AI「Candycrunch」が細胞の糖構造分析でがん検出を迅速化

Tokyoイェーテボリ大学の研究者たちは、糖分のレベルを分析することで癌の検出を向上させるAIモデル「キャンディクランチ」を開発しました。キャンディクランチは、現在の半手動の方法と比べて、より迅速かつ正確に異常を見つけることができます。

グリカンは細胞内の糖構造です。これを質量分析法で測定することができ、細胞内のさまざまな種類のがんを示すことが可能です。AIモデルはこの分析を助けます。

• グリカン断片化データの解析を自動化する
• 各テストに数秒で結果を提供する
• 糖構造を正確に特定する精度は90%である

グリカンの断片化データの解析は非常に手間と技術を要します。この作業ができる専門家は少なく、各サンプルの解析に数時間から時には数日かかることもあります。これは、人間がデータを注意深く調べてグリカン構造を解明する必要があるためです。このプロセスは、多年にわたって習得されるものです。

キャンディクランチは、AIを活用してこれらの難しい作業を迅速に処理します。通常は多くの時間を要する仕事を数秒で完了することが可能です。この研究結果は『Nature Methods』誌で発表されています。

キャンディクランチは、さまざまな糖の断片化や構造に関する50万以上の例を含む膨大なデータベースでトレーニングされています。この徹底的なトレーニングにより、キャンディクランチは非常に正確です。

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ヨーテボリ大学のバイオインフォマティクスの上級講師であるダニエル・ボヤー氏によると、彼らのモデルは糖の構造を90%の確率で正しく識別できるとのことです。これは、このAIモデルがDNA、RNA、タンパク質の配列を決定するための方法と同じくらい正確になる可能性があることを示唆しています。

AIモデルは迅速かつ正確で、グリカンを基盤としたバイオマーカーの発見を迅速化します。これらのバイオマーカーは、がんの診断や予測において重要な役割を果たします。この技術は、がん研究において大きな進展をもたらす可能性があります。

AIモデルは人間が気づかないかもしれない糖の構造を見つけることができます。これは、極小の糖の構造を発見する際に特に役立ちます。これらの糖の構造は、新しい研究ツールとして利用できる可能性があります。

キャンディクランチは、バイオおよび臨床研究においてグリカン分析をより一般的にすることが期待されています。AIモデルが手動で行うデータ分析という最も時間のかかる部分を自動化したからです。

ダニエル・ボヤー氏は、自動化が新しいバイオマーカーの発見に役立つと考えています。これにより、特別な訓練を受けずに多くの研究者がグリカンを研究することが可能になります。このAIモデルは将来のがん検出の改善に期待を持たせます。