Ученые «Вектора» обучили ИИ предсказывать тропность штаммов ВИЧ

В центре вирусологии «Вектор» создали модели машинного обучения, которые по генетическому коду штамма ВИЧ 1 определяют его тропность — способность проникать в определенные типы клеток. На научном форуме в наукограде Кольцово об этом рассказал научный сотрудник отдела ретровирусов центра Кирилл Елфимов.

Тропность указывает, через какой рецептор — CCR5 или CXCR4 — вирус попадает в клетку. От этого зависит, подойдет ли пациенту конкретный препарат и как быстро будет прогрессировать болезнь. Надежно определить показатель можно только лабораторным методом с живым вирусом, но он требует дорогих мощностей и времени, поэтому доступен единичным лабораториям.

Генотипические методы быстрее и дешевле, однако существующие программы плохо подходят для распространенных в России вариантов вируса, и целенаправленно ими ранее никто не занимался. Основой для новых моделей послужил набор примерно из 13 тыс. последовательностей: часть образцов ученые обследовали сами в лаборатории, остальное взяли из открытой американской базы данных лаборатории Лос-Аламоса.

На этих данных обучили комбинацию двух классических алгоритмов — Random Forest и Support Vector Machine. По словам Елфимова, точность для одного отечественного варианта выросла примерно на 10%, а для второго составила около 90% при проверке на данных, которые модель раньше не видела. Инструмент впервые проверен именно на вариантах ВИЧ, распространенных в России, а свои модели исследователи реализовали в виде пользовательского графического интерфейса — возможно, для использования специалистами в клинической отрасли.