Ученые из МГУ им. М.В. Ломоносова, Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии им. Н.Ф. Гамалеи Минздрава России и Центра стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью ФМБА России разработали ИИ-решение scParadise для определения типа и предсказания свойств клеток.

Разработка объединяет три ИИ-модели: scAdam, scEve и scNoah. Нейросеть scAdam использует данные секвенирования (расшифровки) РНК для классификации клеток по типам (стволовые, иммунные и т. д.). Для клеток, об РНК которых недостаточно информации, модель создает дополнительные «цифровые копии» на основе математических закономерностей.

scEve по данным об РНК предсказывает количество и состав белков на поверхности клетки, за счет чего становится возможным понять, как она взаимодействует с окружающими тканями и лекарствами. Модель scNoah проверяет работу scEve и scAdam и составляет карту известных scParadise клеточных типов, на которой показаны потенциальные ошибки.

В ходе проведенных исследователями экспериментов разработка с точностью до 99,9% отличила разные клетки друг от друга, а также смогла обнаружить три ранее не описанные разновидности иммунных клеток.

За счет применения scParadise станет возможным точнее подбирать лечение для пациентов с различными заболеваниями и повысить эффективность терапии. Разработчики планируют дополнить инструмент новыми типами моделей для решения других задач анализа данных секвенирования одиночных клеток.

Статья о scParadise опубликована в журнале Nucleic Acids Research.

В мае 2026 года в Центральном университете разработали метод диагностики воспалительных заболеваний, в основе которого лежит использование молекул-маркеров и нейросети.