Превосходит аналоги: искусственный интеллект обучили выявлять гены, ответственные за болезни

Превосходит аналоги: искусственный интеллект обучили выявлять гены, ответственные за болезни

Ученые из Университета KAUST исследуют возможность использования машинного обучения ИИ для выявления генов, вызывающих заболевания. Разработанная ими система может выявлять сложные, нелинейные ассоциации между генами, предсказывая развитие заболевания до появления первых симптомов.

Авторами исследования стали специалист по вычислительной биологии Синь Гао (Xin Gao), эксперт по управлению базами данных Панайотис Калнис (Panagiotis Kalnis) и ряд сотрудников Университета KAUST. Их модель ИИ превосходит аналоги, которые ранее использовались для выявления закономерностей между генами, провоцирующими болезни.

Если «стандартный» искусственный интеллект лишь разыскивает аналогичные гены с исходным «Джеком» (геном, ранее помеченным ученым-человеком), то команда KAUST пошла по другому пути. Ученые сначала интегрировали в свой ИИ базы данных, содержащих информацию обо всех 12 231 гене, их активности, связях и частоте включения/отключения. Затем подключили к хранилищу информацию о 3209 заболеваниях, чтобы искусственный интеллект мог находить взаимосвязи.

После проведения анализа, модель KAUST направляет найденные закономерности в базу данных графовой сверточной сети (GCN). Искусственный интеллект обрабатывает взаимосвязи, обнаруживая нелинейные, сложные ассоциации между болезнями и генами.

Ученые заявляют, что их методика опережает другие методы машинного обучения ИИ, но признают, что модель недостаточно проверена, чтобы использовать ее в прикладной медицине.

Оставьте свой комментарий