Ny studie: AI-modellen Candycrunch upptäcker cancer snabbare genom att analysera sockerarter.
StockholmForskare vid Göteborgs universitet har utvecklat ett AI-verktyg för att bättre upptäcka cancer genom att studera glykner. Glykner, som är grupper av sockerarter i våra celler, kan avslöja olika typer av cancer. För närvarande används masspektrometri för att mäta glykner, men analysen måste göras manuellt. Detta manuella arbete är tidskrävande och kan ta från flera timmar till några dagar per prov. Det finns bara ett fåtal experter globalt som kan utföra dessa analyser med hög noggrannhet.
Teamet presenterade en AI-modell vid namn Candycrunch för att automatisera denna manuella process. AI-modellen löser uppgiften på några sekunder. Resultaten publicerades i tidskriften Nature Methods. Den nya metoden innebär att AI:n tränas med en databas som inkluderar:
- Över 500,000 exempel på olika glykane fragmenteringar
- Tillhörande strukturer av sockermolekyler
Candycrunch kan fastställa sockrets struktur i ett prov med 90% noggrannhet. Daniel Bojar, en lektor i bioinformatik vid Göteborgs universitet, säger att denna noggrannhet är jämförbar med andra biologiska sekvensanalyser som DNA, RNA eller proteiner.
Den snabba AI-modellen identifierar glykanbaserade biomarkörer som underlättar diagnos och prognos av cancer. Candycrunchs automatisering förenklar dessa glykananalyser, vilket gör att de kan användas oftare inom biologisk och klinisk forskning.
21 november 2024 · 15:27
USA dominerar AI-innovation, lämnar Kina bakom i Stanford-rankning
Candycrunch kan identifiera strukturer som mänskliga analyser ofta missar eftersom de finns i små mängder. Denna förmåga hjälper forskare att upptäcka nya biologiska markörer relaterade till glykaner. Daniel Bojar anser att denna utveckling kommer att öka användningen av glykananalys inom cancerforskning och andra områden.
Tidigare var det tidskrävande att analysera glykankomponenter manuellt, vilket försvårade cancerdetektion, särskilt med många prover. Nu kan en AI-modell snabbt bearbeta informationen, vilket gör arbetet snabbare och mer exakt. Denna automatisering underlättar att upptäcka tecken på cancer.
AI-modellen arbetar snabbt och noggrant, vilket gör det möjligt att kontrollera fler prover snabbare. Före Candycrunch kunde endast ett fåtal experter utföra detta detaljerade arbete. Genom att automatisera processen ökar möjligheten att upptäcka cancer tidigt, vilket är avgörande för behandling och resultat.
Göteborgs universitets nya AI-modell, Candycrunch, gör det snabbare och mer tillförlitligt att analysera glykans för cancerdetektion. Denna metod minskar även beroendet av mänsklig expertis. Det innebär stora framsteg för cancerforskning och behandling.
Studien publiceras här:
http://dx.doi.org/10.1038/s41592-024-02314-6och dess officiella citering - inklusive författare och tidskrift - är
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/s41592-024-02314-620 november 2024 · 17:56
AI lär sig att känna av ytor med hjälp av banbrytande kvantteknik och laserprecision
20 november 2024 · 01:02
Kraftfull AI för mobilen: Kompakta språkmodeller som sparar energi och främjar integritet
18 november 2024 · 14:36
Mindre djur, större precision: ny AI-teknik för avancerade beteendestudier av möss
Dela den här artikeln