Closure Dynamics from Cosmology to Brain and Medicine_The StoSoje _ Meaning-Based Constraint (MBC) Framework_宇宙論から脳・医療へ至る閉包ダイナミクス

(日本語バージョンは英語の後にあります) This work proposes the StoSoje / Meaning-Based Constraint (MBC) framework, a structural approach describing physical, biological, and cognitive systems through closure dynamics and defect statistics. In this model, the universe is represented as a dynamically evolving simplicial complex composed of minimal closure units (I₄ cells). Deviations from ideal closure generate cycle defects whose statistical density governs macroscopic properties such as mass formation, curvature, and cosmic expansion. Under simple statistical assumptions on defect generation and repair processes, the defect density follows an asymptotic decay law d(t) ≈ 1/t which leads to an emergent expansion scaling a(t) ≈ t without explicitly assuming Einstein field equations. The framework is further extended to biological and neural systems. Biological regulatory processes can be interpreted as closure networks, while diseases correspond to closure defects. Neural circuits are modeled as recurrent closure structures whose stability relates to coherent perception and meaning formation. A measurable closure metric based on neural phase loops is proposed for EEG data. This metric allows estimation of neural defect density and provides experimentally testable predictions for changes in brain states such as sleep, anesthesia, and loss of consciousness. The StoSoje/MBC framework suggests that closure–defect dynamics may represent a structural principle connecting topology, geometry, biological regulation, and cognitive processing. This work is presented as a conceptual and mathematical framework intended to stimulate further theoretical development and experimental validation. 本研究では、物理・生物・認知システムを「閉包ダイナミクス」と「欠陥統計」によって統一的に記述する StoSoje / Meaning-Based Constraint(MBC)フレームワークを提案する。 このモデルでは、宇宙は最小閉包単位(I₄セル)から構成される動的単体複体として表される。理想閉包からの逸脱はサイクル欠陥を生み、その統計密度が質量形成、曲率、宇宙膨張といったマクロ構造を支配する。 欠陥生成と修復の統計過程を仮定すると、欠陥密度は d(t) ≈ 1/t に従って減衰する。この結果として宇宙膨張は a(t) ≈ t のスケーリングを示し、アインシュタイン方程式を直接仮定しなくてもフリードマン型膨張則が再構成される。 さらに本フレームワークを生物・神経系へ拡張する。生体制御は閉包ネットワークとして理解でき、疾病は閉包欠陥として解釈される。また神経回路は再帰的閉包構造として表現でき、その安定性が意味形成や認知的一貫性と関係する。 EEG信号に対して神経位相ループを用いた閉包指標を定義し、脳状態変化(睡眠、麻酔、意識喪失など)に関する検証可能な予測を提示する。 本研究は、閉包‐欠陥ダイナミクスがトポロジー、幾何、生物学、認知科学を結ぶ構造原理となり得る可能性を示す理論的枠組みである。