TGViewer
Науки о данных | МФТИ Науки о данных | МФТИ @mipt_datascience · 337 subscribers
Post #176 149

Forwarded from МФТИ Digital

🤩 В МФТИ обучили нейросети для локального анализа ВИЧ-1 на портативном комплексе

Студент-исследователь МФТИ Роман Горбенко под научным руководством Никиты Радченко разработал две ML-модели для анализа ВИЧ-1. Работа выполнена в формате «стартап как диплом».

Разработка стала частью OnSiteSeq — портативного программно-аппаратного комплекса, который позволяет проводить геномный анализ на месте: без отправки данных во внешние сервисы и использования большой стационарной лаборатории.

В чем задача

ВИЧ постоянно и очень быстро мутирует. Чтобы подобрать эффективную терапию, врачу важно знать две вещи: к каким препаратам у вируса уже появилась устойчивость и какая разновидность (субтип) вируса находится в организме.

Обычно для этого используют зарубежные онлайн-базы. Но у них есть серьезные ограничения: требуется стабильный доступ в интернет, а российские типы вируса распознаются хуже. Дело в том, что около 83% пациентов в России заражены особой разновидностью ВИЧ-1 (линией А6), которая редко встречается в зарубежных базах. Из-за этого иностранные алгоритмы могут ошибаться при анализе российских образцов.

Что сделал Роман

Роман создал алгоритмы, которые работают полностью автономно и локально — на небольшом переносном устройстве, без интернета и обращения к внешним сервисам. Нейросети получают «сырые» данные с портативного ДНК-секвенатора и сразу формируют готовый отчет для врача.

Первая модель оценивает вероятность лекарственной устойчивости ВИЧ-1 к 14 антиретровирусным препаратам. В ее архитектуру встроен механизм Self-Attention, который позволяет учитывать связи между мутациями, даже если они находятся далеко друг от друга в геномной последовательности.
Вторая модель определяет субтип вируса по env-гену — участку, кодирующему белки вирусной оболочки.

Что получилось

Модели протестировали на независимых российских данных RuHIV, предоставленных ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора. В выборку вошли данные 356 пациентов.

Средний ROC-AUC для прогноза устойчивости к 14 препаратам составил 0,990. Точность определения основной российской линии A6 достигла 99,64%, F1 = 1,00.

Полный конвейер также запустили на OnSiteSeq Edge с вычислительным блоком NVIDIA Jetson AGX Xavier.

Что дальше

Это исследовательская разработка. Чтобы ее можно было использовать как медицинское программное обеспечение, нужно пройти следующие этапы: клинические исследования на новых пациентах, проверка редких субтипов, сравнение с лабораторными фенотипическими тестами и регистрация.

🔗 Подробный технический разбор архитектуры моделей, данных и запуска на OnSiteSeq — читайте в статье на Хабре: https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/1058460/
  • ❤ 3
More from @mipt_datascience
  1. Oct 4, 2026Задача: нужно улучшить рекомендательную систему на базе LLM. Что даст эффект — изменить ра…
  2. Sep 22, 2026💻«Мы учились удаленно — а эффект от Физтеха остался» В этом году Максим Зимаков окончил о…
  3. Sep 14, 2026👥 Что отличает сильного кандидата в Data Science На эфире МФТИ о карьере в Data Science А…
  4. Sep 7, 2026🤩🚀 Новый учебный год в МФТИ начался Студенты онлайн-магистратуры уже приступили к заняти…
  5. Aug 29, 2026🤔 Задача: почему RAG может находить не то, что вы у него спрашиваете VEDA — ИИ-платформа…
  6. Aug 15, 2026⏰ Сегодня последний день приема документов в онлайн-магистратуры МФТИ Подать заявление на…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →