Нейросети Центра ИИ поднимают планку в прогнозировании заболеваний
Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создали нейросетевые модели, революционно улучшающие оценку риска ожирения, диабета 1 типа, псориаза и других комплексных патологий. Совместный проект с Genotek подтвердил, что алгоритмы глубокого обучения справляются с задачей эффективнее классических подходов, особенно при анализе комплексных генетических взаимодействий (эпистазов). Результаты стали достоянием научного сообщества благодаря публикации в журнале Frontiers in Medicine.
Преодоление барьеров классической генетики
Обычные методы расчета генетического риска, использующие линейную регрессию, игнорируют нетривиальные взаимодействия генов. Эти эпистатические эффекты с трудом поддаются традиционному моделированию, ограничивая точность предсказаний.
Для решения проблемы исследователи смоделировали сценарии с разнообразными типами эпистаза (аддитивным, мультипликативным, пороговым) и провели обучение нейросетей на генетических данных свыше 58 тысяч европеоидных участников. Работа включала в себя симуляцию различных режимов генного взаимодействия и оценку их влияния на развитие патологий.
Значительное повышение точности прогнозов
Использование методов глубинного обучения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), дало впечатляющее повышение точности предсказаний. Максимальный результат проявился в оценке риска диабета 1 типа: показатель AUC для моделей RNN достиг надежных 0,823.
Перспективы персонализированной медицины
«Наши открытия раскрывают яркие перспективы для профилактики и персонализированного лечения. Точная оценка индивидуальных рисков станет основой для более эффективных терапевтических программ и предотвращения болезней», — подчеркивает Мария Попцова, заведующая Международной лабораторией биоинформатики.
По словам Александра Ракитько, директора по науке Genotek: «Сегодня генетический паспорт — важнейший элемент персональной медицины. Наша задача — не просто секвенировать геном, а глубоко интерпретировать данные. Совместное исследование с Центром ИИ НИУ ВШЭ продемонстрировало, что нейросети открывают здесь новые возможности», — заключает эксперт.
От исследований к практике
Командой Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создано уникальное программное решение — «Модели глубинного обучения для полигенной оценки риска». Этот инструмент анализирует индивидуальные геномные варианты, прогнозируя вероятность сложных заболеваний. Программное обеспечение уже лицензировано Genotek для использования в клинических генетических исследованиях и практическом здравоохранении.
Пресс-служба НИУ ВШЭ
Источник: www.kommersant.ru
