AI 혁신, 당 수치 분석으로 암 징후 몇 초 만에 발견

Seoul고텐버그 대학교의 연구팀이 "캔디크런치"라는 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 암을 발견할 수 있습니다. 캔디크런치는 세포 내의 당 분자를 분석하여 다양한 유형의 암을 밝혀냅니다.

캔디크런치는 글리칸 구조를 스스로 신속하게 식별합니다. 이는 기존 방식보다 훨씬 빠르게 이루어지며, 일반적으로 몇 시간 또는 며칠이 걸리기도 하는 시간을 절약합니다. 이 AI 모델은 500,000개 이상의 글리칸 조각과 구조를 학습하여, 정확한 당 구조를 90%의 확률로 식별할 수 있습니다.

Candycrunch의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 글리칸 분석을 자동화하여 더 빠른 결과 제공
• 50만 개 이상의 사례로 학습됨
• 당 구조 식별에서 90%의 정확도 달성
• 검출 시간을 시간 또는 일 단위에서 초 단위로 단축

캔디크런치는 사람들이 자주 놓치기 쉬운 구조를 감지할 수 있어 뛰어난 도구입니다. 오랜 경험을 가진 전문가조차도 이 같은 구조를 적은 양으로 존재할 때는 놓칠 수 있습니다. 캔디크런치는 이를 찾아내어 새로운 당질 기반 바이오마커를 발견하는 데 도움이 됩니다.

예테보리 대학교의 생물정보학 강사인 다니엘 보자는 이 AI 모델이 곧 DNA, RNA, 단백질 서열 분석의 현재 방법 만큼 빠르고 정확해질 것이라고 말합니다. 이러한 발전은 암 진단 및 예측에 큰 도움을 줄 수 있습니다.

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AI 기술은 질량 분광계 데이터를 수작업으로 검토하여 글리칸 구조를 찾는 전문가들의 필요성을 제거함으로써 글리칸 분석을 가속화할 수 있습니다. Candycrunch는 이 데이터를 신속하게 분석하여, 처리하기에 시간 소모가 큰 대량의 샘플도 다룰 수 있게 합니다.

과학자들은 그들의 연구 결과를 저널 Nature Methods에 발표했습니다. 그들은 이 모델이 당 연구를 생물학 및 의학 연구에서 더 중요하게 만드는 데 기여할 것이라고 생각합니다.

캔디크런치는 데이터를 신속하게 처리하여 암 및 기타 질병을 빠르게 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 의학 분야에서 매우 유용하게 쓰입니다. 빠른 암 발견과 치료는 중요하며, 이 인공지능은 매우 유용할 것입니다.

캔디크런치는 의료 연구에서 AI를 활용하는 새로운 단계입니다. 어려운 작업을 자동화함으로써, 암과 같은 심각한 질병을 더 잘 이해하고 치료하는 데 도움을 줄 수 있습니다.