジュールが埋め込まれる。この学習強化モジュールは、人工知能（ＡＩ）、人工生命（ＡＬ）、または他の適応／機械学習ルーチンを含むことができる。学習強化モジュールは、反復グループ解析（ｉＧＡ）と同じように動作し、被験者から「学習」し、またそれ自体を継続的に再設計してもよい。例えば、学習強化モジュールは、被験者のための様々な価値ある強化（例えば、バイオトレーニングシステムに支援された双方向性ゲームの次レベルへのアクセス）によって、反復サンプリング、チャレンジまたは照会（現実または仮想）によって生成される任意の実際、仮想、または出現する自己組織化作用経路の正確な負荷対性能比を維持することができる。学習強化モジュールは、反復／連続的バイオフィードバックプロファイリングまたはチャレンジから被験者への出現パターンを利用して（例えば、生きている被験者の中枢神経系［ＣＮＳ］に対するチャレンジあるいはデータベースまたは仮想被験者に対する仮想チャレンジまたは照会）、個別の被験者または出現データから任意の再設計または「学習」を実施することができる。バイオトレーニングシステムのこの発展的設計によって、バイオトレーニングシステムが（例えば、バイオトレーニングシステムの一部分でもよく、または再帰的解析モジュール１１３ｄに伝えてもよい）、捉えにくい「動く標的」（バイオコントローラなどの）であることがしばし立証されている複雑な生体システム内のメカニズムをより適切に識別しモデル化することができる。この発展的設計は、連続的な反復サンプリング、チャレンジングまたは照会（現実または仮想）を利用するプロセス（プロセス２００、３００および４００など）において再帰的解析モジュール１１３ｄと規則エンジン１１３ｃによって実現されてもよい。

学習強化モジュールは、例えば、バイオトレーニングシステムによって支援された双方向性ゲームの次レベルへのアクセス、賞、または他の価値ある強化など、被験者のための様々な強化を取り込むことによって、意欲のある被験者の参加を確保する。この強化は、負荷対性能比のＡＩ／ＡＬ精度が、反復サンプリング、チャレンジングまたは照会（現実または仮想）によって示されまたは生成されるように実際、仮想、または出現する自己組織化作用に基づいて高められるときに、被験者参加を「楽しくない」期間内に維持することがある。

一実施形態では、学習強化モジュールは、振動作用モードを測定しマッピングすることができる。振動作用は、マクロおよび分子共発現生体経路での両側の被験者の細胞通信の同期および／または非同期電位を最適化する双方向ストラテジの分子ターゲットの有効性を含むがこれに限定されない。本明細書で使用されるとき、ターゲットは、特定のターゲット遺伝子または遺伝子群、特定のターゲットタンパク質またはタンパク質群、ターゲット化学反応／相互作用またはそのグループ（例えば、一連の反応／相互作用）、または他のターゲットを含むことができる。これらの同期電位は、細胞群が化学的通信によってその活動を同期させる能力を含むことができる。そのような同期電位の発見は、複数の細胞群が、完全かつ／またはより持続的な状態変化のための変更を必要とするという点で、被験者の状態に及ぼす作用と関連する。同期電位や他の動的細胞信号電位が明らかなとき、学習強化モジュールは、適応するバイオトレーニングシステムの双方向ドメインを利用して追加の機能ターゲットに対処することができる。

学習強化モジュールは、また、種または生体システム全体にわたって存在することがあるグローバル振動パターンを調査することができる。学習強化モジュールによって生成された情報は、バイオコントローラおよび誘発可能な状態固有の自己組織化作用の識別、モデル化および調整のプロセス（例えば、プロセス２００、３００、または４００）に導入されてもよい。

