В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали модель DeepGQ, которая помогает точно находить в ДНК G-квадруплексы — особые пространственные структуры, влияющие на работу генов и специализацию клеток. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports.
ДНК — это сложная объемная структура. То, как именно свернута двойная спираль, определяет, какие участки генома будут активны, а какие останутся недоступными для считывания. В местах, где много гуанина, ДНК может образовывать G-квадруплексы — плотные узлы, которые меняют доступ к генетической информации. Набор таких структур различается у разных тканей и помогает клеткам сохранять свою «профессию» — быть нейронами, клетками печени или кожи. Проверять это в лаборатории сложно, дорого и не всегда точно.
DeepGQ решает эту задачу с помощью искусственного интеллекта — модель анализирует ДНК сразу в двух направлениях и строит карту вероятных G-квадруплексов. Главное отличие подхода — учет типа ткани. Вместо одной универсальной модели исследователи обучили 14 отдельных версий DeepGQ для разных тканей, включая мозг и печень. Это позволило учитывать не только саму последовательность ДНК, но и особенности клеточной среды.
Такой подход дает более точные прогнозы и снижает зависимость от трудоемких экспериментов. Лаборатории, изучающие онкологические и нейродегенеративные заболевания, могут использовать DeepGQ для анализа данных пациентов и поиска участков генома, которые требуют внимания в первую очередь.
Многие тяжелые болезни связаны с тем, что клетки теряют свою тканевую идентичность и перестают работать по заданной программе. G-квадруплексы могут играть в этом важную роль и стать потенциальными мишенями для терапии. В перспективе команда планирует развивать персонализированные версии DeepGQ, которые помогут строить индивидуальные карты опухолей и подбирать лечение с учетом особенностей конкретного пациента.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что представлен новый метод микроскопии для исследования живых клеток.
