AI rileva indizi sul cancro in pochi secondi: il modello CandyCrunch rivoluziona la ricerca

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Di Giovanni Dosa
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"L'intelligenza artificiale analizza gli zuccheri rivelando rapidamente le cellule cancerogene."

RomeUn team di ricercatori dell'Università di Göteborg ha sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale per migliorare la diagnosi del cancro analizzando i glicani. I glicani, gruppi di molecole di zucchero presenti nelle nostre cellule, possono indicare vari tipi di cancro. Attualmente, i glicani vengono misurati mediante spettrometria di massa, ma l'analisi deve essere eseguita manualmente. Questo procedimento è lento, richiedendo da diverse ore a qualche giorno per campione, e sono pochissimi gli esperti a livello mondiale in grado di effettuare queste analisi con elevata precisione.

Il team ha presentato un modello AI chiamato Candycrunch per automatizzare questo processo manuale. Il modello AI risolve il compito in pochi secondi. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Nature Methods. Il nuovo metodo prevede l'addestramento dell'AI utilizzando un database che include:

  • Oltre 500,000 esempi di diverse frammentazioni di glicani
  • Le strutture associate delle molecole di zucchero

Candycrunch può determinare la struttura dello zucchero in un campione con un'accuratezza del 90%. Daniel Bojar, docente di Bioinformatica all'Università di Gothenburg, afferma che questa accuratezza è paragonabile a quella delle analisi di altre sequenze biologiche, come DNA, RNA o proteine.

Il modello di intelligenza artificiale rapido identifica biomarcatori glicani, utili per la diagnosi e la previsione del cancro. L'automazione di Candycrunch semplifica queste analisi, rendendole potenzialmente più frequenti nella ricerca biologica e clinica.

Candycrunch è in grado di individuare strutture che l'analisi umana spesso non riesce a rilevare a causa della loro bassa presenza. Questa capacità aiuta i ricercatori a scoprire nuovi marcatori biologici legati ai glicani. Daniel Bojar ritiene che questi progressi incrementeranno l'uso dell'analisi dei glicani nella ricerca sul cancro e in altri campi.

In passato, l'analisi manuale dei glicani era lenta e rendeva difficile la rilevazione del cancro, soprattutto con molti campioni. Oggi, un modello di intelligenza artificiale può elaborare i dati rapidamente, rendendo il lavoro più veloce e preciso. Questa automazione facilita il rilevamento dei segni del cancro.

Il modello AI opera rapidamente e con precisione, permettendo di esaminare un maggior numero di campioni in meno tempo. Prima di Candycrunch, solo pochi esperti potevano eseguire questo lavoro dettagliato. Automatizzando il processo, ci sono maggiori possibilità di individuare il cancro in fase precoce, il che è fondamentale per la cura e l'esito.

Il modello AI innovativo dell'Università di Gothenburg, Candycrunch, rende l'analisi dei glicani per la rilevazione del cancro più rapida e affidabile. Questo metodo riduce notevolmente la necessità di competenze umane, offrendo grandi vantaggi per la ricerca e il trattamento del cancro.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1038/s41592-024-02314-6

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

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/s41592-024-02314-6
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