新研究: AIがCandycrunchで糖を分析しがん発見を迅速化

Tokyoイェーテボリ大学の研究者は、糖鎖を研究することで癌をより正確に検出するAIツールを開発しました。糖鎖は細胞内に存在する糖分子の集まりで、様々な種類の癌を示すことができます。現在、糖鎖を測定するには質量分析法が用いられていますが、この分析は手作業で行われています。手作業は時間がかかり、1サンプルにつき数時間から数日を要します。また、世界中でこの分析を高精度で行える専門家はごくわずかです。

チームはCandycrunchと名付けられたAIモデルを導入し、この手動プロセスを自動化しました。このAIモデルは数秒でタスクを解決します。結果は科学誌「Nature Methods」に発表されました。この新しい手法では、AIが次のようなデータベースを使用して訓練されています：

• 50万以上の異なるグリカン断片の例
• 糖分子の関連構造

キャンディクランチは、サンプル中の糖の構造を90%の精度で判別できます。ヨーテボリ大学生物情報学講師のダニエル・ボヤーは、この精度がDNAやRNA、タンパク質などの生物学的配列解析と似ていると述べています。

高速なAIモデルはグリカンに基づくバイオマーカーを素早く見つけることで、がんの診断や予測に役立ちます。Candycrunchの自動化技術はこれらのグリカン解析をより簡単にし、生物学および臨床研究での利用頻度が高まる可能性があります。

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キャンディクランチは、微量な構造を検出できるため、人間の分析では見落とされがちな部分を発見することができます。この能力により、研究者はグリカンに関連する新たな生物学的マーカーを見つけ出すことが可能になります。ダニエル・ボヤルは、この進展ががん研究や他の分野におけるグリカン分析の活用をさらに拡大すると考えています。

これまで、手作業でのグリカンの解析は時間がかかり、多くのサンプルを扱う際にがんの発見が困難でした。しかし、AIモデルの導入により、データ処理が迅速になり、作業はより速く正確になりました。この自動化により、がんの兆候をより容易に発見できるようになりました。

AIモデルは迅速かつ正確に動作し、より多くのサンプルをより速く検査することができます。Candycrunch以前は、詳しい作業を行うことができたのは少数の専門家だけでした。このプロセスを自動化することで、がんを早期に発見する可能性が高まり、治療やその結果において非常に重要です。

ヨーテボリ大学の新しいAIモデル「Candycrunch」により、がん検出におけるグリカン分析が迅速かつ信頼性の高いものになりました。この手法はまた、人間の専門知識にあまり依存しません。がん研究と治療において大きな進展をもたらします。