Учёные собрали данные 23 пациентов с болезнью Альцгеймера: снимки мозга, анализы крови, состав микробиома. Каждый пациент прошёл измерения до и после лечения рапамицином — лекарством, которое замедляет старение клеток. Задача нейросети — по этим данным понять, получал ли человек препарат. Но сигнал слабый и тонет в шуме, как крупица золота в речном песке.
Сначала модель «просеивает песок»: случайный лес отбирает 27 самых важных признаков из сотен. Затем нейросеть сопоставляет данные разных типов и предсказывает лечение. Без просеивания точность была случайной — около 50%. С просеиванием она выросла до 71,25%. Главными оказались показатели крови и воспалительный маркер MIP-1α. Теперь ясно: чтобы уловить эффект лекарства, нужно сначала убрать лишнее. Такой подход уже сегодня может помочь врачам отбирать пациентов, которым рапамицин с наибольшей вероятностью поможет.
Рапамицин был впервые выделен из бактерии, найденной в почве на острове Пасхи (Рапа-Нуи), отсюда и название. Препарат подавляет сигнальный путь mTOR, который регулирует рост клеток и старение, и продлевает жизнь мышам на 10–15%.
Идея предсказывать реакцию организма на лекарство по множеству биологических сигналов перекликается с романом Фрэнка Герберта «Дюна», где врачи используют сложные диагностические системы для оценки состояния человека. Впрочем, в отличие от фантастики, здесь речь о реальных данных крови и мозга.
Работа опубликована не на arXiv. Здесь её страница, PDF и формализация: проверить можно самим, а не только прочитать наш разбор.