Ученые из Медицинской школы Икана разработали модель искусственного интеллекта, которая может точно предсказывать влияние лекарств на развитие врожденных отклонений. Это первое исследование, использующее графики знаний для изучения причин врожденных дефектов.

Врожденные дефекты представляют собой аномалии, которые затрагивают каждого 33 ребенка. Они могут быть связаны с генетическими факторами, либо являются результатом применения неправильных препаратов. Также привести к врожденным дефектам может окружающая среда, косметика, продукты и химические средства, которые воздействуют на беременную женщину.

Как была создана модель

В исследовании были использованы данные из различных источников, связанных с врожденными дефектами, генетикой репродуктивного здоровья и воздействием лекарств и доклинических соединений на клетки человека.

Исследователи использовали модель машинного обучения с полуконтролируемым обучением ReproTox-KG для составления списка приоритетных препаратов, способных проникать через плаценту и вызывать врожденные дефекты.

Источник: https://medicalxpress.com/

Анализ топологии данных позволил выявить связи между генами, лекарствами и врожденными дефектами. Клики, или группы взаимосвязанных узлов, помогли понять молекулярные механизмы, лежащие в основе этих дефектов. Модель назвали "График знаний" (Knowledge graph).

Польза и потенциал модели

Модель имеет потенциал для прогнозирования негативного воздействия доклинических соединений на развивающийся плод. Это позволит более эффективно предупреждать о возможных рисках перед тем, как новые лекарства поступят на рынок.

В будущем ученые планируют использовать такой же подход в изучении взаимосвязи между генами, разными препаратами и заболеваниями. Также новая модель может использоваться в учебных материалах для студентов.