人工知能モデルが超高速でがんの兆候を検出

ヨーテボリ大学の研究者たちは、糖分析によるがん検出の可能性を高めるAIモデルを開発しました。このAIモデルは、現在の半自動手法よりも迅速かつ正確に異常を検出します。

細胞内の糖分子の構造であるグリカンは、質量分析法を用いて測定できます。これらの構造は、細胞内の様々な形態のがんを示唆する可能性があります。しかし、質量分析計から得られたデータは、グリカンの断片化から構造を決定するために、人間によって慎重に分析されなければなりません。このプロセスはサンプルごとに数時間から数日かかることもあり、本質的には長年の探求を積み重ねてきた探偵の仕事であるため、世界でも少数の専門家によってのみ、高い精度で実行可能です。

探偵業務の自動化

このプロセスは、糖鎖分析、例えばがん検出など、多くのサンプルを分析する必要がある用途においてボトルネックとなっています。ヨーテボリ大学の研究者たちは、この作業を自動化するAIモデルを開発しました。Candycrunchと呼ばれるこのAIモデルは、1回の検査でわずか数秒でこのタスクを解決します。この成果は、Nature Methods誌に掲載された科学論文に掲載されました。

AI モデルは、糖分子のさまざまな断片化と関連構造の 500,000 を超える例のデータベースを使用してトレーニングされました。

新しいバイオマーカー

これは、このAIモデルがDNA、RNA、タンパク質といった他の生物学的配列のシーケンシングと同等の精度をまもなく達成できることを意味します。そのスピードと精度により、がんの診断と予後予測のための糖鎖バイオマーカーの発見を加速させる可能性があります。

「ボトルネックを自動化した今、グリカン分析は生物学研究と臨床研究においてさらに重要な部分になるだろうと私たちは考えています」とヨーテボリ大学のバイオインフォマティクス准教授ダニエル・ボヤール氏は言う。

Candycrunchモデルは、低濃度のために手作業での分析では見逃されがちな構造も特定できます。そのため、このモデルは研究者が新しいグリカンバイオマーカーを発見するのに役立ちます。