Наука

В РФ разработали ИИ-модели для определения одного из свойств ВИЧ
Изображение сгенерировано нейросетью ChatGPT

Автор:

В РФ разработали ИИ-модели для определения одного из свойств ВИЧ

Специалисты центра вирусологии «Вектор» разработали модели машинного обучения, способные прогнозировать тропность штаммов ВИЧ-1 — способность вируса проникать в определенные виды клеток. Полученная информация может использоваться при выборе препаратов для лечения инфекции. Об этом сообщил научный сотрудник отдела ретровирусов центра Кирилл Елфимов.

Тропность ВИЧ определяется тем, какой рецептор — CCR5 или CXCR4 — вирус использует для проникновения в клетки. Этот показатель имеет значение при подборе терапии, поскольку от него зависит возможность применения конкретных лекарственных препаратов, а также особенности дальнейшего развития заболевания.

По словам Кирилла Елфимова, наиболее надежным способом определения тропности остается лабораторное исследование, предполагающее работу с живым вирусом. Такой анализ требует специального дорогостоящего оборудования и значительных временных затрат, из-за чего его проводят лишь в небольшом числе лабораторий.

Более доступной альтернативой являются генотипические методы, позволяющие получить результат быстрее и с меньшими затратами. Однако, как отметил ученый, существующие программные решения недостаточно хорошо работают с вариантами ВИЧ, распространенными в России. По этой причине российские специалисты ранее не занимались разработкой специализированных моделей для прогнозирования тропности таких штаммов.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал, что в КНР создали модель ИИ для скрининга рака пищевода.