Американские учёные создали нейросеть, алгоритм которой способен интерпретировать данные анализа ДНК, оценивая риск заболеваний. Уже сейчас нейросеть умеет предсказывать рост, плотность костей или уровень образования человека, который он может достичь, исходя из характеристик своего генома. Об этом подробно рассказал Стивен Сюй из Университета штата Мичиган.
Новый инструмент ДНК, созданный Университетом штата Мичиган, может точно предсказать рост людей и в будущем потенциально оценить риск серьёзных заболеваний, таких как сердечно-сосудистые или онкологические заболевания. Специалисты с помощью машинного обучения проанализировали полный генетический состав около 500 000 взрослых жителей Великобритании. Нейросеть смогла предсказать рост каждого человека с точностью примерно до пары сантиметров.
Предсказание плотности костной ткани и уровня образования были не такими точными, но сгенерированных нейросетью данных хватило, чтобы идентифицировать людей, которые подвергались риску иметь очень низкую плотность костей, связанную с такой болезнью как остеопороз (хронически прогрессирующее системное, обменное заболевание скелета, которое характеризуется снижением плотности костей и усилением их хрупкости по причине нарушения метаболизма костной ткани, — прим. КД):
Хотя мы подтвердили работоспособность инструмента для трёх этих конкретных случаев, теперь мы можем применить тот же метод и для предсказания других сложных характеристик, связанных с риском сердечно-сосудистых заболеваний, диабета и рака груди, — отмечает Сюй.
Нейросеть способна искать специфические изменения в генах человека или хромосомах, которые могут указывать на более высокий риск таких заболеваний, как рак груди. Модель Сюя рассматривает многочисленные геномные различия и строит прогностические параметры (предикторы), основанные на десятках тысяч вариаций данных британского Biobank, международного ресурса для информации о здравоохранении.
Наша команда считает, что это будущее медицины. Для пациента геномный тест может быть таким же простым, как мазок с щекой, стоимостью около 50 долларов. Как только мы вычислим предикторы для генетически обусловленных заболеваний, раннее вмешательство может сэкономить миллиарды долларов расходов на лечение и, что более важно, спасти жизни, — говорит Сюй.
Применение новой технологии действительно может позволить врачам как можно раньше вмешиваться в уход за пациентами, предотвращая или задерживая дальнейшее влияние и прогрессирование той или иной болезни. Сюй добавил, что его команда продолжает совершенствовать алгоритмы, расширяя массив данных для обучения своей нейросети.
