• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом

Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом

© iStock

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.

Геном человека можно сравнить с огромной библиотекой. Раньше ученые умели читать только небольшую часть книг — те, в которых записаны инструкции по созданию белков (это около 2% всей ДНК). Именно там обычно искали мутации, ответственные за наследственные болезни сердца. Для таких вариантов существуют отработанные международные критерии, позволяющие оценить их опасность и выявить мутации, ведущие к развитию заболеваний. Но что делать с остальными 98%? Долгое время считалось, что это просто «пустые страницы» или «генетический мусор». Однако оказалось, что эти участки вовсе не бесполезны: они действуют как выключатели и регуляторы громкости, управляя тем, как активно работают гены. Если в таких участках происходит поломка, это может серьезно повлиять на работу сердца, сосудов и крови. 

Проблема заключалась в том, что раньше ученые не могли точно определить, какие из этих «невидимых» мутаций действительно опасны, а какие безвредны. Поэтому многие случаи сердечных заболеваний оставались необъяснимыми именно из-за невозможности проанализировать некодирующие варианты (то есть те, которые не несут прямых инструкций по сборке белков). Ученые Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ представили программное решение, которое впервые позволяет массово и точно анализировать эти «молчащие» участки применительно к здоровью сердца. Программа использует самые современные технологии — генеративные модели (те же, что лежат в основе популярных нейросетей), чтобы предсказывать последствия мутаций в регуляторных участках ДНК и оценивать их влияние на здоровье сердца.

Мария Попцова, директор Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ

«В основе программы лежат две мощные ИИ-модели, которые можно сравнить с экспертами, прочитавшими миллионы генетических инструкций. Они умеют сравнивать два варианта ДНК: здоровый (эталонный) и тот, где произошла мутация. Затем программа оценивает, изменилась ли после этой мутации “громкость” работы генов, то есть стали они активнее или, наоборот, притихли. Мы сконцентрировались на анализе тканей сердца и сосудов, но можно анализировать любые ткани».

Для повышения точности программа использует коллективный разум: сразу несколько моделей изучают мутацию с разных сторон, а затем объединяют свои выводы с помощью методов искусственного интеллекта. В результате программа выдает простую и понятную оценку — число от 0 до 1. Чем ближе цифра к единице, тем выше вероятность, что обнаруженная мутация опасна и может повлиять на развитие болезней сердца.

Чтобы убедиться, что программе можно доверять, ученые провели строгую проверку. Для этого использовались данные британского проекта UK Biobank — огромной базы генетической информации. Для теста отобрали более 11 тысяч мутаций из тех самых «регуляторных» участков ДНК, которые раньше было сложно анализировать. Среди них были как варианты, уже точно связанные с заболеваниями, так и заведомо безвредные. Чтобы эксперимент был честным, каждую подозрительную мутацию сравнивали с девятью безопасными, подобранными по максимальному количеству совпадений: месту в геноме, типу участка, соседству с генами и другим параметрам. Программа успешно справилась с задачей: она безошибочно отличила опасные мутации от безвредных, доказав свою надежность и готовность к практическому использованию.

Программа создана для практического использования разными специалистами, сотрудники медицинских лабораторий и кардиологических центров, которые смогут точнее интерпретировать результаты полногеномного секвенирования и искать генетические причины заболеваний у пациентов (она уже внедряется в работу генетических лабораторий). Как отмечают разработчики, для работы с программой не нужно быть программистом: она создана так, чтобы ею могли пользоваться генетики, биоинформатики и медицинские исследователи в своей повседневной практике. 

В фундаментальных исследованиях программа может помочь понять молекулярные механизмы развития болезней сердца и изучать, как регуляторные участки ДНК влияют на патологии. В Центре биомедицинских исследований и технологий НИУ ВШЭ благодаря программе ученые уже сделали важное открытие: оказалось, что определенные варианты  гена BMPR2, влияющие на его активность, предопределяют то, как пациент будет реагировать на лечение. Сейчас исследователи продолжают работу: они ищут некодирующие участки ДНК, влияющие на работу генов, связанных с риском внезапной сердечной смерти. 

Модель генеративного искусственного интеллекта «Предсказание эффекта некодирующих вариантов на основе адаптации ГенИИ моделей к домену кардиогенетика» разработана в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ по гранту, предоставленному  Минэкономразвития России.

Вам также может быть интересно:

От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику

С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.

Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G

Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.

Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.

Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники

На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.

В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.

Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ

Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.

Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G

Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.

4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики

Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»

В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.