Forscher der Universität Göteborg haben ein KI-Modell entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit erhöht, Krebs durch Zuckeranalysen zu erkennen. Das KI-Modell ist schneller und besser darin, Anomalien zu finden als die derzeitige halbmanuelle Methode.
Das KI-Modell wurde anhand einer Datenbank mit über 500.000 Beispielen unterschiedlicher Fragmentierungen und zugehöriger Strukturen von Zuckermolekülen trainiert.
„Durch das Training konnte Candycrunch in 90 Prozent der Fälle die genaue Zuckerstruktur einer Probe berechnen“, sagt Daniel Bojar, Associate Senior Lecturer für Bioinformatik an der Universität Göteborg.
Kann neue Biomarker finden
Dies bedeutet, dass das KI-Modell schon bald die gleiche Genauigkeit erreichen könnte wie die Sequenzierung anderer biologischer Sequenzen, etwa von DNA, RNA oder Proteinen.
Da das KI-Modell so schnell und präzise Antworten liefert, kann es die Entdeckung glykanbasierter Biomarker sowohl für die Diagnose als auch für die Prognose des Krebses beschleunigen.
„Wir glauben, dass Glykananalysen einen größeren Teil der biologischen und klinischen Forschung einnehmen werden, nachdem wir nun den größten Engpass automatisiert haben“, sagt Daniel Bojar.
Das KI-Modell Candycrunch ist zudem in der Lage, Strukturen zu identifizieren, die bei menschlichen Analysen aufgrund ihrer geringen Konzentration oft übersehen werden. Das Modell kann Forschern daher dabei helfen, neue Glykan-basierte Biomarker zu finden.
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02314-6
