Генеративный ИИ научили определять расстояния между генами в нитях ДНК

Российские учёные разработали алгоритм на основе генеративного искусственного интеллекта для определения расстояний между генами в ДНК МОСКВА, 4 июня. Специалисты из «Сколтеха» (входит в группу ВЭБ.РФ) создали алгоритм, который использует генеративный искусственный интеллект для определения расположения генов в нитях ДНК. Это позволит ускорить разработку лекарств и методов диагностики генетических заболеваний, сообщила пресс-служба «Сколтеха». Старший преподаватель «Сколтеха» Кирилл Половников пояснил, что если известны расстояния между определённым количеством пар генов, то поиск расстояний между остальными парами становится математической задачей с конкретным решением. Учёные впервые показали, что такие задачи могут решать генеративные модели, что является нестандартным применением для них. Геном человека и других многоклеточных организмов состоит из нескольких хромосом — сверхдлинных нитей ДНК, плотно упакованных внутри ядра клетки. Биологи, физики и математики давно интересуются трёхмерной структурой генома, тем, как клетка его сворачивает и разворачивает, а также влиянием положения генов в трёхмерном пространстве на их работу. Для изучения этих вопросов учёные часто используют методику флуоресцентной микроскопии (FISH), при которой часть участков внутри цепочек ДНК помечается светящимися метками. Однако эти метки можно присоединить не к каждому участку хромосомы, что создаёт «пробелы» в данных и затрудняет изучение взаимодействий между генами. Российские исследователи предположили, что эти пустоты в экспериментальных замерах можно заполнить с помощью систем генеративного искусственного интеллекта. Учёные обучили несколько популярных генеративных ИИ-моделей, включая системы DDPM, DDRM и DDNM, дополнять неполные экспериментальные данные. Работу обученной системы ИИ проверили на одном из участков 21 хромосомы человека длиной в 2 миллиона нуклеотидов. Этот участок ранее был изучен с помощью метода FISH, и исследователи удалили часть известных расстояний между генами. Расчёты показали, что алгоритм DDRM успешно восстановил значительную часть утерянных участков и превзошёл в этом отношении классические методы биоинформатики. Это позволит использовать его для ускоренного изучения структуры хромосом.