Mô hình AI tìm ra manh mối ung thư với tốc độ cực nhanh
Mô hình AI tìm ra manh mối ung thư với tốc độ cực nhanh. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình AI giúp tăng khả năng phát hiện ung thư thông qua phân tích đường.Ảnh minh họa
Glycan, hay cấu trúc của các phân tử đường trong tế bào của chúng ta, có thể được đo bằng phương pháp phổ khối.
Một ứng dụng quan trọng là các cấu trúc này có thể chỉ ra các dạng ung thư khác nhau trong tế bào.
Tuy nhiên, dữ liệu từ phép đo bằng máy quang phổ khối phải được con người phân tích cẩn thận để tìm ra cấu trúc từ sự phân mảnh glycan.
Quá trình này có thể mất từ vài giờ đến vài ngày cho mỗi mẫu và chỉ có thể được thực hiện với độ tin cậy cao bởi một số ít chuyên gia trên thế giới vì về cơ bản đây là công việc thám tử được học qua nhiều năm.
Do đó, quá trình này là nút thắt trong việc sử dụng phân tích glycan, ví dụ như để phát hiện ung thư, khi có nhiều mẫu cần phân tích.
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Gothenburg đã phát triển một mô hình AI để tự động hóa công việc điều tra này.
Mô hình AI có tên Candycrunch có thể giải quyết nhiệm vụ này chỉ trong vài giây cho mỗi lần thử nghiệm.
Kết quả nghiên cứu được báo cáo trong một bài báo khoa học trên tạp chí Nature Methods.
Mô hình AI được đào tạo bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu gồm hơn 500.000 ví dụ về các phân mảnh khác nhau và các cấu trúc liên quan của phân tử đường.
Daniel Bojar, Giảng viên cao cấp về Tin sinh học tại Đại học Gothenburg, cho biết: "Chương trình đào tạo đã giúp Candycrunch tính toán được cấu trúc đường chính xác trong mẫu ở 90 phần trăm các trường hợp".
Điều này có nghĩa là mô hình AI có thể sớm đạt đến mức độ chính xác tương tự như giải trình tự các trình tự sinh học khác, chẳng hạn như DNA, RNA hoặc protein.
Do mô hình AI trả lời rất nhanh và chính xác nên nó có thể đẩy nhanh quá trình khám phá các dấu ấn sinh học dựa trên glycan để chẩn đoán và tiên lượng bệnh ung thư.
Daniel Bojar cho biết: "Chúng tôi tin rằng phân tích glycan sẽ trở thành một phần quan trọng hơn trong nghiên cứu sinh học và lâm sàng sau khi chúng tôi đã tự động hóa được nút thắt lớn nhất".
Mô hình AI Candycrunch cũng có thể xác định các cấu trúc thường bị bỏ sót bởi các phân tích của con người do nồng độ thấp. Do đó, mô hình có thể giúp các nhà nghiên cứu tìm ra các dấu ấn sinh học mới dựa trên glycan.
Nguồn Đại học Gothenburg
- Thuốc tương lai có thể được cá nhân hóa trên máy in 3D(5/7/2024)
- Làm thế nào để ký ức của chúng ta tồn tại lâu dài?(2/7/2024)
- Nghiên cứu mới xác nhận hóa chất độc hại PFAS được hấp thụ dễ dàng qua da người(1/7/2024)
- Nghiên cứu tìm thấy bằng chứng liên quan đến bệnh mạch máu não nhỏ với bệnh Alzheimer(30/6/2024)
- Khả năng phục hồi được hình thành bởi hoạt động của hệ vi sinh vật đường ruột và não(29/6/2024)
- Đi bộ mang lại lợi ích to lớn cho bệnh đau thắt lưng(28/6/2024)
Các bài khác
- Itovebi điều trị kết hợp ung thư vú tiến triển dương tính với thụ thể hormone(14/10/2024)
- Siro ho Otosan Fortuss - Công thức giàu hoạt tính từ mật ong Manuka & 7 loại thảo dược(14/10/2024)
- Thuốc Miplyffa để điều trị bệnh Niemann-Pick loại C(6/10/2024)
- Thuốc Aqneursa điều trị bệnh Niemann-Pick loại C(4/10/2024)
- Thuốc Otulfi điều trị bệnh Crohn, viêm loét đại tràng, bệnh vẩy nến(3/10/2024)
- Thuốc tiêm Tecentriq Hybreza trị ung thư(1/10/2024)
- Thuốc Pavblu điều trị cho bệnh nhân thoái hóa điểm vàng(22/9/2024)
- Thuốc Ebglyss để điều trị bệnh viêm da dị ứng(19/9/2024)
- Thuốc Livdelzi điều trị viêm đường mật nguyên phát(18/9/2024)
- Thuốc Zunveyl (benzgalantamine) để điều trị bệnh Alzheimer(18/9/2024)