本発明の一実施形態では、分子生物学的な実験測定技術を使用して、様々な状態に関する遺伝子発現データを収集または検証することができる。この遺伝子発現データは、特に、細胞制御ネットワークまたは化学的細胞信号カスケードに関するデータを含む。遺伝子発現データは、「オーソロガス」データを含んでもよい。本明細書で使用されるとき、「オーソロガス」は、様々な有機物全体にわたって進化的に保存された１組の共発現遺伝子を指すことがある。このタイプの調査に使用される分子測定技術には、サザンブロット法、ノーザンブロット法、マイクロアレイ解析、組み合わせ高スループットまたは超高スループット分子測定、または任意の化学的細胞通信方法がある。また、化学的通信および遺伝子発現プロファイルに関する情報を収集し検証するために機能的脳イメージを使用することができる。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムは、また、双方向性ゲームを被験者に提示することを可能にするソフトウェアを含むことができる双方向性ゲームモジュール１１３ｅを備えることができる。被験者に提示される双方向性ゲームには、ビデオゲーム、アクション／グラフィックベースのゲーム、テキストベースのゲーム、および／または他のタイプのゲームがある。双方向性ゲームは、被験者に対するチャレンジ、指示または刺激のしきい値上またはしきい値下の提示ならびに被験者からの応答／データの受け取りを容易にすることができる。いくつかの実施形態では、双方向性ゲームは、並行動作しかつ／または１台または複数台のバイオフィードバックセンサ装置を利用する。

一実施形態では、双方向性ゲームは、データ表示装置を介して被験者に提示されてもよい。データ表示装置は、コンピュータモニタ（コンピュータまたは他のコンピュータで実現されたシステムの一部として）、テレビジョン、ＬＣＤ画面、スピーカ、または被験者にデータを提示することができる他の装置を含むことがある。双方向性ゲームと関連してデータを処理し被験者からデータを受け取るために追加の構成要素が必要な場合がある。他の実施形態では、双方向性ゲームは、例えば、図１Ｂのリモート装置１１９などのリモート装置を介して被験者に提示されてもよい。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムは、また、全ての娯楽／芸術媒体形式を含む、芸術的および身体的表現練習、運動、軍隊、ヨガおよび／または治療のトレーニングのビデオ／音声／写真／ＤＶＤ例を受け取り、処理しかつ／または利用するモジュールを含むことができる。これらの受け取った媒体は、本発明のバイオトレーニングシステムを使用する被験者がサンプリングできるようにし、また適切な場合に、これらの媒体を、より個人化しまた最終的に連動機能を最適化するためのシステムの双方向性の様々なバージョンのバイオフィードバックフォーマットに積み重ねることができる。いくつかの実施形態では、所有する興味がある場合はサンプリングから購入まで巧みに移行するプロセスがあってもよい。

一実施形態では、本発明は、例えば、被験者（例えば、人間被験者）に取り付けられる装着可能なセンサ集団を使用して、被験者上のいくつかのソースポイントから分散バイオフィードバックデータをアップロードするための新規のコンピュータチップ設計／ファームウェアモジュールを提供することができる。この新規のチップ設計／ファームウェアモジュールは、無線装置にもかかわらず他のマルチキャスティング媒体の統合を実現することができる。チップ／ファームウェアモジュールは、また、バイオフィードバックプロセスを含むアップロードおよびダウンロード機能を含むことができる。更に、チップ設計／ファームウェアモジュールは、バイオトレーニングシステムに全ての娯楽／芸術的媒体フォーマットを含む、芸術的な身体的表現練習、運動、ヨガおよび治療のトレーニングのビデオ／音声／写真／ＤＶＤ例のダウンロードを可能にすることができる。本明細書で述べたように、そのようなアップロードされた媒体は、バイオトレーニングシステムの被験者がその媒体をサンプリングすることを可能にし、適切な場合に、そのような媒体を、より個人化し連動機能を最適化するためにシステムの双方向性のバイオフィードバックフォーマットのバージョンに積み重ねることができる。

図５は、本発明の一実施形態によるバイオトレーニングシステムである例示的なシステム５００を示す。システム５００は、本発明によるバイオトレーニングシステムの２つの主な機能ドメインを統合するために使用されるバイオトレーニングアプリケーション５０１を含むことができる。バイオトレーニングアプリケーション５０１は、「状態と固有学習メモリと挙動」（ＳＳＬＭＢ：state, specific learning memory and behaviors）として知られる特定の方法論に従って動作する。システム５００のドメイン５０３は、バイオトレーニングシステムの第１の主要機能ドメインを示す。ドメイン５０３は、主に、システム５００の被験者の双方向性に対応することができる。この双方向性は、被験者に対するチャレンジ、刺激、指示または他のデータの策定と提示、および被験者データのサンプリングと受信を含むことができる。ドメイン５０３に他の双方向性が含まれてもよい。

