МОСКВА, 4 июня. /ТАСС/. Российские исследователи применили систему генеративного искусственного интеллекта для создания алгоритма, способного определять расположение большого количества генов внутри нитей ДНК по неполному набору известных расстояний между ними. Это ускорит разработку лекарств и методов диагностики генетических заболеваний, сообщила пресс-служба "Сколтеха" (входит в группу ВЭБ.РФ).

"Если узнать расстояния между достаточным количеством пар генов, поиск расстояний между остальными парами, для которых нет экспериментальных данных, принимает вид математической задачи с конкретным решением. Мы впервые показали, что такие задачи могут решать генеративные модели, что является нетипичной сферой для их применения", - пояснил старший преподаватель "Сколтеха" Кирилл Половников, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Геном человека и других многоклеточных животных состоит из нескольких хромосом, сверхдлинных нитей ДНК, упакованных особо плотным образом внутри ядра клетки. Биологи, а также физики и математики, давно интересуются, как геном устроен в трехмерном виде, как клетка его сворачивает и разворачивает в процессе своей жизнедеятельности и как на его работу влияет положение генов в трехмерном пространстве.

Для получения подобных сведений, как отмечают исследователи, ученые часто используют методику флуоресцентной микроскопии (FISH), в рамках которой часть участков внутри цепочек ДНК помечается при помощи светящихся меток. Эти метки можно присоединить далеко не к каждому участку хромосомы, что порождает заметное число "пробелов" в данных, которые могут мешать изучению взаимодействий между генами.

Российские исследователи предположили, что данные пустоты в экспериментальных замерах можно "закрасить" при помощи систем генеративного искусственного интеллекта подобно тому, как системы генеративного ИИ дополняют незавершенные работы художников или дополняют подготовленные ими эскизы. Руководствуясь этой идеей, ученые обучили несколько популярных генеративных ИИ-моделей, в том числе системы DDPM, DDRM и DDNM, "дополнять" неполные экспериментальные данные.

Работу обученной системы ИИ проверили на одном из участков 21 хромосомы человека длиной в 2 млн "букв"-нуклеотидов, который ранее был изучен при помощи метода FISH и откуда исследователи удалили часть известных расстояний между генами. Последующие расчеты показали, что алгоритм DDRM успешно восстановил значительную часть утерянных участков и превзошел в этом отношении классические методы биоинформатики. Это позволит использовать его для ускоренного изучения структуры хромосом, подытожили ученые.