Дослідники з Університету Гетеборга розробили модель ШІ, яка підвищує потенціал виявлення раку за допомогою аналізу цукру. Модель штучного інтелекту швидше та краще виявляє аномалії, ніж поточний напівручний метод.
Глікани, або структури молекул цукру в наших клітинах, можна виміряти за допомогою мас-спектрометрії. Одним із важливих застосувань є те, що структури можуть вказувати на різні форми раку в клітинах.
Однак дані вимірювання мас-спектрометра повинні бути ретельно проаналізовані людьми, щоб визначити структуру фрагментації глікану. Цей процес може тривати від годин до днів для кожного зразка, і його може з високою впевненістю виконувати лише невелика кількість експертів у світі, оскільки це, по суті, пошукова робота, яку вивчали протягом багатьох років.
Таким чином, цей процес є вузьким місцем у використанні аналізів гліканів, наприклад, для виявлення раку, коли потрібно проаналізувати багато зразків.
Дослідники з Університету Гетеборга розробили модель ШІ для автоматизації цієї детективної роботи. ШІ-модель під назвою Candycrunch вирішує завдання всього за кілька секунд на тест. Про результати повідомляється в науковій статті в журналі Nature Methods.
Модель штучного інтелекту була навчена з використанням бази даних із понад 500 000 прикладів різних фрагментацій і пов’язаних структур молекул цукру.
Вчені сподіваються, що модель штучного інтелекту незабаром може досягти такого ж рівня точності, як секвенування інших біологічних послідовностей, таких як ДНК, РНК або білки.
Оскільки модель штучного інтелекту дуже швидка й точна у своїх відповідях, вона може прискорити відкриття біомаркерів на основі гліканів як для діагностики, так і для прогнозування раку.
Модель Candycrunch зі штучним інтелектом також здатна ідентифікувати структури, які люди часто пропускають через низькі концентрації. Таким чином, модель може допомогти дослідникам знайти нові біомаркери на основі гліканів.
Джерело: medicalxpress