ドメイン５０５は、バイオトレーニングシステムの第２の主要機能ドメインを示す。ドメイン５０５は、主に、データ解析ドメインでよい。データ解析は、例えば、本明細書で述べるシステムと方法の全体に適用されるような再帰的データ解析を含むことができる。データ解析は、また、識別しモデル化し調整するデータのプロファイリングとデータ処理、バイオコントローラ、および状態固有の自己組織化作用を含むことができる。プロファイルされ／または処理されたデータは、例えば、細胞周期経路、機能的制御経路および他のデータならびにチャレンジと照会の策定（仮想と現実の両方）を含む。

ＳＳＬＭＢは、プロセス２００、３００および４００で述べたように、データに対する仮想チャレンジの集中（データ解析ドメイン）と、被験者の中枢神経系（ＣＮＳ）の実際のチャレンジとプロファイリング（双方向ドメイン）を利用する。ドメインの集中、両方のドメイン内に生成されたデータの解析（再帰的解析、現実および仮想チャレンジと照会の管理、学習強化モジュールによる方法の発展、およびシステムの他の要素）、およびその解析によりもたらされる多量で複雑な情報は、個別の被験者および被験者群内の存在の状態およびそれと関連した標的調整の影響を受けやすいバイオコントローラのネットワーク接続クラスタを正確に明らかにするのに役立つ場合がある。従って、ＳＳＬＭＢは、現実チャレンジと仮想チャレンジ両方からのデータを組み合わせて、被験者システム制御状態の機能的制約をリアルタイムで識別することができる。ＳＳＬＭＢは、また、グローバルに適用可能なバイオコントローラモデリング化情報を明からにすることができる。

双方向性と「状態」方法論の新規の集中により、バイオトレーニングシステムは、「状態」、環境、遺伝的および後成的性能作用の形成上の内部と相互の関係を形成するグローバルなネットワーク接続されたコントローラ作用を調べる。例えば、フェムト秒レーザ、アト秒レーザ、他のレーザや機器などの生体計測機器を更に含めることにより、バイオトレーニングシステムは、制御ネットワークに非ローカルに寄与しかつ適切なバイオフィードバックデータをシステムのトレーニング設計に送ることができる量子コントローラの調査を可能にする。これらの適切な役割が明らかにされるとき、本システムは、増幅するための能力を最もよく示す遺伝子標的化表現型細胞経路を識別しモデル化する。対話と「存在の状態」の相乗効果によって、例えばヒエラルキー、ヘテラルキー（heterarchy）、ホラルキー（holarchy）など、遷移しきい値に寄与するアクションのメカニズムと制御モデルが分かる。これらの遷移しきい値は、進化的に保存されたグローバルな制御細胞シグナリングバイオ能力／バイオコントローラを表現する。明らかにされたバイオコントローラから、システムは、強化されかつ／または最適化された機能性と性能を示す順応の出現を支援する「状態」、脳領域および分散型ネットワーク作用を更に誘導し補充するために、これらの適切な能力をどのように協力的に結合できるかを調べることができる。

一実施形態では、バイオトレーニングシステムは、固有の被験者が、行動のための迅速な最適化された自律的な（容易な）学習統合能力を誘導するために制御バイオコントローラの識別、モデル化および調整を支援する。これらの学習統合能力の導入は、バイオトレーニングシステムの新規のデータ解析および実際の／仮想の照会によって達成することができる。容易な学習統合の迅速なアクセスおよび「自動性」（容易性）は、システムによって引き出される注意、集中および存在の状態固有のレベルのグローバルな同調化の精度と頑健さによって可能になる。

