«`html
Новый шаг в предсказании сложных заболеваний
Передовые нейросетевые модели Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ открывают горизонты для сверхточного прогнозирования рисков ожирения, диабета 1 типа, псориаза и иных трудноизлечимых патологий. Совместные изыскания с Genotek доказывают превосходство алгоритмов глубокого обучения над классическими подходами, особенно при анализе комплексных взаимодействий генетических факторов (эпистазе).
Преодоление границ классических методов
Стандартные подходы к оценке генетической угрозы, базирующиеся на линейных моделях, игнорируют влияние сложных межгенных связей. Эти эпистатические эффекты часто оставались «невидимыми» для традиционного анализа, что ощутимо снижало достоверность прогнозных сценариев.
Сила нейросетей в обучении на реальных данных
Исследователи искусственно создали различные варианты эпистаза — аддитивный, мультипликативный, пороговый. На базе генетических данных 58 тысяч индивидуумов европейской популяции они успешно обучили глубокие нейронные модели. В рамках работы комплексно изучалось, как взаимодействия генов модулируют риск возникновения болезней.
Прорыв в точности: впечатляющие результаты RNN
Применение рекуррентных нейросетей (RNN) дало значимый прирост в четкости предсказаний. Ярчайшим примером стал прогресс в оценке угрозы диабета 1 типа: показатель AUC для моделей RNN достиг впечатляющей отметки в 0,823. Мария Попцова, возглавляющая Международную лабораторию биоинформатики, подчеркивает: «Наши результаты обещают прорыв в персонализированной медицине. Возможность точнее оценивать индивидуальные риски станет ключом к разработке превентивных стратегий и повышению эффективности лечения».
От теории к практике: создание уникального ПО
Подтвержденная высокая эффективность нелинейных алгоритмов машинного обучения для генетической оценки открывает путь к новому уровню персонализации медицинских решений. Александр Ракитько, научный директор Genotek, отмечает:«Персонализированная медицина требует не просто «чтения» генома, а его глубокой интерпретации. Наше сотрудничество с НИУ ВШЭ демонстрирует: нейросети — мощный инструмент в этой сфере». На основе этих прорывных результатов Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создал ПО «Модели глубинного обучения для полигенной оценки риска». Этот инструмент позволяет по индивидуальному геному предсказывать вероятность развития патологий. Программный комплекс уже лицензирован компанией Genotek для внедрения в практику генетических тестов.
«`
Источник: www.kommersant.ru
