Нови публикации
Модел с изкуствен интелект открива признаци на рак със свръхвисока скорост
Последно прегледани: 02.07.2025
Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
Изследователи от университета в Гьотеборг са разработили модел с изкуствен интелект, който подобрява потенциала за откриване на рак чрез анализ на захарта. Този модел с изкуствен интелект е по-бърз и по-добър в откриването на аномалии от настоящия полуавтоматизиран метод.
Гликаните, структурите на захарните молекули в нашите клетки, могат да бъдат измерени с помощта на масспектрометрия. Тези структури могат да показват различни форми на рак в клетките. Данните от масспектрометъра обаче трябва да бъдат внимателно анализирани от хора, за да се определи структурата от фрагментацията на гликана. Този процес може да отнеме от часове до дни за всяка проба и може да се извърши с висока точност само от малък брой експерти по света, тъй като по същество е детективска работа, изучавана в продължение на много години.
Автоматизация на детективската работа
Този процес е пречка при използването на гликанов анализ, например за откриване на рак, където трябва да се анализират много проби. Изследователи от университета в Гьотеборг са разработили модел с изкуствен интелект, за да автоматизират тази работа. Моделът с изкуствен интелект, наречен Candycrunch, решава задачата само за няколко секунди на тест. Резултатите са публикувани в научна статия в списание Nature Methods.
Моделът на изкуствен интелект е обучен с помощта на база данни с повече от 500 000 примера за различни фрагментации и свързани структури на захарни молекули.
Нови биомаркери
Това означава, че моделът с изкуствен интелект скоро би могъл да постигне същото ниво на точност като секвенирането на други биологични последователности, като ДНК, РНК или протеини. Със своята скорост и точност, моделът би могъл да ускори откриването на гликанови биомаркери за диагностика и прогноза на рака.
„Вярваме, че анализът на гликаните ще стане по-значима част от биологичните и клиничните изследвания, след като автоматизирахме пречката“, казва Даниел Бояр, доцент по биоинформатика в университета в Гьотеборг.
Моделът Candycrunch е способен да идентифицира структури, които често се пропускат при ръчен анализ поради ниските им концентрации. По този начин моделът може да помогне на изследователите да открият нови гликанови биомаркери.