Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ создали инновационный метод для точного определения генетического происхождения человека, особенно эффективный для различения близкородственных популяций. В основе метода лежат графовые нейронные сети.
Хотя коммерческий генетический анализ (для выявления этнического состава, миграций предков и т.д.) стал широко доступен благодаря удешевлению технологий, существующие методы плохо справляются с разделением генетически схожих популяций, долгое время живших по соседству.
Новый подход анализирует не саму последовательность ДНК, а генетические связи между людьми через общие участки генома (IBD-сегменты). Эти сегменты показывают степень родства и время существования общих предков. В модели люди представлены как вершины графа, а связи между ними (ребра) отражают родство.
Тестирование, особенно на данных по Восточно-Европейской равнине, показало высокую точность в определении принадлежности к генетически близким народам. В отличие от методов, выявляющих происхождение от крупных изолированных групп (например, французов или немцев), эта технология особенно актуальна для многонациональных стран, как Россия.
Разработка, названная AncestryGNN, открывает перспективы для антропологии и генеалогии. В будущем ученые планируют научить модель определять процентное соотношение разных популяций в геноме.