Un modelo de IA encuentra las pistas del cáncer a la velocidad del rayo
Diga adiós a horas, incluso días, de trabajo detectivesco
Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de IA que aumenta las posibilidades de detectar el cáncer mediante análisis del azúcar. El modelo de IA es más rápido y detecta mejor las anomalías que el método semimanual actual.
Los glicanos, o estructuras de las moléculas de azúcar en nuestras células, pueden medirse por espectrometría de masas. Un uso importante es que las estructuras pueden indicar diferentes formas de cáncer en las células.
Sin embargo, los datos de la medición del espectrómetro de masas deben ser analizados cuidadosamente por humanos para averiguar la estructura a partir de la fragmentación del glicano. Este proceso puede llevar de horas a días para cada muestra y sólo puede ser llevado a cabo con gran confianza por un pequeño número de expertos en el mundo, ya que se trata esencialmente de un trabajo detectivesco aprendido a lo largo de muchos años.
Automatizar el trabajo de detective
El proceso es, por tanto, un cuello de botella en el uso de los análisis de glicanos, por ejemplo para la detección del cáncer, cuando hay muchas muestras que analizar.
Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para automatizar esta labor. El modelo de IA, denominado Candycrunch, resuelve la tarea en tan solo unos segundos por prueba. Los resultados se publican en un artículo científico en la revista Nature Methods.
El modelo de IA se entrenó utilizando una base de datos de más de 500 000 ejemplos de diferentes fragmentaciones y estructuras asociadas de moléculas de azúcar.
"El entrenamiento ha permitido a Candycrunch calcular la estructura exacta del azúcar en una muestra en el 90 por ciento de los casos", afirma Daniel Bojar, profesor titular asociado de Bioinformática en la Universidad de Gotemburgo.
Puede encontrar nuevos biomarcadores
Esto significa que el modelo de IA pronto podría alcanzar los mismos niveles de precisión que la secuenciación de otras secuencias biológicas, como el ADN, el ARN o las proteínas.
Dado que el modelo de IA es tan rápido y preciso en sus respuestas, puede acelerar el descubrimiento de biomarcadores basados en glicanos tanto para el diagnóstico como para el pronóstico del cáncer.
"Creemos que los análisis de glicanos se convertirán en una parte más importante de la investigación biológica y clínica ahora que hemos automatizado el mayor cuello de botella", afirma Daniel Bojar.
El modelo de IA Candycrunch también es capaz de identificar estructuras que los análisis humanos suelen pasar por alto debido a sus bajas concentraciones. Por tanto, el modelo puede ayudar a los investigadores a encontrar nuevos biomarcadores basados en glicanos.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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