Болезни больше не застанут врасплох: нейросети раскрыли их тайный код
Российские ученые совершили настоящий прорыв в медицине, разработав нейросетевые алгоритмы, которые с высокой точностью предсказывают риск многофакторных заболеваний, таких как диабет 1 типа, ожирение и псориаз. Почему это важно? Потому что предыдущие методы часто игнорировали сложные взаимодействия генов, из-за чего прогнозы были менее точными.
Что изменили российские специалисты
Команда из НИУ ВШЭ и компании Genotek внедрила в модель так называемый эпистаз — явление, при котором несколько генов взаимодействуют, усиливая или ослабляя влияние друг друга. До сих пор большинство алгоритмов его просто не учитывали, снижая качество прогноза.
Как обучали нейросети
Чтобы нейросети "поняли" сложные связи, исследователи сгенерировали целую коллекцию синтетических геномов, где несколько участков ДНК влияли друг на друга. Дополнительно использовалась база данных реальных генетических данных 58 тысяч европейцев, часть которых уже страдала многофакторными заболеваниями.
Что удалось достичь
Проверки показали: новая модель на основе рекуррентной нейросети предсказывает риск развития диабета 1 типа с точностью 83% — это выше, чем 78%, которые дают классические алгоритмы. Такой результат открывает двери для точной персонализации лечения и профилактики.
"Результаты нашего исследования показывают новые возможности для персонализированной медицины и профилактики. Если мы сможем точнее определять индивидуальные риски, это поможет врачам разрабатывать более эффективные стратегии лечения и предотвращения болезней", — рассказала Мария Попцова, заведующая Международной лабораторией биоинформатики НИУ ВШЭ.
Почему это важно для каждого
Чем лучше мы понимаем, как именно наши гены влияют на здоровье, тем раньше можно вмешаться, чтобы предотвратить болезнь. А значит — меньше боли, затрат и проблем в будущем.
Уточнения
Нейро́нная сеть (также иску́сственная нейро́нная сеть, ИНС, или просто нейросе́ть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.