Многие серьезные заболевания (диабет, рак, астма) связаны не с одним конкретным геном, а с целыми сетями генов, действующих совместно. Это усложняет поиск причин болезни — возможных комбинаций слишком много. Ученые из Северо-Западного университета США разработали способ, который помогает разобраться в этом генетическом клубке.
Специалисты создали модель искусственного интеллекта TWAVE (Transcriptome-Wide conditional Variational autoEncoder), которая анализирует экспрессию генов, то есть уровень активности каждого гена в конкретных условиях. Вместо поиска единственного «виновника» модель выявляет группы генов, которые вместе вызывают заболевание.
Главное преимущество подхода заключается в том, что генеративный ИИ усиливает неполные данные, позволяя «дорисовывать» недостающие детали и выявлять скрытые закономерности. TWAVE моделирует поведение генов в здоровом и больном организмах, определяя, какие комбинации активности приводят к патологии.
Гены сами по себе — не приговор. На их работу влияет множество внешних факторов — питание, стресс, экология. Модель учитывает это, поскольку данные об экспрессии отражают реальную активность генов в конкретных условиях, а не только «сухую» последовательность ДНК.
Исследование показало, что одно и то же заболевание у разных людей может быть вызвано разными комбинациями генов. Один диагноз — необязательно одни и те же гены. TWAVE помогает увидеть именно ту генетическую картину, которая характерна для конкретного человека. Метод уже успешно протестировали на нескольких сложных заболеваниях, и он обнаружил новые генетические связи, которые не удавалось заметить традиционными методами.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ученые обнаружили «датчик жажды» у млекопитающих.