ВИЧ-1 быстро мутирует. При геномном анализе вируса нужно определить две вещи: к каким антиретровирусным препаратам он может быть устойчив и к какому субтипу относится. В мировой практике для этих задач используют Stanford HIV Drug Resistance Database и COMET: первый сервис помогает интерпретировать лекарственную устойчивость, второй — определять субтип. Мы собрали локальные ML-модели для анализа ВИЧ-1 по данным геномного секвенирования. Первая модель прогнозирует лекарственную устойчивость к антиретровирусным препаратам, вторая — определяет субтип вируса. Обе работают внутри биоинформатического конвейера и запускаются без обращения к внешним API.Модель лекарственной устойчивости проверили на независимом датасете RuHIV, предоставленном ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора: средний ROC-AUC по 14 препаратам составил 0,990. Для субтипирования основной российской линии A6 точность модели составила 99,64%, F1 = 1,00. Полный путь обработки тестировали на наборе сырых прочтений PRJDB17699 из NCBI: от FASTQ до итогового отчета. Модели также запустили в составе программно-аппаратного комплекса OnSiteSeq на NVIDIA Jetson AGX Xavier. Читать далее