CORNETO: новый инструмент машинного обучения для анализа сложных биологических данных

CORNETO: машинное обучение для расшифровки сложных омиксных данных. Автор: Карен Арнотт/EMBL-EBI

Учёные из EMBL-EBI и Гейдельбергского университета разработали CORNETO — новый вычислительный инструмент, использующий машинное обучение для извлечения значимых данных из сложных биологических массивов. Подробности опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence.

CORNETO позволяет извлекать молекулярные сети — карты взаимодействия генов, белков и сигнальных путей — комбинируя экспериментальные данные из разных образцов и условий с предварительными биологическими знаниями, такими как сигнальные или метаболические сети. Это помогает лучше понять механизмы, приводящие клетку к здоровому или болезненному состоянию.

«Мы хотели решить распространённую проблему системной биологии: как осмыслить омиксные данные, когда у вас одновременно доступно так много сложной информации», — пояснил Хулио Саез-Родригес, руководитель исследований в EMBL-EBI.

Унифицированный анализ омиксных данных

Традиционно учёные анализируют данные по одному условию за раз, например, сравнивая здоровые и больные клетки, и строят отдельные сети взаимодействий для каждого случая. CORNETO же использует машинное обучение для одновременного анализа множества образцов, выявляя общие биологические процессы и различия между ними.

«Использование CORNETO похоже на поиск общих нитей в запутанной паутине», — объяснил Пабло Родригес-Мьер, постдокторант Гейдельбергского университета.

Практическое применение

Инструмент особенно полезен в исследованиях рака, где у пациентов есть схожие черты, но нет двух идентичных случаев. В тестах CORNETO успешно выявил ключевые нарушения в сигнальных путях у онкобольных, что может способствовать разработке персонализированных методов лечения.

Сейчас CORNETO применяется в европейском проекте DECIDER для изучения устойчивости к химиотерапии у пациенток с раком яичников. Также инструмент помог проанализировать метаболические пути у дрожжевых штаммов, что может улучшить производство биотоплива.

CORNETO доступен как открытое ПО на GitHub.

Дополнительная информация: Unifying multi-sample network inference from prior knowledge and omics data with CORNETO, Nature Machine Intelligence (2025). DOI: 10.1038/s42256-025-01069-9