Geteborgo universiteto mokslininkai sukūrė AI modelį, kuris padidina vėžio aptikimo galimybes atliekant cukraus analizę. AI modelis greičiau ir geriau aptinka anomalijas nei dabartinis pusiau rankinis metodas.
Glikanus arba cukraus molekulių struktūras mūsų ląstelėse galima išmatuoti masės spektrometrija. Vienas svarbus panaudojimas yra tai, kad struktūros gali rodyti skirtingas vėžio formas ląstelėse.
Tačiau žmonės turi atidžiai išanalizuoti masės spektrometro matavimo duomenis, kad išsiaiškintų glikano suskaidymo struktūrą. Šis procesas kiekvienam mėginiui gali užtrukti nuo kelių valandų iki dienų, o jį su dideliu pasitikėjimu gali atlikti tik nedaugelis pasaulio ekspertų, nes tai iš esmės yra detektyvinis darbas, išmoktas per daugelį metų.
Detektyvinio darbo automatizavimas
Taigi šis procesas yra kliūtis naudojant glikano analizę, pavyzdžiui, nustatant vėžį, kai reikia tirti daug mėginių.
Geteborgo universiteto mokslininkai sukūrė AI modelį, skirtą automatizuoti šį detektyvinį darbą. AI modelis, pavadintas Candycrunch, užduotį išsprendžia vos per kelias sekundes per vieną testą. Rezultatai paskelbti žurnalo moksliniame straipsnyje Gamtos metodai.
AI modelis buvo apmokytas naudojant daugiau nei 500 000 skirtingų cukraus molekulių fragmentacijų ir susijusių struktūrų pavyzdžių duomenų bazę.
„Mokymai leido Candycrunch apskaičiuoti tikslią cukraus struktūrą mėginyje 90 % atvejų“, – sako Danielis Bojaras, Geteborgo universiteto bioinformatikos vyresnysis dėstytojas.
Gali rasti naujų biologinių žymenų
Tai reiškia, kad AI modelis netrukus gali pasiekti tokį patį tikslumo lygį kaip ir kitų biologinių sekų, tokių kaip DNR, RNR ar baltymų, seka.
Kadangi AI modelio atsakymai yra tokie greiti ir tikslūs, jis gali paspartinti glikano pagrindu pagamintų biomarkerių atradimą tiek vėžio diagnozei, tiek prognozei.
„Manome, kad glikano analizė taps didesne biologinių ir klinikinių tyrimų dalimi dabar, kai automatizavome didžiausią kliūtį“, – sako Bojaras.
Dirbtinio intelekto modelis Candycrunch taip pat gali nustatyti struktūras, kurių dėl mažos koncentracijos žmogaus analizė dažnai praleidžia. Todėl modelis gali padėti mokslininkams rasti naujus glikano pagrindu pagamintus biomarkerius.