nDatalyze Corp. a été informée des résultats préliminaires de l'étude clinique de l'Université de York concernant l'intégration des données ADN dans le programme d'évaluation de l'état mental YMI de la société. De multiples algorithmes d'apprentissage automatique ont été appliqués à la base de données de référence exclusive de la société dans le but d'identifier les corrélations entre la dépression diagnostiquée et certains polymorphismes nucléotidiques simples ("SNP", qui sont des variantes génomiques à une seule position de base dans l'ADN) et "allèles" (les allèles sont des formes ou des versions alternatives d'un gène).

Contrairement à l'approche supervisée d'apprentissage automatique de la société qui utilise plusieurs experts pour guider le processus prédictif, le processus de York repose uniquement sur les données de la base de données de référence, y compris les données ADN, sans l'aide d'un expert. L'approche de la Société, guidée par des experts, est connue sous le nom d'"apprentissage automatique supervisé", tandis que l'approche de York, guidée par les données, est connue sous le nom d'"apprentissage automatique non supervisé" (les deux approches sont communément appelées "IA"). Les résultats préliminaires révèlent un score de rappel non supervisé à validation croisée de ~81% et une précision à validation croisée de ~74%.

Une fois terminée, l'étude de York devrait démontrer l'intérêt de combiner les données ADN avec les données biométriques environnementales pour prédire les prédispositions aux troubles mentaux.