Candycrunch: inteligencia artificial que sorprende al detectar cáncer analizando niveles de azúcar

MadridInvestigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de IA denominado Candycrunch que mejora la detección del cáncer mediante el análisis de los niveles de azúcar. Candycrunch es más rápido y preciso en la identificación de anomalías en comparación con los métodos actuales semi-manuales.

Los glicanos son estructuras de azúcar presentes en nuestras células. Se pueden medir mediante espectrometría de masas y pueden indicar distintos tipos de cáncer en las células. El modelo de IA facilita este análisis.

• Automatiza el análisis de datos de fragmentación de glicanos
• Proporciona resultados en cuestión de segundos por prueba
• Alcanza una precisión del 90% en la determinación de la estructura exacta del azúcar

Analizar los datos de fragmentación de glicanos requiere mucho tiempo y habilidades especializadas. Solo unos pocos expertos pueden hacerlo, y cada muestra puede tardar horas o incluso días. Esto se debe a que la información debe ser examinada meticulosamente por personas para determinar la estructura del glicano. Este proceso se aprende a lo largo de muchos años.

Candycrunch resuelve rápidamente esas tareas complejas utilizando IA. Realiza trabajos en segundos que normalmente tomarían mucho más tiempo. Los resultados se publican en la revista Nature Methods.

Candycrunch ha sido entrenado con una extensa base de datos que contiene más de 500.000 ejemplos de diversas fragmentaciones y estructuras de azúcar. Esta rigurosa formación permite que Candycrunch sea muy preciso.

Daniel Bojar, un profesor principal en Bioinformática de la Universidad de Gotemburgo, afirma que su modelo identifica correctamente la estructura del azúcar el 90% de las veces. Esto sugiere que el modelo de IA podría pronto ser tan preciso como los métodos utilizados para secuenciar ADN, ARN y proteínas.

El modelo de inteligencia artificial es ágil y preciso, lo que facilita la identificación de biomarcadores basados en glicanos de manera más rápida. Estos biomarcadores son fundamentales para diagnosticar y predecir el cáncer. Esto puede impulsar significativamente la investigación oncológica.

El modelo de IA puede identificar estructuras de azúcar que los humanos podrían pasar por alto. Esto es especialmente útil para detectar estructuras de azúcar en cantidades diminutas. Estas estructuras de azúcar pueden convertirse en nuevas herramientas para la investigación.

Se espera que Candycrunch haga que los análisis de glicanos sean más comunes en la investigación biológica y clínica. Esto se debe a que el modelo de IA ha automatizado la parte más laboriosa, que es el análisis manual de los datos.

Daniel Bojar cree que la automatización permitirá descubrir nuevos biomarcadores. Esto permitirá que más investigadores estudien glicanos sin necesidad de formación especializada. El modelo de IA muestra potencial para mejorar la detección del cáncer en el futuro.