Тема «исследования и аналитика»

Вычислительные методы анализа древних и современных геномов позволяют исследовать процесс формирования генетического разнообразия популяций, изучать историю их перемешиваний и миграций, прослеживать формирование адаптации к окружающей среде. Международная лаборатория вычислительной и статистической геномики НИУ ВШЭ использует математические подходы и генетические данные для решения широкого спектра задач в различных областях — от антропологии и эпидемиологии до криминалистики. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией Владимиром Щуром о ее работе.

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.

Команда ученых и медиков впервые в России провела масштабное генетическое исследование пациентов с легочной артериальной гипертензией. Исследователи, включая сотрудников Международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, изучили геномы более ста пациентов и обнаружили, что примерно у каждого десятого встречаются опасные мутации в гене BMPR2, отвечающем за рост сосудов. Три мутации были описаны впервые. Исследование опубликовано в журнале Respiratory Research.

В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.

Исследователи из ВШЭ и AIRI предложили метод быстрой донастройки нейросетей: данные обрабатываются по группам, которые затем перемешивают оптимальным образом, чтобы улучшить их взаимодействие. Метод лучше аналогов справляется с генерацией и анализом изображений, дообучением текстовых моделей. При этом он требует меньше памяти и времени на обучение. Результаты работы были представлены на конференции NeurIPS 2024.

Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.

8 апреля 2025 года Назар Бекназаров, аспирант международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, принял участие в Международной конференции «Параллельные вычислительные технологии 2025» (PCT 2025), где выступил с докладом «Optimizing Computational Infrastructure for LLMs in Bioinformatics: A Case Study».

Научный консультант Международной лаборатории биоинформатики Института искусственного интеллекта и цифровых наук Алан Герберт предложил новое объяснение одной из нерешенных загадок биологии — происхождения генетического кода. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Biology Letters, современный генетический код мог возникнуть благодаря самоорганизующимся молекулярным комплексам — тинкерам. Новую гипотезу автор выдвинул на основе анализа вторичных структур ДНК с помощью нейросети AlphaFold3.

Статья Тимофея Грицаева и Никиты Морозова, написанная в соавторстве с сотрудниками HDI Lab Сергеем Самсоновым и Даниилом Тяпкиным, принята в программу конференции ICLR, одной из ведущих в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Исследователи из НИУ ВШЭ и InsideOutBio с помощью машинного обучения определили местонахождение и функции зеркально закрученных структур ДНК — Z-флипонов в геномах человека и мыши. Ученые выяснили, какие участки Z-ДНК сохранялись у обоих видов в ходе эволюции, и впервые доказали, что они ускоряют процесс создания РНК-копий генов. Результаты помогут в разработке новых методов лечения генетических болезней. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.