神経系が様々な調整ストラテジを使用して機能プロセスを比較的正確に同期し、一般化し、習慣化することは、生体記号論と神経科学の研究において周知である。この共進化的なバイオトレーニングシステムは、その方法論を使用して、測定可能な改良のための自然の調節プロセスを仲介するのに必要な固有のストラテジと自然の状態に対応する。これらの測定可能な改良は、システム自体の制御制約、例えば、最適化された転写の範囲内で最初に実装される高い性能変数によって示される。バイオトレーニングシステムは、そのような固有の進化バイオプロセスを巧みに利用する。前述のように、そのような適切な再生生体機能のグローバルな自己組織化コアは、様々な方法で焦点が当てられる。バイオトレーニングシステムの集中手法の最も中心的な方法は、この例では、本発明の様々なドメインによって明らかにされ、適応ストラテジの自然の「パターニング」において自然に働く再生力のある自己組織化コントローラ機能を「探す」ことである。その場合、バイオトレーニングは、自然の調整規則と合わせることによって、本発明のシステムと方法によって識別された上方制御プロセスの状態固有の同期統合を支援して、そのような識別されたグローバルなレディネス状態のより幅広い脳一般化を達成する。そのような最適化されたグローバルなレディネス状態は、適切かつ最も深く保存され進化的に再生力のある手段、すなわち自己組織化転写エンハンサーによって測定可能に確認することができる。

ヒトゲノムのマップの理解が進むにつれて、識別された潜在的薬物ターゲットの数も増えている。従って、実際の研究は、単に潜在的ターゲットを識別するのではなく、実行可能な遺伝子ターゲットを確認する方向に変化してきている。同時に、ＲＮＡ干渉技術は、異常遺伝子を沈黙させることによって疾病を首尾よく治療するために有効な薬物ターゲットとの相互作用に成功した。しかしながら、ＲＮＡ干渉技術の可能性の大部分は、単一遺伝子の単一の対立遺伝子の発現をできるだけ少ないＲＮＡｉ投与量で沈黙させる能力にある。この可能性は、ＲＮＡ干渉機構の分子機構をより深く理解することに依存することがある。ＲＮＡ干渉は、特定の遺伝（または他の）ターゲットの有効性を実証するために様々な状態固有学習メモリと挙動（ＳＳＬＭＢ）技術と共に使用されてもよい。

本明細書は、病的状態から無症状状態への変化について述べているが、本発明を利用して、被験者を、学習制限を特徴とする状態から最適な適応学習に移行し、任意数の人生のチャレンジの次善のレディネスの状態から最適の準備／意識に移行し、かつ／または任意の次善の状態からより最適な状態に移行することができる。

本発明の他の実施形態、用途および利点は、本明細書に開示した本発明の明細と実施を考察することにより当業者に明らかになるであろう。明細書は、単なる例示と見なされるべきであり、従って、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。

本発明の一実施形態によるバイオトレーニングシステムの概略図である。 本発明の一実施形態によるバイオトレーニングシステムの概略図である。 本発明の一実施形態による方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態による方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態による方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態によるバイオトレーニングシステムの２つの主な機能ドメインの図である。

符号の説明

１０１ バイオフィードバックセンサ装置
１０３ コンピュータシステム
１０５ａ〜ｎ データベース
１０７ バイオトレーニングアプリケーション
１０９ 表示装置
１１１ データ入力装置
１１３ａ〜ｎ モジュール
１１５ 被験者

Claims (26)

