Участвуй в Hackatomics 2026 10–14 октября и вместе с командой разрабатывай решения для прецизионной медицины на основе данных единичных клеток и ИИ!
С 10 по 14 октября в Москве пройдёт Hackatomics 2026 — хакатон на стыке биоинформатики, данных единичных клеток, искусственного интеллекта и машинного обучения.
Участникам предстоит работать с современными омиксными технологиями и искать решения для задач прецизионной медицины — от выявления терапевтических мишеней до диагностики заболеваний и анализа механизмов опухолевой прогрессии.
Что ждёт участников:
5 дней командной работы
команды до 5 человек
6 реальных проектных направлений
более 15 экспертов и менторов
лекции и пленарные доклады
работа с биомедицинскими и single-cell данными
защита проектов и награждение победителей
Проектные направления: 1. Предсказание мишеней для терапии редких агрессивных заболеваний Разработка вычислительного пайплайна для приоритизации терапевтических мишеней на основе single-cell и омиксных данных.
2. Разработка новых алгоритмов персонализации терапии сарком мягких тканей Разработка и анализ подходов на основе ML и ИИ для персонализации терапии сарком мягких тканей.
3. Поиск прогностических факторов рака в молодом возрасте Поиск и валидация прогностических факторов рака в молодом возрасте на основе интеграции пространственной, одноклеточной и тотальной транскриптомики.
4. Дифференциальная диагностика злокачественных и нормальных состояний клеток Разработка методов для точного разделения злокачественных клонов и реконструкции их эволюционных связей на основе scRNA-seq и scDNA-seq данных.
5. Регуляция клеточной пластичности как стратегия лечения рака Поиск и интерпретация программ клеточной пластичности, связанных с прогрессией опухоли и устойчивостью к терапии.
6. Выявление патологически ассоциированных сигналов в иммунных репертуарах Разработка ML-подходов для поиска патологически ассоциированных сигналов в иммунных репертуарах человека.
Какие компетенции нужны? Участникам предстоит работать на стыке биологии, анализа данных и машинного обучения. Обязательные компетенции:
Python или R — уверенное чтение кода и работа с базовыми библиотеками для анализа биологических данных.
Работа с базами данных — умение находить записи в NCBI (Entrez), UniProt по ID, искать датасеты в GEO и Zenodo, а также знание веб-инструментов для анализа биомедицинских данных.
Анализ данных — опыт статистического анализа биомедицинских данных: геномных, транскриптомных и больших клинических данных.
Биологическая интерпретация — умение интерпретировать результаты анализа; подойдёт биологическое образование или опыт участия в биологических исследованиях.
Машинное обучение — знание базовых инструментов ML.
Будет преимуществом: опыт анализа RNA-seq данных на уровне единичных клеток, а также продвинутые знания в ML/AI и опыт создания и обучения deep learning-моделей, включая autoencoders, VAEs и transformers, для работы с биологическими данными. При этом организаторы подчёркивают: не обязательно быть экспертом во всём сразу. Главное — желание разбираться в задачах на стыке биологии и анализа данных.
Призовой фонд — 450 000 рублей!
Даты проведения: 10—14 октября
Формат: офлайн, Москва, НИИ МКМ, Подольское шоссе, 8