В исследовании представлен инновационный подход к диагностике рассеянного склероза (РС) с использованием передовых методов машинного обучения. Авторы разработали новую декодерную модель эмбеддингов ДНК B-клеточных рецепторов (BCR), которая превосходит существующие специализированные и универсальные белковые языковые модели. В ходе работы был проведен реанализ публичных данных секвенирования РНК, в результате чего было извлечено более 11 миллионов последовательностей тяжелых цепей иммуноглобулина (IGH) из различных тканей. Разработанный классификатор на базе языковой модели способен эффективно отличать репертуары пациентов с РС от контрольных групп, включая здоровых людей, пациентов с инфекционными и другими аутоиммунными заболеваниями. Модель также успешно ранжирует известные миелин-связывающие последовательности IgG, специфичные для РС, по сравнению с контрольными образцами. Данная методология закладывает фундамент для создания высокоточных методов детекции рассеянного склероза на основе анализа BCR в крови, что имеет критическое значение для ранней диагностики и мониторинга заболевания.