Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de IA que aumenta la capacidad de detectar el cáncer mediante análisis de azúcar. El modelo de IA es más rápido y mejor para detectar anomalías que el método semimanual actual.
La estructura de los glicanos, o moléculas de azúcar, en nuestras células se puede medir mediante espectrometría de masas. Un uso importante es que las estructuras pueden identificar diferentes formas de cáncer en las células.
Sin embargo, los humanos deben analizar cuidadosamente los datos de medición del espectrómetro de masas para determinar la estructura del fragmento de glicano. Este proceso puede llevar desde horas hasta días para cada muestra, y sólo un pequeño número de expertos en el mundo pueden realizarlo con gran confianza, ya que es esencialmente un proceso aprendido durante muchos años. Se trata de un trabajo de detective.
Automatiza la tarea de espionaje
Por tanto, este proceso supone un obstáculo para el uso de análisis de glucanos, por ejemplo para la detección de cáncer, cuando hay muchas muestras para analizar.
Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de IA para automatizar este trabajo de detective. El modelo de IA, denominado Candycrunch, resuelve la tarea en apenas unos segundos en cada prueba. Los resultados se presentan en un artículo científico de la revista Nature Methods.
El modelo de IA se entrenó utilizando una base de datos de más de 500.000 ejemplos de diferentes fragmentos y las estructuras correspondientes de moléculas de azúcar.
“La formación permitió a CandyCrunch calcular la estructura correcta del azúcar en la muestra en el 90 por ciento de los casos”, afirma Daniel Bodger, profesor asociado de bioinformática en la Universidad de Gotemburgo.
Puede descubrir nuevos biomarcadores.
Esto significa que los modelos de IA pronto podrán alcanzar el mismo nivel de precisión que otras secuencias biológicas, como las secuencias de ADN, ARN o proteínas.
Debido a 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 el análisis de glucanos se convertirá en una parte importante de la investigación biológica y clínica ahora que hemos automatizado el mayor obstáculo”, afirma Daniel Bodger.
El modelo de IA Candycrunch también es capaz de identificar estructuras que el análisis humano a menudo pasa por alto debido a su baja concentración. Por tanto, este modelo puede ayudar a los investigadores a descubrir nuevos biomarcadores basados en glicanos.
