прогностическое моделирование

В исследовании представлен VitaGRN — новый мультимодальный биофизический фреймворк, предназначенный для моделирования генных регуляторных сетей (GRN) через призму физических механизмов, а не просто статистической коэкспрессии. В отличие от существующих методов, VitaGRN использует структурно выровненные белковые эмбеддинги, что позволяет учитывать неканнонические регуляторы, не обладающие классическими мотивами связывания с ДНК. Модель демонстрирует способность к zero-shot прогнозированию ответов на пертурбации, обеспечивая высокую обобщающую способность на ранее не встречавшихся факторах, типах клеток и этапах развития. В результате работы был создан виртуальный атлас пертурбаций с калиброванной уверенностью, охватывающий более 1000 факторов. Данный инструмент позволяет трансформировать статические корреляционные графы в динамические и прозрачные модели, что критически важно для приоритизации кандидатов перед проведением дорогостоящих экспериментов в «мокрой» лаборатории. Применение подобных ИИ-моделей в системной биологии открывает новые пути для персонализированной медицины и разработки таргетной терапии.

В исследовании представлен масштабный сравнительный анализ методов отбора признаков и построения прогностических моделей на основе геномных данных, характеризующихся высокой размерностью и разреженностью. Авторы протестировали широкий спектр алгоритмов, включая классические статистические методы и современные подходы машинного обучения, на синтетических наборах данных с варьирующейся корреляцией и силой сигнала. Для практической верификации результаты были проверены на реальном когортном исследовании рака из базы данных The Cancer Genome Atlas (TCGA). Оценка проводилась по комплексному набору метрик: индексу конкордантности (C-index), F1-score, ошибке Brier score, RMSE и скорости вычислений. Исследование показало, что методы CoxBoost и Adaptive LASSO демонстрируют наиболее стабильные результаты по всем показателям, в то время как LASSO и Elastic Net наиболее эффективны при оценке конкордантности и F1-score. Результаты работы предоставляют онкологам и биоинформатикам четкие рекомендации по выбору оптимального математического аппарата в зависимости от специфических характеристик геномных данных.