Тема «исследования и аналитика»

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.

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.

Лабораторию теоретических основ моделей ИИ возглавил старший научный сотрудник факультета компьютерных наук Никита Пучкин, за прикладные разработки будет отвечать руководитель проектов Института ИИ и цифровых наук Елизавета Жемчужина. О том, чем будет заниматься лаборатория, как планируется организовать сотрудничество с индустриальными партнерами и какая роль в ее работе отводится студентам Вышки, они рассказали в интервью «Вышке.Главное».

Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета разработали новый метод редактирования изображений на основе глубинного обучения — StyleFeatureEditor. Он позволяет точно воссоздавать мельчайшие детали изображения и сохранять их при редактировании. С его помощью пользователи смогут изменять цвет волос или выражение лица без потери качества изображения. Результаты работы опубликованы на самой цитируемой конференции по компьютерному зрению CVPR 2024.

Российские и итальянские ученые запустили совместный проект по изучению функционирования генов в отдельных клетках глиомы, одной из форм рака мозга, а также микросреды, порождаемой этой опухолью.