Алгоритмы машинного обучения впервые научили определять путь проникновения ВИЧ-1 в клетки человека на вариантах вируса, распространенных именно в России. Разработку выполнили ученые новосибирского центра «Вектор» — в будущем она может помочь врачам подбирать терапию быстрее и дешевле.
От рецептора зависит, подействует ли препарат
Чтобы заразить клетку, ВИЧ-1 использует один из двух рецепторов на ее поверхности: CCR5 или CXCR4. Это свойство называют тропностью. От него зависит, подойдет ли пациенту конкретный препарат и насколько быстро будет прогрессировать болезнь.
Самый надежный способ узнать тропность — лабораторный анализ с живым вирусом. Но он требует дорогого оборудования и времени, поэтому проводить его могут лишь единичные лаборатории. Генотипические методы, которые оценивают тропность по генетическому коду, работают быстрее и обходятся дешевле.
Проблема в том, что существующие программы плохо справляются с российскими вариантами ВИЧ. Именно эту задачу и решали специалисты «Вектора», обучив алгоритмы машинного обучения на местных штаммах.
Тропность определяет, какой препарат будет эффективен для конкретного пациента, — ошибка в оценке может привести к неверному лечению.
Алгоритм обучили на российских штаммах вместо зарубежных
Специалисты центра научили алгоритмы машинного обучения определять путь проникновения ВИЧ-1 в клетки человека. Инструмент впервые проверили именно на вариантах вируса, распространенных в России, — ранее такие программы тестировали на зарубежных штаммах.
В будущем разработка может пригодиться врачам: она позволит быстрее и дешевле оценивать тропность вируса у пациентов без дорогостоящего лабораторного анализа с живым вирусом. По словам научного сотрудника отдела ретровирусов «Вектора», точность прогноза зависит от качества обучающей выборки — чем больше российских вариантов вируса попадет в базу, тем надежнее будут предсказания алгоритма.
Инструмент впервые протестировали на российских вариантах ВИЧ-1 — до этого подобные программы проверяли только на зарубежных штаммах.
Почему зарубежные программы ошибаются на российском вирусе
Генотипические методы оценки тропности существуют давно, но их точность сильно варьируется в зависимости от региона. Вирус мутирует, и алгоритмы, обученные на одних популяциях, дают сбои на других.
Российские варианты ВИЧ-1 имеют свои генетические особенности, из-за чего зарубежные программы часто ошибаются. Локальная обучающая выборка — ключевое условие для точной работы ИИ в диагностике.
Разработка «Вектора» укладывается в общий тренд на применение машинного обучения в медицине и биоинформатике. Подобные инструменты уже используются для прогнозирования устойчивости бактерий к антибиотикам и подбора онкотерапии.
Следующий шаг — клинические испытания и интеграция алгоритма в реальную диагностику. Открытый вопрос — насколько точность инструмента окажется сопоставима с лабораторным анализом с живым вирусом и когда он станет доступен врачам.