Novo estudo: ferramenta Candycrunch usa IA para detectar câncer com precisão e rapidez incríveis

Tempo de leitura: 2 minutos
Por João Silva
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IA analisando açúcares revela células cancerígenas rapidamente.

São PauloPesquisadores da Universidade de Gotemburgo desenvolveram uma ferramenta de IA para melhorar a detecção de câncer por meio do estudo de glicanos. Glicanos, que são grupos de moléculas de açúcar nas nossas células, podem indicar diferentes tipos de câncer. Atualmente, a espectrometria de massa é usada para medir os glicanos, mas a análise precisa ser feita manualmente. Esse trabalho manual é lento, levando de várias horas a alguns dias por amostra. Apenas alguns especialistas no mundo conseguem realizar essas análises com alta precisão.

A equipe lançou um modelo de IA chamado Candycrunch para automatizar esse processo manual. O modelo resolve a tarefa em segundos. Os resultados foram publicados na revista Nature Methods. O novo método envolve treinar a IA usando um banco de dados que inclui:

  • Mais de 500.000 exemplos de diferentes fragmentações de glicanos
  • Estruturas associadas de moléculas de açúcar

Candycrunch pode determinar a estrutura do açúcar em uma amostra com 90% de precisão. Daniel Bojar, professor de Bioinformática na Universidade de Gotemburgo, afirma que essa precisão é comparável a outras análises de sequências biológicas, como DNA, RNA, ou proteínas.

O modelo de IA de alta velocidade identifica rapidamente biomarcadores baseados em glicanos, auxiliando no diagnóstico e na previsão do câncer. A automação da Candycrunch facilita essas análises de glicanos, aumentando a sua utilização na pesquisa biológica e clínica.

Candycrunch pode identificar estruturas que análises humanas frequentemente deixam passar devido à sua quantidade reduzida. Esta habilidade auxilia pesquisadores a descobrirem novos marcadores biológicos relacionados aos glicanos. Daniel Bojar acredita que esse avanço aumentará o uso da análise de glicanos em pesquisas sobre câncer e outras áreas.

No passado, a análise de glicanos manualmente era lenta e dificultava a detecção de câncer, especialmente com um grande número de amostras. Atualmente, um modelo de IA consegue processar os dados rapidamente, tornando o trabalho mais ágil e preciso. Essa automatização facilita a identificação de sinais de câncer de forma mais eficiente.

O modelo de IA opera de maneira rápida e precisa, permitindo que mais amostras sejam analisadas em menos tempo. Antes da Candycrunch, apenas alguns especialistas podiam realizar esse trabalho detalhado. Ao automatizar o processo, aumenta-se a probabilidade de detectar o câncer precocemente, o que é crucial para o tratamento e o resultado.

O novo modelo de IA da Universidade de Gotemburgo, Candycrunch, torna a análise de glicanos para detecção de câncer mais rápida e confiável. Este método também reduz a dependência da expertise humana, oferecendo grandes avanços para a pesquisa e tratamento do câncer.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1038/s41592-024-02314-6

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

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/s41592-024-02314-6
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