Модели машинного обучения, предсказывающие тропность штаммов ВИЧ 1, создали в центре вирусологии «Вектор» в Новосибирске. Речь идет об умении вируса входить в конкретные виды клеток. Именно от этого зависит подбор препаратов для терапии. Об этом сообщает сайт ТАСС.
Тропность определяет, через какой рецептор — CCR5 или CXCR4 — возбудитель попадает в клетку. Выбор лечения во многом строится на этом: подойдет ли пациенту конкретный препарат и насколько быстро станет прогрессировать болезнь.
Надежно выяснить тропность можно только лабораторным способом. Он требует работы с живым вирусом, дорогих мощностей и времени, поэтому доступен единичным лабораториям. Генотипические методы дешевле и быстрее, но прежние программы плохо подходили для распространенных в России вариантов, и целенаправленно ими никто не занимался.
На научном форуме в наукограде Кольцово научный сотрудник отдела ретровирусов Кирилл Елфимов рассказал: специалисты оценили существующие инструменты генотипического предсказания тропности и сделали свой, валидированный для отечественных штаммов. Генотипированных последовательностей прежде не существовало, интереса у иностранных коллег тоже не было, поэтому этого никто не делал. Модели получили пользовательский графический интерфейс — чтобы в будущем ими могли пользоваться специалисты в клинической отрасли.
Основой послужил набор примерно из 13 тыс. последовательностей. Часть вирусных образцов исследователи обследовали сами, остальное взяли из открытой американской базы лаборатории Лос-Аламоса. На этих данных обучили комбинацию из двух классических алгоритмов машинного обучения — Random Forest и Support Vector Machine.
Инструмент впервые проверили именно на тех вариантах ВИЧ, которые распространены в России. Для одного отечественного варианта точность выросла примерно на 10% по сравнению с уже доступными аналогами, для второго — составила около 90% при проверке на данных, которых модель раньше не видела.