瑞典哥德堡大學(xué)團隊開(kāi)發(fā)了一種人工智能(AI)模型，通過(guò)糖分析增加檢測癌癥的可能性。與當前的半手動(dòng)方法相比，AI模型能在幾秒鐘內準確發(fā)現異常。研究結果發(fā)表在新一期《自然·方法學(xué)》雜志上。
聚糖或糖分子的結構普遍存在于人體細胞中，可通過(guò)質(zhì)譜儀測量。這些結構的一個(gè)重要的用途就是可指示細胞中不同形式的癌癥。然而，從質(zhì)譜儀測量的數據必須由人來(lái)仔細分析，這一過(guò)程可能需要數小時(shí)至數天，且只能由少數專(zhuān)家進(jìn)行。因此，當有大量樣品需要分析時(shí)，這一漫長(cháng)過(guò)程就成為甘聚糖分析法的一個(gè)瓶頸。 鑒于此，研究團隊開(kāi)發(fā)了一個(gè)AI模型“Candycrunch”來(lái)自動(dòng)完成這項篩查工作。該AI模型每次測試只需幾秒鐘即可完成。團隊使用超過(guò)50萬(wàn)個(gè)不同的片段和糖分子相關(guān)結構的數據庫，對AI模型進(jìn)行了訓練。這種訓練使“Candycrunch”能在90%的案例中，極其快速準確地計算出樣本中糖的精確結構。“Candycrunch”也能識別由于低濃度而經(jīng)常被人類(lèi)分析遺漏的結構。因此，該模型可幫助科學(xué)家找到新的基于聚糖的生物標志物。
研究團隊認為，利用AI模型檢測癌癥，很快可達到與其他生物序列(如DNA、RNA或蛋白質(zhì))測序相同的精度水平。
除此之外，由于A(yíng)I模型的“答案”如此快速和準確，不僅可加速糖基生物標志物的發(fā)現，還可應用于癌癥的診斷和預后。研究團隊相信，甘聚糖分析將成為生物學(xué)和臨床研究中一個(gè)更大的組成部分。
(責任編輯：韓夢(mèng)晨)
