В «Векторе» создали ИИ-модели для подбора терапии при ВИЧ
Ученые новосибирского центра вирусологии «Вектор» разработали модели машинного обучения, которые предсказывают тропность штаммов ВИЧ 1 — способность вируса проникать в определенные типы клеток. От этого напрямую зависит, какой препарат подойдет пациенту и как быстро будет прогрессировать болезнь. Эту информацию сообщает сайт ТАСС.
Надежно определить тропность можно только лабораторным методом: он требует работы с живым вирусом, дорогих мощностей и времени, поэтому доступен единичным лабораториям. Генотипические методы быстрее и дешевле, но существующие программы плохо подходят для распространенных в России вариантов вируса, и ранее ими никто целенаправленно не занимался.
Исследователи обучили комбинацию из двух классических алгоритмов машинного обучения Random Forest и Support Vector Machine на наборе примерно из 13 тыс. последовательностей. Часть вирусных образцов ученые обследовали сами, остальное взяли из открытой американской базы данных лаборатории Лос-Аламоса.
Как пояснил научный сотрудник отдела ретровирусов центра Кирилл Елфимов, инструмент впервые проверен именно на тех вариантах ВИЧ, которые распространены в России. По сравнению с доступными аналогами точность для одного отечественного варианта выросла примерно на 10%, а для второго составила около 90% при проверке на данных, которые модель раньше не видела. Модели также реализовали в виде пользовательского графического интерфейса, чтобы ими могли пользоваться специалисты в клинической отрасли.
