Методы машинного обучения могут предсказать устойчивость мутаций ВИЧ к лекарствам

Специальной научной группе, в которую вошли и российские эксперты, удалось спрогнозировать устойчивость редких мутаций ВИЧ к лекарственным препаратам с помощью методов машинного обучения. Точность результата оказалась в диапазоне от 72 до 93%. Статья опубликована на портале «Научная Россия».  

Мутации могут возникать в процессе всего жизненного цикла ВИЧ. Это приводит к лекарственной устойчивости (ЛУ) и может грозить неэффективностью лечения. В настоящее время компьютерные методы могут прогнозировать ЛУ-ВИЧ с точностью до 94%. Но если речь идёт о редко встречающихся мутациях, то в этом случае результаты сложно интерпретировать — с помощью стандартных методов эксперты не всегда могут определить, какие именно мутации приводят к резистентности.

В новом исследовании учёные впервые решили проверить эффективность одного из методов машинного обучения для прогноза ЛУ-ВИЧ. Речь идёт о генеративных топографических картах.

Для прогноза резистентности эксперты использовали признаки на основе последовательности белков ВИЧ (интегразы, протеазы и обратной транскриптазы). Точность выявления ЛУ редких мутаций ВИЧ составила 72 - 93% — всё зависело от конкретного лекарства.

                                                                                    Изображение взято с портала «Научная Россия»

Авторы отмечают, что разработанные модели компьютерного обучения можно использовать для прогноза ЛУ, чтобы откорректировать схемы АРВ-терапии. Исследования в этой области продолжаются.

Как показало предыдущее испытание, лекарственная устойчивость ВИЧ может возникать у пациентов ещё до начала терапии. Чаще всего они сталкиваются с резистентностью к препаратам группы ННИОТ (ненуклеозидные ингибиторы обратной транскриптазы) и НИОТ (нуклеозидные ингибиторы обратной транскриптазы). Общий показатель устойчивости среди пациентов, которые ранее не приниали АРВТ, составила 18%.