Новая модель искусственного интеллекта способна быстро обнаруживать признаки рака

Исследователи из Гетеборгского университета создали модель ИИ, которая повышает возможности обнаружения рака с помощью анализа сахара. Эта модель ИИ превосходит существующие полуручные методы по скорости и точности выявления аномалий.

Масс-спектрометрия может использоваться для измерения гликанов — структур молекул сахара в наших клетках. Эти структуры могут выявить наличие различных видов рака в клетках. Однако данные, полученные с помощью масс-спектрометра, должны быть тщательно проанализированы человеком, чтобы из фрагментации гликанов вычленить структуру.

Этот процесс может занимать от нескольких часов до нескольких дней для каждого образца и может быть выполнен с высокой степенью достоверности только небольшим числом экспертов в мире, поскольку это, по сути, детективная работа, изучаемая в течение многих лет.

Таким образом, этот процесс является узким местом в использовании гликановых анализов, например, для выявления рака, когда необходимо проанализировать большое количество образцов. Исследователи из Университета Гетеборга разработали модель ИИ для автоматизации этой работы.

ИИ-модель, получившая название Candycrunch, решает задачу всего за несколько секунд на каждый тест. О результатах исследования сообщается в научной статье в журнале Nature Methods. Модель была обучена на базе данных, содержащей более 500 тыс. примеров различных фрагментаций и связанных с ними структур молекул сахара.

«Обучение позволило Candycrunch вычислить точную структуру сахара в образце в 90% случаев», — говорит Даниэль Бояр, старший преподаватель биоинформатики в Университете Гетеборга. Это означает, что модель ИИ вскоре может достичь того же уровня точности, что и секвенирование других биологических последовательностей, таких как ДНК, РНК или белки.

Поскольку модель ИИ быстра и точна в своих ответах, она может ускорить открытие биомаркеров на основе гликанов как для диагностики, так и для прогнозирования рака. По словам Даниэля Бояра, анализ гликанов станет более важной частью биологических и клинических исследований, поскольку исследователи автоматизировали самое узкое место.

ИИ-модель Candycrunch также способна выявлять структуры, которые часто пропускаются при анализе человеком из-за их низкой концентрации. Таким образом, модель может помочь исследователям найти новые биомаркеры на основе гликанов.

Ранее группа экспертов разработала инструмент, позволяющий предсказать снижение когнитивных способностей пациентов с ранними признаками болезни Альцгеймера в течение ближайших пяти лет.