Uued väljaanded
Tehisintellekti mudel tuvastab vähi tunnused ülikiiresti
Viimati vaadatud: 02.07.2025
Kõik iLive'i sisu vaadatakse meditsiiniliselt läbi või seda kontrollitakse, et tagada võimalikult suur faktiline täpsus.
Meil on ranged allhanke juhised ja link ainult mainekate meediakanalite, akadeemiliste teadusasutuste ja võimaluse korral meditsiiniliselt vastastikuste eksperthinnangutega. Pange tähele, et sulgudes ([1], [2] jne) olevad numbrid on nende uuringute linkideks.
Kui tunnete, et mõni meie sisu on ebatäpne, aegunud või muul viisil küsitav, valige see ja vajutage Ctrl + Enter.
Göteborgi Ülikooli teadlased on välja töötanud tehisintellektil põhineva mudeli, mis parandab suhkru analüüsi abil vähi avastamise potentsiaali. See tehisintellektil põhinev mudel on kiirem ja parem kõrvalekallete leidmisel kui praegune poolautomaatne meetod.
Glükaane, meie rakkudes leiduvate suhkrumolekulide struktuure, saab mõõta massispektromeetria abil. Need struktuurid võivad viidata rakkude mitmesugustele vähivormidele. Inimesed peavad aga massispektromeetri andmeid hoolikalt analüüsima, et glükaani fragmentatsiooni põhjal struktuuri määrata. See protsess võib iga proovi puhul võtta tunde kuni päevi ja seda saab suure täpsusega teha vaid väike arv eksperte maailmas, kuna see on sisuliselt paljude aastate jooksul õpitud detektiivitöö.
Detektiivitöö automatiseerimine
See protsess on glükaani analüüsi kasutamise kitsaskohaks näiteks vähi avastamisel, kus tuleb analüüsida paljusid proove. Göteborgi Ülikooli teadlased on selle töö automatiseerimiseks välja töötanud tehisintellekti mudeli. Tehisintellekti mudel nimega Candycrunch lahendab ülesande vaid mõne sekundiga testi kohta. Tulemused avaldati teadusartiklis ajakirjas Nature Methods.
Tehisintellekti mudelit treeniti andmebaasi abil, mis sisaldas enam kui 500 000 näidet suhkru molekulide erinevatest fragmentatsioonidest ja nendega seotud struktuuridest.
Uued biomarkerid
See tähendab, et tehisintellekti mudel võiks peagi saavutada sama täpsustaseme kui teiste bioloogiliste järjestuste, näiteks DNA, RNA või valkude sekveneerimine. Oma kiiruse ja täpsusega võiks mudel kiirendada glükaani biomarkerite avastamist vähi diagnoosimiseks ja prognoosimiseks.
"Usume, et glükaani analüüs saab nüüd bioloogilise ja kliinilise uurimistöö olulisemaks osaks, kuna oleme pudelikaela automatiseerinud," ütleb Daniel Boyar, Göteborgi Ülikooli bioinformaatika dotsent.
Candycrunchi mudel suudab tuvastada ka struktuure, mis käsitsi analüüsimisel nende madala kontsentratsiooni tõttu sageli märkamata jäävad. Seega aitab mudel teadlastel leida uusi glükaani biomarkereid.