초고속으로 암의 징후를 감지하는 인공지능 모델

예테보리 대학교 연구진은 당 분석을 통해 암 진단 가능성을 높이는 AI 모델을 개발했습니다. 이 AI 모델은 기존의 반자동 방식보다 더 빠르고 정확하게 이상 징후를 찾아냅니다.

세포 내 당 분자 구조인 글리칸은 질량 분석법을 사용하여 측정할 수 있습니다. 이러한 구조는 세포 내 다양한 형태의 암을 나타낼 수 있습니다. 그러나 글리칸 단편화로부터 구조를 규명하기 위해서는 질량 분석기에서 얻은 데이터를 사람이 직접 신중하게 분석해야 합니다. 이 과정은 각 샘플당 몇 시간에서 며칠이 걸릴 수 있으며, 수년간 축적된 탐정의 작업과 같은 작업이므로 전 세계적으로 소수의 전문가만이 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.

탐정 작업의 자동화

이 과정은 글리칸 분석, 예를 들어 암 진단에 사용되는 글리칸 분석에 병목 현상을 일으키는데, 이 경우 많은 샘플을 분석해야 하기 때문입니다. 예테보리 대학교 연구진은 이 작업을 자동화하는 AI 모델을 개발했습니다. Candycrunch라는 이름의 이 AI 모델은 테스트당 단 몇 초 만에 작업을 완료합니다. 연구 결과는 Nature Methods 저널에 게재되었습니다.

AI 모델은 당 분자의 다양한 단편화와 관련 구조에 대한 50만 개 이상의 사례를 담은 데이터베이스를 사용하여 훈련되었습니다.

새로운 바이오마커

이는 AI 모델이 곧 DNA, RNA, 단백질 등 다른 생물학적 서열을 시퀀싱하는 것과 동일한 수준의 정확도를 달성할 수 있음을 의미합니다. 이 모델의 빠른 속도와 정확성을 통해 암 진단 및 예후를 위한 글리칸 바이오마커 발굴을 가속화할 수 있을 것입니다.

예테보리 대학교 생물정보학과 조교수인 다니엘 보야르는 "이제 병목 현상을 자동화했으므로 글리칸 분석이 생물학 및 임상 연구에서 더욱 중요한 부분이 될 것으로 믿습니다."라고 말했습니다.

Candycrunch 모델은 낮은 농도로 인해 수동 분석에서 종종 간과되는 구조를 식별할 수 있습니다. 따라서 이 모델은 연구자들이 새로운 글리칸 바이오마커를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.