Mô hình Trí tuệ nhân tạo phát hiện dấu hiệu ung thư nhanh chóng

Tại Đại học Gothenburg, các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình AI giúp tăng cường khả năng phát hiện ung thư thông qua phân tích đường. Mô hình AI này nhanh hơn và chính xác hơn trong việc phát hiện những bất thường so với phương pháp thủ công hiện tại.

Glycans, tức là cấu trúc của các phân tử đường trong tế bào con người, có thể được đo bằng phương pháp phân tích phổ khối. Một trong những ứng dụng quan trọng của việc đo này là các cấu trúc này có thể phát hiện ra các loại ung thư khác nhau trong tế bào.

Tự động hóa việc phát hiện ung thư

Để phát hiện ung thư, yêu cầu phải phân tích nhiều mẫu. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Gothenburg đã phát triển một mô hình Trí tuệ nhân tạo để tự động hóa việc này. Mô hình AI có tên Candycrunch giải quyết nhiệm vụ này chỉ trong vài giây cho mỗi lần xét nghiệm.

Mô hình Trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện trên một cơ sở dữ liệu bao gồm hơn 500.000 ví dụ về các phân mảnh khác nhau và cấu trúc liên quan của các phân tử đường. Daniel Bojar, Phó Giảng viên cao cấp về Tin sinh học tại Đại học Gothenburg, cho biết: “Quá trình huấn luyện đã giúp Candycrunch tính toán cấu trúc đường chính xác trong một mẫu với độ chính xác lên đến 90%”.

Phát hiện các dấu hiệu sinh học mới có thể

Mô hình Trí tuệ nhân tạo có thể đạt độ chính xác sớm như các giải trình tự sinh học khác như ADN, RNA hoặc protein. Nhờ tốc độ và độ chính xác của mô hình AI, nó có thể nhanh chóng thúc đẩy quá trình khám phá các dấu hiệu sinh học dựa trên glycan để chẩn đoán và dự đoán tiên lượng ung thư.

Bojar nói: “Chúng tôi tin rằng phân tích glycan sẽ trở thành một phần quan trọng hơn trong nghiên cứu sinh học và lâm sàng khi chúng tôi đã tự động hóa được bước nghẽn lớn nhất”.

Mô hình Trí tuệ nhân tạo cũng có thể xác định các cấu trúc thường bị bỏ qua bởi con người do nồng độ thấp. Vì vậy, mô hình Candycrunch có thể giúp các nhà nghiên cứu phát hiện ra các dấu hiệu sinh học mới dựa trên glycan.