哥德堡大学的研究人员开发了一种人工智能模型，通过糖分析增加了检测癌症的可能性。与目前的半手动方法相比，该人工智能模型能够更快、更好地发现异常。

聚糖，即我们细胞中的糖分子结构，可以通过质谱法测量。一个重要用途是，这些结构可以指示细胞中不同类型的癌症。

然而，质谱仪测量的数据必须由人工仔细分析，才能从聚糖碎片中找出结构。这个过程对每个样本来说可能需要几个小时到几天的时间，而且世界上只有少数专家才能自信地完成，因为这本质上是多年来学习的侦探工作。

侦查工作自动化

因此，当有许多样本需要分析时，该过程成为聚糖分析应用(例如癌症检测)的瓶颈。

哥德堡大学的研究人员开发了一种人工智能模型来自动化这项侦探工作。该人工智能模型名为 Candycrunch，每次测试只需几秒钟即可解决该任务。研究结果发表在《自然方法》杂志的一篇科学文章中。

该人工智能模型使用包含超过 500,000 个不同碎片化和相关糖分子结构示例的数据库进行训练。

哥德堡大学生物信息学副高级讲师 Daniel Bojar 说：“通过训练，Candycrunch 能够在 90% 的情况下计算出样本中确切的糖结构。”

可以找到新的生物标志物

这意味着人工智能模型很快就能达到与其他生物序列(如 DNA、RNA 或蛋白质)测序相同的准确度水平。

由于人工智能模型的回答速度非常快且准确，它可以加速发现用于癌症诊断和预后的基于聚糖的生物标志物。

丹尼尔·博贾尔说：“我们相信，既然我们已经实现了最大的瓶颈自动化，聚糖分析将成为生物和临床研究中更重要的一部分。”

人工智能模型 Candycrunch 还能够识别由于浓度低而经常被人类分析忽略的结构。因此，该模型可以帮助研究人员找到新的基于聚糖的生物标记。