Revoluția medicală din zilele noastre face pași uriași înainte odată cu introducerea unui nou model de inteligență artificială. Acesta este capabilă diagnosticheze cancerul cu mare precizie. Acest model promite să îmbunătățească viteza și precizia diagnosticării. Cu ajutorul lui se poate detecta boala în stadiile incipiente și se pot optimiza tratamentele pentru pacienți.
Glicanii sunt lanțuri complexe de carbohidrați (zaharuri) care se atașează de proteine sau lipide și joacă un rol esențial în multe procese biologice. Acești compuși se găsesc la suprafața celulelor și în matricile extracelulare, fiind implicați în interacțiuni celulare, recunoașterea moleculară și comunicare. Glicanii modificați sunt adesea întâlniți în celulele canceroase, influențând comportamentul acestora, cum ar fi capacitatea de a metastaza. Aceste modificări pot fi depistate cu ajutorul spectrometriei de masă. În prezent, datele obținute prin această tehnică trebuie examinate temeinic de specialiști pentru a determina posibila prezență a cancerului. Acest proces lung și complex necesită expertiza unui număr limitat de profesioniști cu înaltă calificare. Acest lucru face esențială utilizarea inteligenței artificiale pentru a accelera analiza.
În acest context, o echipă de cercetători, condusă de Dr. Daniel Bojar, expert la Universitatea din Gothenburg din Suedia, și-a dezvoltat modelul AI. Obiectivul ei este de a simplifica detectarea cancerului. “În teorie, această metodă ar putea fi aplicată tuturor tipurilor de cancer, deoarece toate formele acestei boli pe care le cunoaștem au glicani modificați caracteristic, care pot fi măsurați prin spectrometrie de masă”, explică Daniel Bojar, autorul principal al cercetării publicate revista Nature methods.
Modelul AI “CandyCrunch” face posibilă detectarea rapidă a semnelor de cancer prin identificarea glicanilor din probe. CandyCrunch a fost instruit pe o bază de date de peste 500.000 de structuri glican. Astfel, acest model de învățare profundă a învățat să asocieze corect spectrele glicanice cu structurile lor. Potrivit Dr. Daniel Bojar, CandyCrunch reușește să prezică structura exactă a glicanilor cu o precizie de 90% după antrenament. Modelul CandyCrunch o descoperire majoră prin furnizarea de rezultate fiabile în timp record.
