В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека. Ученые использовали методы глубинного обучения на основе омиксных данных о различных молекулярных компонентах организма. Исследование выполнено в соответствии с задачами федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». Об этом CNews сообщили представители НИУ ВШЭ.
Разработка поможет генетическим лабораториям расширить интерпретацию результатов персональной диагностики, а фармацевтическим компаниям будет полезна при поиске таргетов в разработке лекарств.
«Разработанное ПО — уникальное решение с широким спектром функциональных возможностей. Оно создано с учетом стремительно развивающейся области архитектур глубинного обучения. Модули нейронных сетей легко заменяемы на будущие SOTA модели. Агрегация и предобработка больших объемов омиксных данных — преимущество, которое сэкономит пользователям недели, если не месяцы трудоемкой работы», – сказала Мария Попцова, руководитель проекта «Искусственный интеллект в биоинформатике» Центра ИИ НИУ ВШЭ.
Пользователь в веб-браузере может загружать на сервер омиксные данные — совокупность информации о различных молекулярных компонентах организма, таких как гены, белки, метаболиты и другие. В основе этого понятия лежит префикс «омикс-», который обозначает исследование глобального уровня в организме. Далее необходимо выбрать ряд параметров обработки: тип данных, аннотации геномных функциональных элементов для обучения модели, полный геном анализируемого типа и архитектуру нейронной сети. После этого программа создает модель и запускает процесс ее обучения.
На выходе пользователь получает данные о вероятности нахождения элемента в выбранной позиции, статистический анализ геномных признаков, аннотацию участков для исследуемого генома.
В России по федпроекту «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика» создано шесть исследовательских центров по ИИ. Они функционируют на базе «Сколтеха», университета ИТМО, МФТИ, НИУ ВШЭ, университета Иннополис и Института системного программирования РАН.
Поделиться