Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские ученые разработали тест для проверки надежности алгоритмов прогноза рецидива рака
В биомедицинских исследованиях алгоритмы машинного обучения часто используются для анализа данных, например для предсказания рецидива рака. Однако не всегда ясно, находят ли эти алгоритмы значимые закономерности или подстраиваются под случайные шумы в данных. Ученые из НИУ ВШЭ, ИБХ РАН и МГУ разработали тест, который позволяет определить эту разницу. Он может стать важным инструментом для проверки надежности алгоритмов в медицине и биологии.
Исследование опубликовано в цифровом архиве arXiv. Методы машинного обучения помогают анализировать сложные биологические данные, например предсказывать вероятность рецидива рака по экспрессии генов — уровню активности участков ДНК в клетках. Однако не всегда ясно, находят ли эти алгоритмы значимые закономерности или подстраиваются под случайные шумы в данных.
Команда ученых из НИУ ВШЭ, ИБХ РАН и МГУ разработала тест, который позволяет проверить, насколько надежно классификатор различает группы пациентов. В данном случае речь идет о двух группах: те, у кого рецидив произошел, и те, у кого его не было. Если модель действительно выявляет биологически значимые различия, значит, она работает корректно. Если же алгоритм просто случайно делит данные, его точность может быть обманчиво высокой. Ученые сосредоточились на линейных классификаторах — одном из самых частых инструментов машинного обучения, применяемых в биомедицине.
«Мы хотели проверить, насколько вероятно, что даже случайно сгенерированные (синтетические) данные можно разделить линейным классификатором не хуже, чем реальные биологические образцы. Для этого мы рассчитали верхнюю границу p-значения — число, которое показывает вероятность того, что модель “угадывает”. Чем ниже это значение, тем надежнее классификатор», — рассказывает научный сотрудник Лаборатории молекулярной физиологии НИУ ВШЭ Антон Жиянов.
Исследователи провели серию экспериментов на синтетических данных, в ходе которых могли точно контролировать степень различий между классами. Затем они применили новый тест к реальным медицинским моделям, предсказывающим риск рецидива рака молочной железы.
Оказалось, что большинство классификаторов не выявляли реальных различий между пациентами с рецидивом и без него. При дополнительной проверке 559 из 570 моделей показали случайные результаты. Это значит, что многие алгоритмы могут казаться точными, хотя на самом деле их предсказания основаны на совпадениях, а не на реальных закономерностях.
Однако исследователи нашли и надежные модели, которые выявляют биологически значимые закономерности. Одной из них оказался классификатор, который ориентировался на уровень активности генов ELOVL5 и IGFBP6. Этот алгоритм прошел дополнительную проверку на независимой выборке данных и показал, что различия в экспрессии этих генов действительно связаны с риском рецидива рака.
Каждая точка на графике — человек, у которого измерили экспрессию двух генов — IGFBP6 (по оси X) и ELOVL5 (по оси Y). Оранжевые точки — люди с рецидивом, а синие — без. На первом графике эти точки (люди) четко разделены прямой (линейным классификатором). На втором графике точки расположены хаотично, классификатор не идентифицирует закономерности между экспрессией и реальным рецидивом.
«Наш тест может стать важным инструментом для проверки надежности алгоритмов в биологии и медицине. Он помогает избежать ложных выводов и сосредоточиться на моделях, которые действительно находят важные закономерности, что критично для принятия решений о лечении пациентов», — комментирует профессор факультета биологии и биотехнологии Александр Тоневицкий.
Работа выполнена при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».
Telegram 
Дзен 
VK Чемоданы оказались настоящими рассадниками микробов. Как выяснилось, на отдельных частях дорожных сумок может обитать в 58 раз больше бактерий, чем на сиденьях унитазов в общественном туалете.
По мнению ученых, наблюдаемые в атмосфере спутника Сатурна Титана сложные органические молекулы могут соединяться в подобия внутриклеточных органелл — везикул. Более того, в дальнейшем эти структуры способны становиться еще более сложными и образовывать не что иное, как протоклетки.
В условиях отсутствия связи (шахты, горы, тайга) критически важна надежная передача данных. Ученые Пермского Политеха разработали цифровую радиостанцию, устойчивую к помехам и физическим препятствиям, включая бетонные стены. Устройство передает данные в двух сетях MANET одновременно, обеспечивая скорость до 300 кбит/с (низкоскоростной канал) и 54 Мбит/с (высокоскоростной). Рация работает как ретранслятор и узел сети, что делает ее незаменимой для спасателей, промышленности и туристов. Ключевые преимущества разработки: помехоустойчивость, дальность связи до 30 километров и работа при -25°C до +55 градусов Цельсия.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.
Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно