С помощью методов машинного обучения ученые спрогнозировали устойчивость редких мутаций вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) к лекарственным средствам. Точность прогнозирования составила от 72% до 93%. Над научным проектом работала международная группа исследователей, в которую вошли специалисты Научно-исследовательского института биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича.

Цветовая карта с отображением множества последовательностей белков ВИЧ с данными об их устойчивости к различным классам препаратов для лечения ВИЧ-инфекции. (A) ингибиторы протеазы ВИЧ; (B) нуклеотидные ингибиторы обратной транскриптазы ВИЧ; (C) ненуклеозидные ингибиторы обратной транскриптазы; (D) ингибиторы интегразы. Красный цвет соответствует последовательностям от наиболее устойчивых вариантов, синий – от наиболее восприимчивых к антиретровирусной терапии

Цветовая карта с отображением множества последовательностей белков ВИЧ с данными об их устойчивости к различным классам препаратов для лечения ВИЧ-инфекции. (A) ингибиторы протеазы ВИЧ; (B) нуклеотидные ингибиторы обратной транскриптазы ВИЧ; (C) ненуклеозидные ингибиторы обратной транскриптазы; (D) ингибиторы интегразы. Красный цвет соответствует последовательностям от наиболее устойчивых вариантов, синий – от наиболее восприимчивых к антиретровирусной терапии

 

В процессе жизненного цикла ВИЧ возможно возникновение мутаций в аминокислотных последовательностях его структурных белков. Эти мутации могут привести к устойчивости вируса к лекарственным препаратам.

Сегодня уже существуют компьютерные методы прогнозирования лекарственной устойчивости ВИЧ с точностью до 91-94%. Однако при исследовании новых вариантов вируса с редко встречающимися мутациями большинство таких методов имеют некоторые ограничения, так как результаты сложно интерпретировать – то есть выявить, какие именно мутации (при наличии нескольких в последовательности) приводят к устойчивости.

В своем новом исследовании ученые впервые применили один из методов машинного обучения – генеративные топографические карты – к прогнозу лекарственной устойчивости ВИЧ.

Суть метода объяснила к.б.н., старший научный сотрудник Лаборатории структурно-функционального конструирования лекарств ИБМХ, руководитель проекта РНФ Ольга Тарасова: «При этом методе точки, отображающие признаки элементов обучающей выборки (их используют для построения модели), проецируют на гиперпространство, построенное в меньшем пространстве признаков. Далее гиперпространство «разворачивается» в плоскость. При этом получается, что элементы выборки, которые характеризуются схожими между собой особенностями, оказываются близко расположенными друг к другу на построенной плоскости и могут быть сгруппированы по своим характеристикам – например, в данном случае по степени устойчивости к лекарственным препаратам».

Ученые использовали для прогноза признаки на основе последовательностей белков ВИЧ – интегразы, протеазы и обратной транскриптазы. Точность прогнозирования степени лекарственной устойчивости редких мутаций ВИЧ составила от 72% до 93% в зависимости от конкретного лекарственного препарата.

Как отмечают в институте, разработанные модели можно применить в практическом здравоохранении – для компьютерного прогнозирования лекарственной устойчивости ВИЧ к определенному классу антиретровирусных лекарственных препаратов, например, для корректировки схем терапии.

В настоящее время проводятся усовершенствование разработанных моделей и веб-сервисов и их тестирование в некоторых клинических исследованиях.

В дальнейшем планируется развитие компьютерного подхода к анализу ответа организма человека на ВИЧ-инфекцию, включая прогнозирование лекарственной устойчивости ВИЧ, исследование ответа на инфекцию на уровне транскриптома (набор транскриптов в клетке, включая матричные и некодирующие РНК). Также идет поиск белков-регуляторов основных звеньев патогенетических процессов при ВИЧ-инфекции и ряда других сопутствующих заболеваний, возникающих у пациентов, например, нейрокогнитивных расстройств, метаболических нарушений, сердечно-сосудистых и опухолевых заболеваний.

Статья опубликована в журнале «Bioinformatics» (ПДФ научной статьи: https://disk.yandex.ru/d/LeDEiaGCpJmE9Q). Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда «Компьютерный анализ взаимодействия с организмом человека вируса иммунодефицита с учетом применяемой терапии ВИЧ/СПИД».

 

Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ и Российской академии наук

Информация и фото предоставлены пресс-службой Минобрнауки России