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University of Gothenburgの研究者らは、糖の分析によってがんを検出する可能性を高めるAIモデルを開発した。

AIモデルは、現在の半手動の方法よりも迅速かつ高精度に異常を発見する。

グリカン、すなわち細胞内の糖分子の構造は、質量分析によって測定できる。

重要な用途の1つは、その構造が細胞内の様々な形態のがんを示すことができることである。

しかし、質量分析計の測定データはグリカンの断片化から構造を解明するために、人間が慎重分析する必要がある。

このプロセスは、1つのサンプルに対して数時間から数日を要する場合があり、長年の経験によって習得される検出作業であるため、世界でも限られた少数の専門家のみが高い信頼性を持って実施することができる。

検出作業の自動化

したがって、例えばがんの検出など、分析すべきサンプルが多数ある場合は、このプロセスがグリカン分析の使用において障害となる。

University of Gothenburgの研究者らは、この検出作業を自動化するAIモデルを開発した。

Candycrunchと名付けられたこのAIモデルは、各テストに対してわずか数秒でその課題を解決する。

その結果は、Nature Methods誌に掲載された科学論文で報告されている。

そのAIモデルは、糖分子の様々な断片化と関連構造の50万例を超えるデータベースを使用してトレーニングされた。

「このトレーニングにより、Candycrunchは90%の確率でサンプル中の正確な糖の構造を計算できるようになった」と、University of GothenburgバイオインフォマティクスのDaniel Bojar准上級講師は述べる。

新たなバイオマーカーの発見

これは、このAIモデルが、DNA、RNA、またはタンパク質などの他の生物学的配列のシーケンスと同等の精度に近づく可能性があることを意味している。

このAIモデルは非常に迅速かつ正確に回答を出すため、がんの診断と予後に役立つグリカンベースのバイオマーカーの発見を加速させることができる。

「最大の障害を自動化できたことで、グリカン分析が生物学的研究や臨床研究のより大きな部分を占めるようになると信じている」とDaniel Bojar氏は述べている。

AIモデルCandycrunchは、低濃度のために人間の分析では見逃されがちな構造も識別することができる。

したがって、このモデルは、研究者らが新たなグリカンベースのバイオマーカーを発見するのに役立つ。

https://ecancer.org/en/news/24963-ai-model-finds-the-cancer-clues-at-lightning-speed

（2024年7月2日公開）