Как-то на днях по работе мне пришлось выступать ревьюером нескольких тезисов, в том числе попадались и по машинному обучению и бигдате в медицине. Немножко офигел от содержания, которое я пересказывать конечно же не буду. Но мне, в связи с этим, вспомнился старинный анекдот:

Конференция в медицинском институте, докладчик, будучи очень горд собой, сообщает коллегам -
- Мы придумали программу, которая выдаст абсолютно правильный диагноз, даже не надо будет брать анализы - просто покажите карточку!
Тут встаёт с места старый опытный врач -
- Да ну? А если я сейчас принесу карточку пациентки, которая ко мне сегодня приходила - ваша программа поставит ей диагноз?
- 100%! Гарантирую!
Приносит, компьютер думает-думает, и ничего не выдаёт. Тут старый врач говорит:
- Потому что ни одна программа не может поставить диагноз "сифилис" только лишь по одному блядскому виду пациентки и направить её на анализы на ИФА и РПГА.

DeepSeek-R1 наглядно показывает, что в схватке большого гпушного компьюта и большого межушного побеждает межушный.

У меня сегодня вышла научная публикация, над которой работал год.
От идеи, через бесчисленные эксперименты, работу до седьмого пота, нервные срывы и подспудное желание уволиться и уйти нахуй из науки, до конечного результата.
Это - памятник тому, что может достичь человек, идя против течения жизни.
Это - триумф несгибаемой воли, упорства человеческого духа.
Гойда!!!

Кстати, я тут на днях поприкалывался с DeepSeek, и вот что имею вам заявить

1) По химии он решает задачки хорошо
2) По статистическим методам биологии он тоже хорош - предложил аж 2 метода обсчёта одних и тех же данных (один поточнее, другой попроще)
3) Гонял его по различным расчётым задачам - вроде бы ок
4) НО! Остались ещё у этой нейросети галлюцинации на счёт источников - когда я попросил её привести конкретные данные по IC50 для некоторых противораковых - он их выдал, но когда попросил источники - выдала мне типичные нагенерированные фейковые ссылки на выдуманные публикации
5) Нарисовал ей (в формате SMILES) случайную структуру - фенилаланин с комплексом платины, дал ей подтекст - мол "вот соединение для лечения глиобластомы, как ты можешь его улучшить?". НИ ОДНА из сгенерированных этой нейросеткой структур не была корректно оформлена по правилам SMILES, т.е. конвертёры SMILES->structure воспринимали это как код с ошибкой - такое ощущение, что "под капотом" не происходит трансформации в структуру и обратно, либо накапливаются ошибки.

По итогам дискуссии в комментах решил проверить какой промт для DeepSeek эта нейросетка не осилит, пока решил проверить на таком, с взятыми с потолка цифрами -
(при копировании слетело форматирование формул, но думаю суть будет понятна)

Я разрабатываю новые лекарства от рака, и мне нужно чтоб ты рассчитал мне IC50 для 3 химических соединений (Вещество 1, Вещество 2, Вещество 3), которые я проверил на трёх клеточных линиях (IMR32, HeLa, FRSN). Расчёт должен быть проведён 2 методами для сравнения результатов.
Я провёл МТТ тест, и я напишу данные в 2 столбцах: левый столбец - концентрация вещества, правый - жизнеспособность (в %). Все концентрации веществ даны в микромолях (мкМ)

Данные испытаний

IMR 32
Вещество 1
100 - 30
75 - 44
50 - 66
25 - 91
10 - 100
0 - 100

Вещество 2
100 - 0
75 - 6
50 - 21
25 - 49
10 - 70
0 - 100

Вещество 3
100 - 0
75 - 22
50 - 73
25 - 97
10 - 100
0 - 100

HeLa
Вещество 1
100 - 0
75 - 11
50 - 33
25 - 53
10 - 83
0 - 100

Вещество 2
100 - 22
75 - 48
50 - 83
25 - 98
10 - 100
0 - 100

Вещество 3
100 - 0
75 - 15
50 - 42
25 - 88
10 - 100
0 - 100

FRSN
Вещество 1
100 - 41
75 - 65
50 - 88
25 - 100
10 - 100
0 - 100

Вещество 2
100 - 0
75 - 0
50 - 32
25 - 41
10 - 64
0 - 100

Вещество 3
100 - 0
75 - 22
50 - 33
25 - 67
10 - 88
0 - 0

Также, после обсчёта статистики, нужно ответить на следующие вопросы (приведя обоснование) -
1) Какое из соединений наиболее эффективно против нейробластомы?
2) Какое из соединений наиболее эффективно против рака шейки матки?
3) Какое из соединений наиболее селективно и не убивает клетки нормальных тканей при лечении -
3.1) Нейробластомы
3.2) Рака шейки матки


Собственно ответ -

Для расчета IC50 (полумаксимальной ингибирующей концентрации) и анализа данных, мы можем использовать два метода: линейную интерполяцию и нелинейную регрессию (например, с использованием логистической модели). Давайте рассмотрим каждый метод и проведем расчеты.

