Российские специалисты из НИУ ВШЭ создали инновационные нейросетевые модели для прогнозирования многофакторных заболеваний. Новый метод значительно превосходит существующие алгоритмы в определении рисков развития диабета первого типа, ожирения и псориаза.
В основе разработки — учёт сложного взаимодействия генов между собой, которое раньше практически не учитывалось в медицинских прогнозах. Это взаимодействие, известное как эпистаз, может как усиливать, так и ослаблять влияние отдельных участков ДНК на развитие заболеваний.
Результаты нашего исследования показывают новые возможности для персонализированной медицины и профилактики. Более точная оценка индивидуальных рисков поможет врачам разрабатывать эффективные стратегии лечения и предотвращения болезней. — отмечает Мария Попцова из Международной лаборатории биоинформатики НИУ ВШЭ.
Учёные обучили нейросеть на базе данных, включающей информацию о ДНК более 58 тысяч человек европейского происхождения. Особое внимание уделили синтетическим геномам, где два или три участка взаимодействовали между собой, влияя на развитие заболеваний.
Испытания показали впечатляющие результаты — новая рекуррентная нейросеть определяет риск развития диабета первого типа с точностью 83%, тогда как традиционные алгоритмы справляются с этой задачей лишь в 78% случаев. Это открытие открывает новые горизонты в персонализированной медицине и терапии.
Читайте материалы по теме:
Прорыв в лечении болезни Паркинсона: новую молекулу открыли в Пироговском университете
Российские исследователи синтезировали антибиотик против резистентного стафилококка
В десятки раз эффективнее химиотерапии: учёные УрФУ разгромили рак новым препаратом
