В Корее разрабатывают ИИ, способный выявлять связанные с остеоартрозом и другими заболеваниями гены, тем самым помогая найти вещества для их лечения

Корреспондент Гу Бон Хёк

- Разработана «объясняемый ИИ-фреймворк», помогающая находить причины заболеваний и разрабатывать новые лекарства

Профессор Юн Сон Иль (слева) из Университета Чунан и профессор Ян Си Ён из Университета Сонгюнгван, проводившие данное исследование [Предоставлено Корейским фондом научных исследований]

Появился ИИ, способный предсказывать сигнальные пути заболеваний и ключевые для них гены.

Корейский фонд научных исследований сообщил, что совместная исследовательская группа в составе профессора Юн Сон Иля из Университета Чунан, профессора Ян Си Ёна из Университета Сонгюнгван и профессора Чо Чхан Ми из Университета Ханьян разработала технологию искусственного интеллекта «SaintGSE», которая на основе обширных данных транскриптома с высокой точностью прогнозирует пути, связанные с заболеваниями, и представляет ключевые гены каждого пути вместе с обоснованием.

Благодаря развитию технологий секвенирования нового поколения накапливаются огромные объемы данных о транскриптоме (экспрессии генов), однако до сих пор существовали ограничения в том, чтобы связать их с молекулярными механизмами заболеваний и изменениями сигнальных путей для точной интерпретации причин заболеваний. В частности, при таких сложных заболеваниях, как остеоартроз, одновременно действуют различные биологические механизмы, такие как старение, воспаление и деградация хряща, поэтому необходимы аналитические технологии, позволяющие точно предсказывать сигнальные пути, связанные с заболеванием, и одновременно выявлять ключевые гены.

В настоящее время остро необходимы технологии анализа на основе объяснимого искусственного интеллекта, способные самостоятельно находить пути, связанные с заболеванием, в огромных массивах данных и количественно подтверждать обоснование своих выводов на генетическом уровне.

Исследовательская группа создала модель искусственного интеллекта «SaintGSE», сочетающую структуры автокодера и трансформера, и успешно добилась точного прогнозирования активации сигнальных путей, связанных с заболеванием, на основе сложных паттернов транскриптомных данных. В частности, благодаря внедрению методов объяснимого искусственного интеллекта (XAI) удалось количественно оценить и представить вклад каждого гена, который искусственный интеллект использовал в качестве решающего основания при прогнозировании путей развития заболевания.

Применение этой модели исследовательской группой к данным транскриптома при остеоартрозе и после обработки натуральными веществами позволило не только точно интерпретировать молекулярные механизмы развития заболевания, но и доказать возможность эффективного изучения механизмов действия потенциальных лечебных веществ в организме.

(Рис. 1) Фреймворк SaintGSE для обучения и прогнозирования: SaintGSE обучается на больших массивах данных о дифференциально экспрессируемых генах (DEG), выявляя связи между изменениями в экспрессии генов и сигнальными путями, а затем применяет эти знания к образцам RNA-seq исследователя для прогнозирования сигнальных путей, связанных с заболеванием. Кроме того, благодаря использованию методов объяснимого искусственного интеллекта система предоставляет информацию о ключевых генах, лежащих в основе прогнозов, что позволяет интерпретировать механизмы заболевания и выявлять потенциальные механизмы его развития.

(Рис. 2) Результаты прогнозирования SaintGSE: с помощью анализа SaintGSE прогнозируются изменения сигнальных путей, связанных с внеклеточным матриксом (ECM), после обработки природными веществами, а также ключевые гены, вносящие вклад в эти изменения (верхняя картинка), и эти результаты сравниваются с существующими результатами анализа путей (нижняя картинка)

(Рис. 3) Проверка возможности смягчения остеоартроза с помощью природного вещества (в данном случае - senna obtusifolia, сенна туполистная или кассия туполистная) в ходе экспериментов на животных: подтверждена биологическая обоснованность результатов прогнозирования SaintGSE путем подтверждения смягчения повреждений хряща и патологических показателей после введения натурального вещества на животной модели остеоартроза.

Если существующие методы анализа в основном сосредоточены на оценке статистической значимости списка генов, то данная технология позволяет прогнозировать изменения на уровне путей на основе полного транскриптомного профиля и количественно определять гены, вносившие вклад в каждый прогноз. Таким образом, она открывает возможности не только для интерпретации механизмов заболеваний, специфичных для конкретных образцов, но и для поиска потенциальных биомаркеров, выявления терапевтических мишеней, а также анализа механизмов действия лекарственных препаратов или природных веществ.

«Данное исследование представляет собой результат использования искусственного интеллекта для выделения ключевых путей, вызывающих заболевание, и генов-причинников из сложных генетических данных в понятной форме» - отметил профессор Юн Сон Иль, добавив: «Оно может найти применение в интерпретации молекулярных механизмов сложных заболеваний, выявлении биомаркеров, поиске новых терапевтических мишеней, анализе реакции на лекарства, а также в прогнозировании механизмов действия природных веществ или потенциальных соединений».

Результаты данного исследования, проведенного в рамках программы поддержки лабораторий фундаментальных исследований, реализуемой Министерством науки, технологий и информационных коммуникаций Южной Кореи и Корейским фондом научных исследований, опубликованы 16 апреля в онлайн-версии международного научного журнала «Osteoarthritis and Cartilage».

nbgkoo@heraldcorp.com

#южнаякорея #корея #политика #экономика #промышленность #медицина #технология #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #остеоартроз #хрящ #бизнес #финансы #общество #культура #искусство #гены #азия