Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
Геном человека можно сравнить с огромной библиотекой. Раньше ученые умели читать только небольшую часть книг — те, в которых записаны инструкции по созданию белков (это около 2% всей ДНК). Именно там обычно искали мутации, ответственные за наследственные болезни сердца. Для таких вариантов существуют отработанные международные критерии, позволяющие оценить их опасность и выявить мутации, ведущие к развитию заболеваний. Но что делать с остальными 98%? Долгое время считалось, что это просто «пустые страницы» или «генетический мусор». Однако оказалось, что эти участки вовсе не бесполезны: они действуют как выключатели и регуляторы громкости, управляя тем, как активно работают гены. Если в таких участках происходит поломка, это может серьезно повлиять на работу сердца, сосудов и крови.
Проблема заключалась в том, что раньше ученые не могли точно определить, какие из этих «невидимых» мутаций действительно опасны, а какие безвредны. Поэтому многие случаи сердечных заболеваний оставались необъяснимыми именно из-за невозможности проанализировать некодирующие варианты (то есть те, которые не несут прямых инструкций по сборке белков). Ученые Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ представили программное решение, которое впервые позволяет массово и точно анализировать эти «молчащие» участки применительно к здоровью сердца. Программа использует самые современные технологии — генеративные модели (те же, что лежат в основе популярных нейросетей), чтобы предсказывать последствия мутаций в регуляторных участках ДНК и оценивать их влияние на здоровье сердца.
Мария Попцова, директор Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ
«В основе программы лежат две мощные ИИ-модели, которые можно сравнить с экспертами, прочитавшими миллионы генетических инструкций. Они умеют сравнивать два варианта ДНК: здоровый (эталонный) и тот, где произошла мутация. Затем программа оценивает, изменилась ли после этой мутации “громкость” работы генов, то есть стали они активнее или, наоборот, притихли. Мы сконцентрировались на анализе тканей сердца и сосудов, но можно анализировать любые ткани».
Для повышения точности программа использует коллективный разум: сразу несколько моделей изучают мутацию с разных сторон, а затем объединяют свои выводы с помощью методов искусственного интеллекта. В результате программа выдает простую и понятную оценку — число от 0 до 1. Чем ближе цифра к единице, тем выше вероятность, что обнаруженная мутация опасна и может повлиять на развитие болезней сердца.
Чтобы убедиться, что программе можно доверять, ученые провели строгую проверку. Для этого использовались данные британского проекта UK Biobank — огромной базы генетической информации. Для теста отобрали более 11 тысяч мутаций из тех самых «регуляторных» участков ДНК, которые раньше было сложно анализировать. Среди них были как варианты, уже точно связанные с заболеваниями, так и заведомо безвредные. Чтобы эксперимент был честным, каждую подозрительную мутацию сравнивали с девятью безопасными, подобранными по максимальному количеству совпадений: месту в геноме, типу участка, соседству с генами и другим параметрам. Программа успешно справилась с задачей: она безошибочно отличила опасные мутации от безвредных, доказав свою надежность и готовность к практическому использованию.
Программа создана для практического использования разными специалистами, сотрудники медицинских лабораторий и кардиологических центров, которые смогут точнее интерпретировать результаты полногеномного секвенирования и искать генетические причины заболеваний у пациентов (она уже внедряется в работу генетических лабораторий). Как отмечают разработчики, для работы с программой не нужно быть программистом: она создана так, чтобы ею могли пользоваться генетики, биоинформатики и медицинские исследователи в своей повседневной практике.
В фундаментальных исследованиях программа может помочь понять молекулярные механизмы развития болезней сердца и изучать, как регуляторные участки ДНК влияют на патологии. В Центре биомедицинских исследований и технологий НИУ ВШЭ благодаря программе ученые уже сделали важное открытие: оказалось, что определенные варианты гена BMPR2, влияющие на его активность, предопределяют то, как пациент будет реагировать на лечение. Сейчас исследователи продолжают работу: они ищут некодирующие участки ДНК, влияющие на работу генов, связанных с риском внезапной сердечной смерти.
Модель генеративного искусственного интеллекта «Предсказание эффекта некодирующих вариантов на основе адаптации ГенИИ моделей к домену кардиогенетика» разработана в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ по гранту, предоставленному Минэкономразвития России.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.
В Вышке продолжается набор на программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей»
26 февраля на факультете компьютерных наук стартует 6-месячное очное обучение. О программе рассказывает ее автор и руководитель Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.