1. 被験者の状態の変化を引き起こすかまたはより深く統合するためのコンピュータで実現されるシステムであって、
   第１番目に、前記被験者の初期状態に関する少なくとも遺伝的または後成的発現データを含む初期被験者データをサンプリングする少なくとも１つのデータ入力装置と、
   前記被験者と関連付けられた被験者レコードと関連して前記初期被験者データを記憶するデータ記憶装置と、
   前記被験者に提示され、前記被験者の状態を初期状態から望ましい状態に変化させるように設計された１つまたは複数のチャレンジを、前記被験者レコードに記憶された情報の少なくとも１組のサブセットに基づいて決定する規則エンジンと、
   第２番目に、１つまたは複数の前記チャレンジを前記被験者に提示するチャレンジ提示装置と、
   再帰的データ解析モジュールと、
   を備え、
   第３番目に、少なくとも１つの前記データ入力装置は、１つまたは複数の前記チャレンジに対する前記被験者による応答を引き起こす少なくとも遺伝的または後成的発現データを含む応答被験者データをサンプリングし、
   前記データ記憶装置は、１つまたは複数の前記チャレンジのレコードと前記応答被験者データを前記被験者レコードと関連して記憶し、
   前記再帰的データ解析モジュールは、前記被験者レコードを解析して前記初期被験者データから前記応答被験者データの変化を決定し、前記規則エンジンを更新し、
   更新された前記規則エンジンは、前記被験者の状態を前記初期状態から前記望ましい状態に変化させる高い確率を有する１つまたは複数の追加のチャレンジを決定し、
   第４番目に、前記チャレンジ提示装置が１つまたは複数の前記追加のチャレンジを前記被験者に提示する、コンピュータで実現されるシステム。
2. 前記望ましい状態は、前記初期状態よりも測定可能なほど自己組織化された状態である、請求項１に記載のシステム。
3. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジは、前記被験者の状態を前記初期状態から前記望ましい状態に変化させる前記被験者内の状態固有の遺伝的および後成的発現を引き起こすように設計され、前記望ましい状態は、前記初期状態よりも測定可能なほど自己組織化されている、請求項１に記載のシステム。
4. 前記データ記憶装置に記憶された複数の追加の被験者レコードを更に含み、前記規則エンジンは、複数の前記追加の被験者レコードの少なくとも１組のサブセットを利用して１つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジを決定する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記データ記憶装置に記憶された複数の追加の被験者レコードを更に含み、再帰的解析モジュールは、複数の前記追加の被験者レコードの少なくとも１組のサブセットを利用して前記規則エンジンを更新する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記被験者は、１人の人間、複数の人間、人間以外の動物、複数の人間以外の動物、植物有機体、植物有機体群、または疑似生体システムのうちの１つである、請求項１に記載のシステム。
7. 少なくとも１つの前記データ入力装置は、バイオフィードバックセンサ装置、キーボード、マウス、英数字キーパッド、タッチスクリーン、および音声認識装置のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載のシステム。
8. 前記初期被験者データと前記応答被験者データの１つまたは複数は、更に、生物物理学特性データ、自発的アクションデータおよび非自発的アクションデータの１つまたは複数を含む、請求項１に記載のシステム。
9. 前記初期被験者データと前記応答被験者データの１つまたは複数は、更に、生物物理学特性データを含み、前記生物物理学特性データは、脳波活動、電気皮膚活動、血圧、脈拍数、血液ガス、体温および機能的脳属性のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載のシステム。
10. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジの１つまたは複数は、１つまたは複数の視覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、聴覚刺激および電気的刺激のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載のシステム。
11. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジの１つまたは複数は、双方向性ビデオゲームを介して前記被験者に提示される、請求項１に記載のシステム。
12. 前記チャレンジ提示装置は、コンピュータモニタ、テレビモニタ、スピーカおよび電気刺激装置のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載のシステム。
13. 前記被験者レコードは、１つまたは複数のタイムスタンプを含み、前記タイムスタンプは、
    前記初期被験者データをサンプリングした日時と、
    １つまたは複数の前記チャレンジを患者に提示した日時と、
    前記応答被験者データをサンプリングした日時とを示す、請求項１に記載のシステム。
