⠀
На последней конференции, где я выступал спикером по OpenClaw, познакомился с интересным человеком. Как это водится у стариков, разговор быстро ушёл в сторону здоровья, генетики и персональных систем. Он рассказал, как разбирал собственный ДНК-тест с помощью ИИ. А потом внедрил рекомендации агента, и чувствует себя гораздо лучше. Прошла неделя, и я наконец добрался до своей выгрузки из Атласа.
⠀
Обычно после ДНК-теста человек открывает красивый личный кабинет: происхождение, питание, здоровье, пара отчётов. Посмотрел, удивился, закрыл, забыл.
⠀
Но у Атласа есть полезная опция: можно скачать сырой генетический файл. Внутри — таблица с твоими SNP-маркерами: rsID, хромосома, позиция, генотип.
⠀
Я выгрузил этот файл и отдал его агенту.
⠀
Дальше мы собрали небольшой анализатор: парсер raw-файлов Атласа (оказалось, он в формате 23andMe), локальную SQLite-базу аннотаций, matcher SNP-маркеров, генератор отчёта в Markdown/HTML и CLI-команды для поиска, статистики и разбора.
⠀
Мой файл распарсился в 671 227 SNP. В старом внутреннем
dna-analyzer matcher прошёлся по локальной annotations.db и нашёл около 366k GWAS-ассоциаций. Охренеешь такое вручную перебирать, да? ⠀
В финальный человекочитаемый отчёт я не стал тащить весь этот научный шум. Мне нужна была практическая выжимка по темам, которые реально можно обсудить с врачом или использовать как повод для нормальной проверки: лекарства, вес и сахар, фолаты, тромбозы, железо, кожа, стресс, спорт.
⠀
Среди находок были интересные маркеры. Где-то речь про склонность к набору веса, где-то про стресс, где-то про реакцию на отдельные препараты, а ещё про кофе, спорт, лактозу и алкоголь.
⠀
Понятно, что это не диагноз. Агент не врач и не заменяет врача.
⠀
Но он сделал то, за что руками я бы не взялся: поднял сырую генетическую выгрузку, связал маркеры с публикациями и базами, убрал лишнее, выделил практичные места и объяснил человеческим языком, на что смотреть.
⠀
Получился персональный план: что проверить анализами, какие темы держать в голове при разговоре с врачом, где спокойно выдохнуть, а где лучше заранее знать свои особенности.
⠀
Для меня это хороший пример нормального применения ИИ: взять личный хаос — файлы, анализы, документы, историю, цели — и превратить его в рабочую систему.
Мой лобстер уже создал мне задачи на основе этих рекомендаций, мы закупили добавки и нужные витамины, буду сдавать анализы (тут он тоже помог, напишу ещё пост на эту тему).
⠀
Публичную версию я для вас упаковал в отдельный репозиторий
evgyur/chip-atlas. Она работает проще, чем мой внутренний прототип: без массового SQLite/GWAS-matcher на сотни тысяч ассоциаций, зато локально, без API-ключей и без отправки генома наружу. Полноразмерный вариант со скачкой гигабайтного файла тоже добавил, как опцию.⠀
Скачиваешь raw-файл из Атласа или 23andMe, запускаешь CLI и получаешь HTML-отчёт с практической выжимкой. Пользуйтесь на здоровье. В прямом смысле.
⠀
Поставьте себе скил: chip-atlas на GitHub