Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que aumenta las posibilidades de detección del cáncer mediante el análisis del azúcar. El modelo de IA es más rápido y mejor para encontrar anomalías que el método semimanual actual.
Los glicanos, o estructuras de las moléculas de azúcar, en nuestras células se pueden medir mediante espectrometría de masas. Una aplicación importante es que las estructuras pueden indicar 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 a partir de la fragmentación de glucanos. Este proceso puede llevar de horas a días para cada muestra y sólo puede ser realizado con gran confianza por un pequeño número de expertos en el mundo, ya que es esencialmente un trabajo de detective aprendido a lo largo de muchos años.
Automatización del trabajo detectivesco.
Por tanto, el proceso supone un cuello de botella en el uso del 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. Un modelo de IA llamado Candycrunch resuelve la tarea en tan solo unos segundos en una sola prueba. Los resultados se informan en un artículo científico en la revista Nature Methods.
El modelo de IA se entrenó utilizando una base de datos de más de 500.000 ejemplos de diferentes fragmentaciones de moléculas de azúcar y estructuras asociadas.
«La formación ha permitido a Candycrunch calcular la estructura exacta del azúcar en una muestra el 90% de las veces», afirma Daniel Bojar, profesor asociado de bioinformática en la Universidad de Gotemburgo.
Se pueden encontrar nuevos biomarcadores
Esto significa que un modelo de IA pronto podría alcanzar el mismo nivel de precisión que la secuenciación de otras secuencias biológicas, como 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, ahora que hemos automatizado el mayor obstáculo, los análisis de glucanos se convertirán en una parte más importante de la investigación biológica y clínica», afirma Daniel Bojar.
El modelo de IA Candycrunch también es capaz de identificar estructuras que los análisis humanos a menudo pasan por alto debido a su baja concentración. Por tanto, el modelo puede ayudar a los investigadores a encontrar nuevos biomarcadores basados en glicanos.
