Европеоидная раса

Главные карты клеток человека оказались перекошены в пользу европейского происхождения

Ученые создают подробные карты клеток, чтобы искать причины болезней и обучать медицинский ИИ. Проверка показала: эти карты описывают человечество крайне неравномерно.
Автор Наука Mail
Атласы клеток человека
Клеточные атласы служат основой для поиска биомаркеровИсточник: Unsplash

Исследование ученых Медицинской школы Икана при центре Маунт-Синай опубликовано в журнале Cell Genomics. Команда проанализировала более 13,5 тыс. образцов из трех крупных проектов: Атласа клеток человека, Атласа опухолей человека и базы, посвященной заболеваниям мозга. Такие ресурсы показывают, какие гены активны в отдельных клетках, и служат справочниками для биологии, диагностики и разработки лекарств.

Чьих клеток в атласах оказалось больше

Перекос клеточных атласов
Население Африки, Азии и Латинской Америки оказалось заметно слабее представлено в главных клеточных базахИсточник: Unsplash

Почти у 70% образцов в Атласе клеток человека происхождение донора вообще не было указано. Среди записей с известными данными люди европейского происхождения встречались примерно в шесть раз чаще, чем следовало бы ожидать с учетом населения мира. Жители Азии, Африки и представители латиноамериканских сообществ, напротив, были представлены слабее. Перекос сохранился даже при самых осторожных предположениях о происхождении неописанных образцов.

Почему проблема касается лечения

Клеточные данные для медицины
Однообразные выборки могут привести к тому, что диагностика и лечение будут хуже работатьИсточник: Raunak Basu

В Атласе опухолей около 69% образцов относились к людям европейского происхождения, а в базе клеток мозга их доля приближалась к двум третям. Если по таким данным искать биомаркеры, создавать лекарства или обучать ИИ, полученные инструменты могут хуже работать для групп, которых в выборке было мало. Похожая проблема уже известна в генетике: модели оценки риска, созданные преимущественно по европейским данным, нередко хуже переносятся на другие популяции.

Авторы предлагают заранее планировать более разнообразный набор участников, полностью записывать демографические сведения и отдельно проверять, одинаково ли хорошо модели работают для людей разного происхождения и пола.

Ранее Наука Mail рассказала об инструменте, который с помощью языковых моделей анализирует данные о генетических мутациях и повышает точность диагностики редких заболеваний.