Модель искусственного интеллекта обнаруживает признаки рака со сверхбыстрой скоростью
Последняя редакция: 01.07.2024
Весь контент Web2Health проверяется медицинскими экспертами, чтобы обеспечить максимально возможную точность и соответствие фактам.
У нас есть строгие правила по выбору источников информации и мы ссылаемся только на авторитетные сайты, академические исследовательские институты и, по возможности, доказанные медицинские исследования. Обратите внимание, что цифры в скобках ([1], [2] и т. д.) являются интерактивными ссылками на такие исследования.
Если вы считаете, что какой-либо из наших материалов является неточным, устаревшим или иным образом сомнительным, выберите его и нажмите Ctrl + Enter.
Исследователи из Гетеборгского университета разработали модель ИИ, которая повышает потенциал обнаружения рака через анализ сахаров. Эта модель ИИ быстрее и лучше находит аномалии, чем текущий полуавтоматический метод.
Гликаны, структуры молекул сахара в наших клетках, можно измерить с помощью масс-спектрометрии. Эти структуры могут указывать на различные формы рака в клетках. Однако данные от масс-спектрометра должны быть тщательно проанализированы людьми для определения структуры из фрагментации гликана. Этот процесс может занимать от нескольких часов до дней для каждой пробы и может быть выполнен с высокой точностью лишь небольшим числом экспертов в мире, так как это, по сути, детективная работа, изучаемая на протяжении многих лет.
Автоматизация детективной работы
Этот процесс является узким местом в использовании анализов гликанов, например, для обнаружения рака, когда необходимо анализировать множество проб. Исследователи из Гетеборгского университета разработали модель ИИ, чтобы автоматизировать эту работу. Модель ИИ, названная Candycrunch, решает задачу всего за несколько секунд на тест. Результаты были опубликованы в научной статье в журнале Nature Methods.
Модель ИИ была обучена с использованием базы данных из более чем 500,000 примеров различных фрагментаций и связанных с ними структур молекул сахара.
Новые биомаркеры
Это означает, что модель ИИ вскоре может достичь того же уровня точности, что и секвенирование других биологических последовательностей, таких как ДНК, РНК или белки. Благодаря своей скорости и точности, модель может ускорить открытие гликановых биомаркеров для диагностики и прогноза рака.
"Мы считаем, что анализы гликанов станут более значимой частью биологических и клинических исследований теперь, когда мы автоматизировали самое узкое место", - говорит Даниэль Бойяр, доцент по биоинформатике в Гетеборгском университете.
Модель Candycrunch также способна выявлять структуры, которые часто упускаются при ручном анализе из-за их низких концентраций. Таким образом, модель может помочь исследователям найти новые гликановые биомаркеры.