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Modelo de inteligência artificial detecta sinais de cancro a um ritmo ultrarrápido
Última revisão: 02.07.2025
Pesquisadores da Universidade de Gotemburgo desenvolveram um modelo de IA que melhora o potencial de detecção de câncer por meio da análise de açúcar. Este modelo de IA é mais rápido e eficiente na detecção de anormalidades do que o método semiautomatizado atual.
Glicanos, as estruturas das moléculas de açúcar em nossas células, podem ser medidos por espectrometria de massas. Essas estruturas podem indicar diversas formas de câncer nas células. No entanto, os dados do espectrômetro de massas devem ser cuidadosamente analisados por humanos para determinar a estrutura a partir da fragmentação do glicano. Esse processo pode levar de horas a dias para cada amostra e só pode ser realizado com alta precisão por um pequeno número de especialistas no mundo, pois é essencialmente um trabalho de detetive aprendido ao longo de muitos anos.
Automação do trabalho de detetive
Esse processo representa um gargalo no uso da análise de glicanos, por exemplo, para detecção de câncer, onde muitas amostras precisam ser analisadas. Pesquisadores da Universidade de Gotemburgo desenvolveram um modelo de IA para automatizar esse trabalho. O modelo de IA, chamado Candycrunch, resolve a tarefa em apenas alguns segundos por teste. Os resultados foram publicados em um artigo científico na revista Nature Methods.
O modelo de IA foi treinado usando um banco de dados com mais de 500.000 exemplos de diferentes fragmentações e estruturas associadas de moléculas de açúcar.
Novos biomarcadores
Isso significa que o modelo de IA poderá em breve atingir o mesmo nível de precisão do sequenciamento de outras sequências biológicas, como DNA, RNA ou proteínas. Com sua velocidade e precisão, o modelo poderá acelerar a descoberta de biomarcadores de glicano para diagnóstico e prognóstico de câncer.
"Acreditamos que a análise de glicano se tornará uma parte mais significativa da pesquisa biológica e clínica agora que automatizamos o gargalo", diz Daniel Boyar, professor associado de bioinformática na Universidade de Gotemburgo.
O modelo Candycrunch também é capaz de identificar estruturas que muitas vezes passam despercebidas na análise manual devido às suas baixas concentrações. Assim, o modelo pode ajudar pesquisadores a encontrar novos biomarcadores de glicanos.