Ученые из Университета Сан-Диего предсказывают резистентность к лекарствам в малярии с помощью анализа генома и машинного обучения. UC San Diego scientists predict drug resistance in malaria using genome analysis and machine learning.

Исследователи в UC San Diego проанализировали геномы 724 паразитов малярии для прогнозирования резистентности к лекарствам, что может помочь определить приоритеты новых методов лечения. Researchers at UC San Diego analyzed the genomes of 724 malaria parasites to predict drug resistance, a breakthrough that could help prioritize new treatments. Используя машинное обучение, ученые могли прогнозировать сопротивление не только малярии, но и другим заболеваниям, включая рак. Using machine learning, scientists could forecast resistance not just in malaria but also in other diseases, including cancer. Исследование, опубликованное в журнале Science, показывает последовательные генетические закономерности, способствующие резистентности к лекарственным средствам у различных патогенов и клеток человека. The study, published in Science, reveals consistent genetic patterns driving drug resistance across various pathogens and human cells.