Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов
Международная команда исследователей, в том числе из НИУ ВШЭ, создала первую полную карту квадруплексов — нестабильных структур ДНК, участвующих в регуляции генов. Ученые впервые показали, что эти структуры работают парами: один находится в участке ДНК, который запускает считывание гена, а другой в соседнем участке, ускоряющем этот процесс. В нормальных тканях они регулируют работу тканеспецифичных генов, а в раковых — генов, отвечающих за рост и деление клеток. Результаты могут помочь в разработке новых противоопухолевых препаратов, нацеленных на квадруплексы. Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acids Research.
При слове «ДНК» обычно вспоминают двойную спираль. Но эта молекула может принимать и другие формы. Некоторые участки нити ДНК способны расплетаться, изгибаться и образовывать небольшой узел. Если в таком фрагменте много гуанина (в записи ДНК обозначается буквой G), нить может сложиться в квадруплекс — объемную структуру, в которой несколько слоев гуанина укладываются друг над другом. Для белков, управляющих работой генов, это заметный ориентир: по таким структурам они находят нужный участок ДНК.
Квадруплексы существуют недолго: эти структуры быстро появляются, выполняют свою работу и исчезают, поэтому эксперименты успевают зафиксировать только часть из них. При этом разные методы ловят разные типы структур. Из-за этого не удавалось создать полногеномную карту квадруплексов, включающую все участки ДНК, где они формируются.
Чтобы решить эту проблему, команда ВШЭ дообучила языковую геномную модель DNABERT на данных о квадруплексах и на основе ее предсказаний восстановила, где в геноме возникают такие структуры.
Мария Попцова
«В своей работе мы дообучили DNABERT на крупнейшей в мире базе экспериментально подтвержденных квадруплексов EndoQuad и получили модель GQ-DNABERT. Она по последовательности ДНК оценивает, где с высокой вероятностью может образоваться квадруплекс», — комментирует один из авторов статьи, директор Центра биомедицинских исследований и технологий ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.
В отличие от простых алгоритмов, которые ищут только подходящую последовательность для квадруплекса, GQ-DNABERT учитывает и окружение этого участка в ДНК, от которого зависит, складывается ли участок в квадруплекс. Благодаря этому модели удалось предсказать около 360 тысяч квадруплексов — намного больше, чем находили отдельные экспериментальные методы.
Модель подтвердила уже известный факт, что квадруплексы часто возникают в промоторах — участках ДНК перед генами, где запускается считывание гена. Неожиданным результатом было то, что много квадруплексов оказалось и в ближних энхансерах — элементах генома, которые ускоряют считывание гена и тем самым влияют на то, сколько белка образуется. Исследователи обнаружили, что квадруплексы часто одновременно формируются и в промоторе, и в энхансере и образуют пары, которые совместно регулируют активность гена.
Чтобы проверить роль этих пар в клетке, исследователи использовали данные одноклеточного секвенирования, полученные из экспериментов. В таких наборах заранее рассчитано, какие участки ДНК статистически связаны с активностью конкретных генов. Наложив на эти данные карту GQ-DNABERT для шести типов тканей, ученые выяснили, что пары промотор — энхансер чаще связаны с генами, отвечающими за тканеспецифичные функции: в мозге — за развитие и работу нейронов, в крови — за функции иммунных клеток, в кишечнике — за работу эпителия. Затем исследователи изучили такие пары в опухолевых тканях и сравнили их с парами в здоровых тканях. По числу промоторно-энхансерных комбинаций с квадруплексами заметных различий не оказалось. Зато резко различались функции генов.
«В нормальных клетках эти пары были связаны с программами, характерными для конкретной ткани, а в раковых — с универсальными процессами клеточного деления и роста, которые обеспечивают размножение опухолевых клеток вне зависимости от исходной ткани, — комментирует Мария Попцова. — Иначе говоря, в нормальных клетках такие пары поддерживают специализацию ткани, а в раке включены в общие программы быстрого деления клеток».
Полученная карта квадруплексов помогает лучше понять, как эти структуры регулируют работу генов в нормальных и опухолевых клетках. В перспективе такие данные можно использовать для разработки новых противоопухолевых препаратов, которые будут избирательно взаимодействовать с квадруплексами.
Работа выполнена при поддержке гранта Центра ИИ НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.