Внутри каждой клетки идёт непрерывная работа: белки общаются, гены включаются и выключаются, а сбои в этой системе приводят к болезням. Чтобы найти виновника недуга, учёные раньше вручную перебирали научные статьи и базы данных — как детектив, который опрашивает свидетелей по одному. Но связей так много, что в одиночку не справиться.

Новая модель GLaDiGAtor работает как умный граф: она строит карту, где точки — это гены и болезни, а линии между ними — известные взаимодействия. Затем она учится на этой карте, как на примерах, и предсказывает, где должны быть недостающие линии. В карту встроены и текстовые подсказки: описания болезней и последовательности белков, которые модель читает как аннотации к точкам. Благодаря этому она видит не только прямые связи, но и скрытые закономерности.

Такой подход ускоряет поиск генов-мишеней для лекарств. Вместо месяцев ручной работы — несколько часов вычислений. И чем больше данных попадает в карту, тем точнее становятся предсказания. Возможно, скоро мы сможем заранее видеть, какой ген выйдет из строя при той или иной болезни, и готовить лечение до появления симптомов.