'Candycrunch' AI가 세포 당 구조 분석을 통해 암 검출을 가속화하다

Seoul예테보리 대학교의 연구진이 Candycrunch라는 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 당 수치 분석을 통해 암 탐지를 개선하며, 현재의 반수동 방식보다 더 빠르고 정확하게 이상 징후를 찾아냅니다.

글리칸은 세포 내에 있는 당 구조체입니다. 질량 분석법을 통해 측정할 수 있으며, 세포에서 다양한 종류의 암을 탐지하는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 분석에는 인공지능 모델이 도움을 줍니다.

• 글리칸 분해 데이터의 분석을 자동화합니다.
• 테스트 당 몇 초 만에 결과를 제공합니다.
• 정확한 당 구조를 결정하는 데 90%의 정확도를 자랑합니다.

글리칸 파편 데이터 분석은 상당한 시간과 숙련이 요구되는 작업입니다. 이를 수행할 수 있는 전문가가 많지 않으며, 각 샘플을 분석하는 데 몇 시간에서 며칠이 걸리기도 합니다. 이는 데이터를 면밀히 검토하여 글리칸 구조를 파악해야 하기 때문입니다. 이러한 과정은 오랜 시간에 걸쳐 습득된 지식을 요구합니다.

캔디크런치는 어려운 작업을 인공지능을 사용하여 신속하게 처리합니다. 이는 일반적으로 많은 시간이 걸리는 일을 몇 초 만에 완료할 수 있습니다. 이러한 결과는 네이처 메서즈 저널에 게재되었습니다.

캔디크런치는 다양한 설탕 구조와 조각에 대한 50만 개 이상의 예제로 구성된 방대한 데이터베이스에서 학습되었습니다. 이러한 철저한 학습 덕분에 캔디크런치는 매우 정확합니다.

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예테보리 대학교의 생물정보학 수석 강사인 다니엘 보야르는 모델이 당의 구조를 90%의 정확도로 식별한다고 말한다. 이는 이 AI 모델이 곧 DNA, RNA, 단백질 서열 분석에 사용되는 방법만큼 정확해질 수 있음을 시사한다.

AI 모델은 신속하고 정확하여 글리칸 기반 바이오마커를 빠르게 찾는 데 도움을 줍니다. 이러한 바이오마커는 암 진단과 예측에 중요합니다. 이는 암 연구에 큰 진전을 가져올 수 있습니다.

AI 모델은 인간이 발견하기 어려운 당 구조를 찾아낼 수 있습니다. 이는 특히 소량의 당 구조를 발견하는 데 유용합니다. 이러한 당 구조는 새로운 연구 도구로 활용될 수 있습니다.

캔디크런치는 생물학 및 임상 연구에서 당 분석을 더 일반화할 것으로 기대됩니다. 이는 AI 모델이 가장 시간이 많이 걸리는 수작업 데이터 분석 과정을 자동화했기 때문입니다.

다니엘 보야르는 자동화가 새로운 바이오마커 발굴에 도움이 될 것이라고 믿습니다. 이는 더 많은 연구자들이 특별한 훈련 없이도 글라이칸을 연구할 수 있음을 의미합니다. 이 AI 모델은 미래의 암 탐지 향상에 대한 가능성을 보여줍니다.