Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ представили новый подход для определения генетического происхождения человека — AncestryGNN («Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома»). В основе разработки — графовые нейросети. Они позволяют различать происхождение из близкородственных популяций.

Алгоритм в AncestryGNN опирается не на последовательность ДНК, а на графы, которые обозначают генетические связи между людьми с общими участками генома. Такие графы отражают степень родства между людьми. Они помогают узнать, сколько поколений назад у них были общие предки.

Метод протестировали на данных из различных регионов. Так, по населению Восточно-Европейской равнины нейросеть смогла определить популяционную принадлежность представителей генетически близких народов. В будущем планируется научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.

Институт AIRI в январе 2025 года выложил в открытый доступ нейросетевую модель GENA_LM. Решение анализирует последовательности ДНК и находит в них закономерности.