Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ совершил важный шаг в медицине, представив модель ИИ DeepGQ. Эта разработка сулит прорывные возможности в лечении и диагностике сложных заболеваний, таких как рак мозга и нейродегенеративные расстройства. Учёные применили искусственный интеллект для глубокого анализа G-квадруплексов – ключевых структур, определяющих жизнедеятельность клеток, развитие органов и тканей.
Загадочная "упаковка" ДНК: роль гуанинов
ДНК человека подобна длинной нити, собранной из символов A, C, G, T. Ее функциональность напрямую зависит от пространственной организации: одни участки генетического кода остаются открытыми и активными, другие же плотно "упакованы" и неактивны. Особый тип "упаковки" – G-квадруплекс. Его можно представить как характерный узелок, формирующийся в областях с высокой концентрацией буквы G (гуанина). Исследования показывали, что каждый тип клеток обладает уникальным набором таких структур, определяющих их специализацию. Например, узелки в ДНК нейронов мозга отличны от узелков в клетках печени. Эти различия критичны для формирования и работы многообразных клеточных типов в организме. Однако их детальное изучение в лабораторных условиях чрезвычайно затратно и технически сложно.
DeepGQ: Интеллектуальное решение НИУ ВШЭ
Исследователи из Центра ИИ НИУ ВШЭ решили эту проблему, создав модель DeepGQ. Применяя потенциал глубокого обучения, ИИ строит детализированные карты G-квадруплексов, специфичные для каждого вида ткани. Глубокая аналитика позволяет модели изучать последовательность ДНК одновременно в двух направлениях, что обеспечивает исключительную точность выявления всех ключевых особенностей генетических участков.
Новый взгляд: уникальность клеток открыта
«Мы исходили из гипотезы, что развитие клеток конкретного типа ткани зависит не только от их внутренней структуры, но и от особенностей окружающей среды. Для проверки данной идеи вместо универсального решения мы разработали семейство специализированных инструментов DeepGQ для разных тканей, таких как мозг ("DeepGQ-Нейроны") или печень ("DeepGQ-Печень"). Всего модели охватывают 14 типов тканей. Такой подход позволил каждой модели вычленить уникальные закономерности развития», — сообщил Артем Башкатов, младший научный сотрудник Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ.
Преимущества для медицины: точность и доступность
DeepGQ предоставляет исследователям инструмент высочайшей точности для прогнозирования G-квадруплексов. Теперь любая лаборатория, изучающая, например, рак печени или болезнь Альцгеймера, может использовать образцы пациентов. Применение DeepGQ даст четкую картину наиболее перспективных мишеней для дальнейшего исследования, заменяя дорогостоящие экспериментальные методы.
От картинки к терапии: светлые перспективы
«DeepGQ – это будто навигатор по миру ДНК, наносящий на плоскостную карту "достопримечательности" GQ и "дорожную ситуацию" гистонов/DHS, специфичные для каждого "города"-ткани. Множество тяжелых патологий, включая онкологические и связанные с деградацией нервной системы, являются результатом утраты клеточной идентичности. Они попросту "забывают" свою роль или ломается их программа развития. Моделирование G-квадруплексов открывает новые цели для терапии. Представьте: если активность раковой клетки зависит от определенного GQ-"узла", лекарство, способное его "развязать" или стабилизировать, эффективно уничтожит опухоль. Перспективный вектор – это "DeepGQ-Пациент": создание персональной карты активных GQ на основе биопсии новообразования позволит разработать таргетированный курс лечения», — поделилась видением Мария Попцова, директор Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ.
Информация предоставлена пресс-службой НИУ ВШЭ
Источник: scientificrussia.ru
