瑞典哥德堡大學團隊開發了一種人工智能（AI）模型，通過糖分析增加檢測癌癥的可能性。與當前的半手動方法相比，AI模型能在幾秒鐘內準確發現異常。研究結果發表在新一期《自然·方法學》雜志上。
聚糖或糖分子的結構普遍存在于人體細胞中，可通過質譜儀測量。這些結構的一個重要的用途就是可指示細胞中不同形式的癌癥。然而，從質譜儀測量的數據必須由人來仔細分析，這一過程可能需要數小時至數天，且只能由少數專家進行。因此，當有大量樣品需要分析時，這一漫長過程就成為甘聚糖分析法的一個瓶頸。 鑒于此，研究團隊開發了一個AI模型“Candycrunch”來自動完成這項篩查工作。該AI模型每次測試只需幾秒鐘即可完成。團隊使用超過50萬個不同的片段和糖分子相關結構的數據庫，對AI模型進行了訓練。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常被人類分析遺漏的結構。因此，該模型可幫助科學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）測序相同的精度水平。
除此之外，由于AI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和臨床研究中一個更大的組成部分。
瑞典哥德堡大學團隊開發了一種人工智能（AI）模型，通過糖分析增加檢測癌癥的可能性。與當前的半手動方法相比，AI模型能在幾秒鐘內準確發現異常。研究結果發表在新一期《自然·方法學》雜志上。
聚糖或糖分子的結構普遍存在于人體細胞中，可通過質譜儀測量。這些結構的一個重要的用途就是可指示細胞中不同形式的癌癥。然而，從質譜儀測量的數據必須由人來仔細分析，這一過程可能需要數小時至數天，且只能由少數專家進行。因此，當有大量樣品需要分析時，這一漫長過程就成為甘聚糖分析法的一個瓶頸。 鑒于此，研究團隊開發了一個AI模型“Candycrunch”來自動完成這項篩查工作。該AI模型每次測試只需幾秒鐘即可完成。團隊使用超過50萬個不同的片段和糖分子相關結構的數據庫，對AI模型進行了訓練。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常被人類分析遺漏的結構。因此，該模型可幫助科學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）測序相同的精度水平。
除此之外，由于AI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和臨床研究中一個更大的組成部分。
本文鏈接：AI模型搜尋癌癥線索速度遠超以往http://www.sq15.cn/show-2-7515-0.html
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