Кибербезопасность против болезней: израильский алгоритм нашел уязвимости в теле человека

Израильский алгоритм обнаруживает сбои в тканях, как хакера в сети.

Исследователи из Университета Бен-Гуриона представили уникальный алгоритм, который позволяет анализировать сложные взаимодействия белков в человеческих тканях, применяя методики, изначально разработанные для обеспечения кибербезопасности.

Разработка получила название WGAND (Weighted Graph Anomalous Node Detection) и была представлена в научном журнале GigaScience.

Белки выполняют множество функций в клетках, и именно от их взаимосвязей зависит нормальная работа органов и систем организма. Однако не все белки ведут себя предсказуемо: некоторые демонстрируют повышенную активность и влияют на слишком большое число других молекул. Такие "аномалии" могут быть критически важны для диагностики заболеваний, включая неврологические расстройства и сердечные патологии.

Созданный израильскими учёными инструмент позволяет находить эти аномальные белки путём изучения сетевых структур их взаимодействий. Подход основывается на тех же принципах, что применяются при анализе поведения пользователей в соцсетях или в банковских системах, где выявляются подозрительные действия — например, мошеннические переводы или попытки взлома. По сути, алгоритм “мониторит” белковую сеть так же, как системы кибербезопасности отслеживают интернет-активность.

Ключевая особенность WGAND — способность находить белки, которые выбиваются из общей структуры: они чаще контактируют с другими молекулами и оказывают сильное влияние на тканевые процессы. Например, в мозге это могут быть белки, задействованные в передаче нервных импульсов, а в сердце — в механизмах сокращения миокарда. Эти белки становятся кандидатами на роль биомаркеров или мишеней для терапии.

Исследование демонстрирует силу