AIが画期的に数秒でがんの兆候を検出、糖レベル分析で実現
Tokyoイェーテボリ大学のチームが開発したAIモデル「キャンディクラッシュ」は、従来の方法よりも速く、正確に癌を検出することができます。このモデルは、細胞内の糖分子を解析することで、様々なタイプの癌を見つけ出すことができます。
キャンディクランチは、自動的にグリカン構造を迅速に識別します。このプロセスは従来の方法に比べてはるかに速く、通常数時間から数日かかるところを短縮しています。AIモデルは50万以上のグリカンの断片や構造から学習しており、そのおかげで90%の確率で正確な糖の構造を特定することができます。
Candycrunchの特徴には以下の点が含まれます。
- グリカン分析を自動化し、結果を迅速に提供
- 50万件以上のデータでトレーニング済み
- 糖質構造の識別において90%の精度を実現
- 検出を数時間または数日から数秒に短縮
キャンディクランチは優れたツールであり、人間が見落としがちな構造を検出することができます。長年の経験を持つ専門家でさえ、極微量のためにこれらの構造を見逃すことがありますが、キャンディクランチはそれらを発見し、新しいグリカンを基にしたバイオマーカーの発見に役立ちます。
イェーテボリ大学のバイオインフォマティクス講師であるダニエル・ボーヤー氏によれば、このAIモデルはまもなく現在のDNA、RNA、またはタンパク質のシーケンシング方法と同等のスピードと正確さを持つようになるといいます。この進歩は、がんの診断や予測に大いに役立つことでしょう。
AI技術を利用すると、マススペクトロメーターのデータを専門家が手作業で確認してグリカン構造を見つける必要がなくなり、グリカン分析のスピードを大幅に向上させることができます。Candycrunchはこのデータを迅速に解析することができ、通常であれば時間がかかりすぎる大量のサンプルを扱うことが可能になります。
科学者たちは彼らの研究成果を「Nature Methods」というジャーナルで発表しました。彼らは、このモデルが生物学や医学の研究において、糖鎖研究の重要性を高める助けになると考えています。
キャンディクランチはデータを迅速に処理することで、がんやその他の病気を早期に発見する手助けをします。これにより、医療分野で非常に有用です。がんの早期発見と治療は重要であり、このAIは非常に役立つでしょう。
キャンディークランチは、医療研究におけるAIの新たな活用法です。難しい作業を自動化することで、がんなどの深刻な病気の理解と治療をより進めることが期待されています。
この研究はこちらに掲載されています:
http://dx.doi.org/10.1038/s41592-024-02314-6およびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は
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/s41592-024-02314-62024年11月20日 · 13:04
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