МОСКВА, 29 июня. /ТАСС/. Исследователи с помощью нейрросети создали модели, которые позволят прогнозировать устойчивость редко встречающихся мутаций вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) к лекарствам. Данные позволят корректировать и повышать эффективность терапии. Работа опубликована в журнале Bioinformatics. О результатах сообщила в среду ТАСС пресс-служба Минобрнауки России.
Как объясняют авторы работы, в структурных белках ВИЧ возможны различные мутации, обеспечивающие устойчивость этого вируса к лекарственным препаратам. И хотя сегодня существуют модели прогнозирования лекарственной устойчивости, они не эффективны в случаях новых вариантов ВИЧ с редко встречающимися мутациями.
"С помощью методов машинного обучения ученые спрогнозировали устойчивость редких мутаций вируса иммунодефицита человека к лекарственным средствам. Точность прогнозирования составила от 72 до 93%. Над научным проектом работала международная группа исследователей, в которую вошли специалисты Научно-исследовательского института биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича", - говорится в сообщении.
Отмечается, что в исследовании для разработки моделей ученые впервые применили один из методов машинного обучения - генеративные топографические карты. А в качестве признаков для прогноза - последовательности белков ВИЧ. Исследователи считают, что предложенные модели применимы в практическом здравоохранении и позволят медикам с помощью компьютера прогнозировать лекарственную устойчивость ВИЧ к конкретным классам препаратов, например, для корректировки схем терапии.