14. 被験者の状態の変化を引き起こすかまたはより深く統合するためにコンピュータで実現される方法であって、
    第１番目に、前記被験者の初期状態に関する少なくとも遺伝的または後成的発現データを含む初期被験者データをサンプリングする過程と、
    前記被験者と関連付けられた被験者レコードと関連して前記初期被験者データを記憶する過程と、
    前記被験者に提示され、前記被験者の状態を前記初期状態から望ましい状態に変化させるように設計された１つまたは複数のチャレンジを、前記被験者レコードに記憶された情報の少なくとも１組のサブセットに基づいて決定する過程と、
    第２番目に、１つまたは複数の前記チャレンジを前記被験者に提示する過程と、
    第３番目に、１つまたは複数の前記チャレンジに対する前記被験者による応答を引き起こす少なくとも遺伝的または後成的発現データを含む前記応答被験者データをサンプリングする過程と、
    １つまたは複数の前記チャレンジと前記応答被験者データのレコードを前記被験者レコードと関連して記憶する過程と、
    前記初期被験者データから前記応答被験者データの変化を解析する過程と、
    前記初期被験者データから前記応答被験者データを解析した変化に従って規則エンジンを更新する過程と、
    前記被験者の状態を前記初期状態から前記望ましい状態に変化させる高い確率を有する１つまたは複数の前記追加のチャレンジを決定する過程と、
    第４番目に、１つまたは複数の前記追加のチャレンジを前記被験者に提示する過程とを含む方法。
15. 前記望ましい状態は、前記初期状態よりも測定可能なほど自己組織化された状態である、請求項１４に記載の方法。
16. 複数の反復のために、
    応答被験者データをサンプリングする過程と、
    １つまたは複数の前記チャレンジと前記応答被験者データのレコードを記憶する過程と、
    前記初期被験者データと最新の前記応答被験者データの前に得られた任意の応答データを含む前記初期被験者データから応答被験者データの変化を解析する過程と、
    解析された前記変化に従って前記規則エンジンを更新する過程と、
    １つまたは複数の前記追加のチャレンジを決定する過程とを繰り返し反復する過程を更に含む、請求項１４に記載の方法。
17. 前記１つまたは複数の追加の被験者に反復する過程を実行して複数の被験者レコードを生成する過程と、
    複数の前記被験者レコードを解析して、患者の状態を前記初期状態から前記望ましい状態に変化させる前記チャレンジの特徴を決定する過程とを含む、請求項１６に記載の方法。
18. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジの１つまたは複数は、前記被験者の状態を前記初期状態から前記望ましい状態に変化させる前記被験者内の状態固有の遺伝的および後成的発現を引き起こすように設計され、前記望ましい状態は、前記初期状態より測定可能なほど自己組織化されている、請求項１４に記載の方法。
19. 前記被験者は、１人の人間、複数の人間、人間以外の動物、複数の人間以外の動物、植物有機体、植物有機体群、または疑似生体システムのうちの１つである、請求項１４に記載の方法。
20. 前記初期被験者データと前記応答被験者データの１つまたは複数は、バイオフィードバックセンサ装置、キーボード、マウス、英数字キーパッド、タッチスクリーンおよび音声認識装置のうちの１つまたは複数によってサンプリングされる、請求項１４に記載の方法。
21. 前記初期被験者データと前記応答被験者データの１つまたは複数は、更に、生物物理学特性データ、自発的アクションデータ、および非自発的アクションデータの１つまたは複数を含む、請求項１４に記載の方法。
22. 前記初期被験者データと前記応答被験者データの１つまたは複数は、更に、生物物理学特性データを含み、前記生物物理学特性データは、脳波活動、電機皮膚活動、血圧、脈拍数、血液ガス、体温および機能的脳属性のうちの１つまたは複数を含む、請求項１４に記載の方法。
23. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジのうちの１つまたは複数は、視覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、聴覚刺激および電気的刺激のうちの１つまたは複数を含む、請求項１４に記載の方法。
24. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジのうちの１つまたは複数は、対話式ビデオゲームを介して前記被験者に提示される、請求項１４に記載の方法。
25. １つまたは複数の前記チャレンジと１つまたは複数の前記追加のチャレンジのうちの１つまたは複数は、コンピュータモニタ、テレビモニタ、スピーカおよび電気刺激装置のうちの１つまたは複数を介して前記被験者に提示される、請求項１４に記載の方法。
26. 前記被験者レコードは、１つまたは複数のタイムスタンプを含み、前記タイムスタンプは、
    前記初期被験者データをサンプリングした日時と、
    １つまたは複数の前記チャレンジを前記患者に提示した日時と、
    前記応答被験者データをサンプリングした日時とを示す、請求項１４に記載の方法。

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