Тема «Вышка технологическая»

Ученые НИУ ВШЭ совместно с коллегами из российских университетов выяснили, какие мутации в гене ACVRL1 опасны для пациентов с легочной артериальной гипертензией. Они смоделировали, как изменения в гене влияют на связывание АТФ с белком — процесс, от которого зависит передача сигналов, необходимых для работы сосудов. Оказалось, что 20 из 32 вариантов могут нарушать передачу сигнала и провоцировать болезнь. Результаты опубликованы в Journal of Structural Biology.

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.

Разработка ученых Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук ФКН ВШЭ — генетический тест «КардиоЖизнь» — одержала победу в Общероссийской кросс-отраслевой премии в области технологий работы с данными и ИИ Data Fusion Awards. Проект занял первое место в номинации «Партнерство науки и бизнеса», показав успешную модель трансфера технологий из университетской науки в реальный сектор здравоохранения.

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Института ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали модель, которая с точностью до 95% предсказывает, будут ли белки взаимодействовать друг с другом. GSMFormer-PPI использует три типа данных о белке, в том числе и о его поверхности, и анализирует связи между ними, в отличие от предыдущих моделей, где данные просто объединялись. Разработка может ускорить поиск молекулярных механизмов болезней, биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарств. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

Более 400 специалистов из России и зарубежных стран приняли участие в конгрессе «Генетика и сердце», который прошел в НИУ ВШЭ. Эксперты обсудили последние достижения клинической и молекулярной кардиологии, новые подходы к ведению редких заболеваний, проблемы редактирования генома и роль искусственного интеллекта в интерпретации медицинских и генетических данных. Ключевой темой стало практическое внедрение генетических знаний в рутинную клиническую практику.

В 2025 году Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (далее — Институт ИИиЦН) достиг значительных успехов в исследованиях в сфере искусственного интеллекта. Среди ключевых достижений — улучшение методов обучения генеративных потоковых сетей для поиска новых молекул, создание системы для моделирования работы систем хранения данных и разработка первой карты структуры квадруплексов ДНК. Эти и другие научные прорывы открывают новые горизонты для развития медицины, информационных технологий и других областей. В этой новости рассказываем о наиболее значимых достижениях института в 2025 году и планах развития на будущее.

Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.

Когда вирус попадает в клетку, он вмешивается в ее работу. Ранее считалось, что защитная реакция клетки на вирус запускает процесс ее самоуничтожения. Но исследование с участием биоинформатиков НИУ ВШЭ показало, что причина другая: клетка реагирует не на вирус, а на собственные транскрипты, которые становятся аномально длинными. Исследование опубликовано в журнале Nature.