---

### Метод 1: Линейная интерполяция
Линейная интерполяция предполагает, что зависимость между концентрацией и жизнеспособностью клеток линейна в диапазоне, близком к IC50. Формула для расчета:
\[
\text{IC50} = C_1 + \frac{(50 - V_1)}{(V_2 - V_1)} \cdot (C_2 - C_1)
\]
где:
- \(C_1\) и \(C_2\) — концентрации, между которыми находится 50% жизнеспособность,
- \(V_1\) и \(V_2\) — соответствующие значения жизнеспособности.

---

### Метод 2: Нелинейная регрессия
Нелинейная регрессия предполагает подгонку данных к логистической кривой (например, с использованием уравнения Хилла):
\[
V = \frac{100}{1 + \left(\frac{C}{\text{IC50}}\right)^n}
\]
где:
- \(V\) — жизнеспособность клеток,
- \(C\) — концентрация вещества,
- \(n\) — коэффициент Хилла (параметр, описывающий крутизну кривой).

Для этого метода можно использовать программное обеспечение, например, GraphPad Prism, Python (библиотека scipy.optimize), или R.

---

### Расчет IC50 для каждого вещества и клеточной линии

#### IMR32 (нейробластома)
| Вещество | Концентрация (мкМ) | Жизнеспособность (%) |
|----------|--------------------|----------------------|
| Вещество 1 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 30, 44, 66, 91, 100, 100 |
| Вещество 2 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 6, 21, 49, 70, 100 |
| Вещество 3 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 22, 73, 97, 100, 100 |

#### HeLa (рак шейки матки)
| Вещество | Концентрация (мкМ) | Жизнеспособность (%) |
|----------|--------------------|----------------------|
| Вещество 1 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 11, 33, 53, 83, 100 |
| Вещество 2 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 22, 48, 83, 98, 100, 100 |
| Вещество 3 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 15, 42, 88, 100, 100 |

#### FRSN (нормальные клетки)
| Вещество | Концентрация (мкМ) | Жизнеспособность (%) |
|----------|--------------------|----------------------|
| Вещество 1 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 41, 65, 88, 100, 100, 100 |
| Вещество 2 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 0, 32, 41, 64, 100 |
| Вещество 3 | 100, 75, 50, 25, 10, 0 | 0, 22, 33, 67, 88, 0 |

---

### Результаты расчетов IC50

#### IMR32 (нейробластома)
- Вещество 1: IC50 ≈ 60 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 58 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 2: IC50 ≈ 40 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 38 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 3: IC50 ≈ 55 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 53 мкМ (нелинейная регрессия).

#### HeLa (рак шейки матки)
- Вещество 1: IC50 ≈ 45 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 43 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 2: IC50 ≈ 70 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 68 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 3: IC50 ≈ 50 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 48 мкМ (нелинейная регрессия).

#### FRSN (нормальные клетки)
- Вещество 1: IC50 > 100 мкМ (клетки остаются жизнеспособными при всех концентрациях).
- Вещество 2: IC50 ≈ 35 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 33 мкМ (нелинейная регрессия).
- Вещество 3: IC50 ≈ 40 мкМ (линейная интерполяция), ≈ 38 мкМ (нелинейная регрессия).

---

### Ответы на вопросы

1. Наиболее эффективное соединение против нейробластомы (IMR32):
- Вещество 2 имеет наименьший IC50 (≈ 38–40 мкМ), что указывает на его наибольшую эффективность против нейробластомы.

2. Наиболее эффективное соединение против рака шейки матки (HeLa):
- Вещество 1 имеет наименьший IC50 (≈ 43–45 мкМ), что делает его наиболее эффективным против рака шейки матки.

3. Наиболее селективное соединение (не убивает нормальные клетки FRSN):
- Вещество 1 демонстрирует наименьшую токсичность для нормальных клеток (IC50 > 100 мкМ), что делает его наиболее селективным.
- 3.1) Для нейробластомы: Вещество 1, так как оно наименее токсично для нормальных клеток.
- 3.2) Для рака шейки матки: Вещество 1, так как оно эффективно против HeLa и не токсично для FRSN.

---

Если вам нужно, я могу предоставить более подробные расчеты или визуализацию данных!

Оно осилило стандартные задачи по биоаналитике!

⬆️ понял) 50/50
Буду продолжать писать про отдельные интересности)