Cancer : quand l'IA Candycrunch décode les glycanes en quelques secondes
ParisDes chercheurs de l'Université de Göteborg ont mis au point un outil d'IA pour améliorer la détection du cancer en étudiant les glycanes. Les glycanes, constitués de groupes de molécules de sucre dans nos cellules, peuvent révéler différents types de cancer. Actuellement, la spectrométrie de masse est utilisée pour mesurer les glycanes, mais l'analyse doit être effectuée manuellement. Ce travail manuel est lent, prenant de plusieurs heures à quelques jours par échantillon. Seuls quelques experts dans le monde peuvent réaliser ces analyses avec une haute précision.
L'équipe a présenté un modèle d'IA nommé Candycrunch pour automatiser ce processus manuel. L'IA accomplit cette tâche en quelques secondes. Les résultats ont été publiés dans la revue Nature Methods. Cette nouvelle méthode consiste à entraîner l'IA à partir d'une base de données comprenant :
- Plus de 500 000 exemples de différentes fragmentations de glycans
- Les structures associées des molécules de sucre
Candycrunch peut analyser la structure du sucre dans un échantillon avec une précision de 90%. Selon Daniel Bojar, maître de conférences en bioinformatique à l'Université de Göteborg, cette précision est comparable à celle d'autres analyses de séquences biologiques, comme l'ADN, l'ARN ou les protéines.
Le modèle d'IA avancé repère rapidement les biomarqueurs à base de glycanes, facilitant ainsi le diagnostic et la prédiction du cancer. L'automatisation par Candycrunch simplifie ces analyses glycaniques, ce qui pourrait favoriser leur utilisation accrue en recherche biologique et clinique.
Grâce à sa capacité à détecter des structures peu présentes mais cruciales, Candycrunch permet aux chercheurs de mettre en lumière de nouveaux biomarqueurs associés aux glycanes. Selon Daniel Bojar, cette avancée pourrait favoriser l'essor de l'analyse des glycanes dans la recherche sur le cancer et d'autres domaines scientifiques.
Autrefois, l'analyse des glycanes manuellement était lente et compliquée, surtout avec de nombreux échantillons, rendant la détection du cancer difficile. Aujourd'hui, un modèle d'IA peut traiter les données rapidement, rendant le travail plus rapide et précis. Cette automatisation facilite la détection des signes du cancer.
Le modèle d'IA est à la fois rapide et précis, permettant de vérifier un plus grand nombre d'échantillons en un temps réduit. Avant Candycrunch, seulement quelques spécialistes pouvaient accomplir ce travail détaillé. En automatisant le processus, on augmente les chances de détecter le cancer à un stade précoce, ce qui est crucial pour le traitement et le pronostic.
Le nouveau modèle d'IA de l'Université de Göteborg, Candycrunch, permet une analyse plus rapide et plus fiable des glycanes pour la détection du cancer. Cette méthode dépend moins de l'expertise humaine et représente une avancée majeure pour la recherche et le traitement du cancer.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1038/s41592-024-02314-6et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
James Urban, Chunsheng Jin, Kristina A. Thomsson, Niclas G. Karlsson, Callum M. Ives, Elisa Fadda, Daniel Bojar. Predicting glycan structure from tandem mass spectrometry via deep learning. Nature Methods, 2024; DOI: 10.1038/s41592-024-02314-618 novembre 2024 · 14:36
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