Искусственный интеллект спрогнозировал устойчивость ВИЧ к лекарствам Он анализирует редкие мутации

Как сообщает «Научная Россия», над проектом работала международная группа исследователей, включая специалистов Научно-исследовательского института биомедицинской химии имени Ореховича. В работе ученые впервые применили один из методов машинного обучения — генеративные топографические карты — к прогнозу лекарственной устойчивости ВИЧ.

При этом методе точки, отображающие признаки элементов обучающей выборки, проецируют на гиперпространство, построенное в меньшем пространстве признаков. Далее его разворачивают в плоскость и элементы выборки, которые характеризуются схожими между собой особенностями, оказываются близко расположенными друг к другу на построенной плоскости и могут быть сгруппированы по своим характеристикам — например, по степени устойчивости к лекарственным препаратам.

Для прогноза были использованы признаки на основе последовательностей белков ВИЧ — интегразы, протеазы и обратной транскриптазы. Точность прогнозирования степени лекарственной устойчивости редких мутаций ВИЧ составила от 72% до 93% в зависимости от конкретного лекарственного препарата.

Разработанные учеными модели можно применить в практическом здравоохранении — для компьютерного прогнозирования лекарственной устойчивости ВИЧ к определенному классу антиретровирусных лекарственных препаратов. В дальнейшем планируется развитие компьютерного подхода к анализу ответа организма человека на ВИЧ-инфекцию, включая прогнозирование лекарственной устойчивости.

Роботизированный протез руки недавно подключили к мозгу пациента: