منشورات جديدة
نموذج ذكاء اصطناعي يكتشف علامات السرطان بمعدل فائق السرعة
آخر مراجعة: 02.07.2025
تتم مراجعة جميع محتويات iLive طبياً أو التحقق من حقيقة الأمر لضمان أكبر قدر ممكن من الدقة الواقعية.
لدينا إرشادات صارمة من مصادرنا ونربط فقط بمواقع الوسائط ذات السمعة الطيبة ، ومؤسسات البحوث الأكاديمية ، وطبياً ، كلما أمكن ذلك استعراض الأقران الدراسات. لاحظ أن الأرقام الموجودة بين قوسين ([1] و [2] وما إلى ذلك) هي روابط قابلة للنقر على هذه الدراسات.
إذا كنت تشعر أن أيًا من المحتوى لدينا غير دقيق أو قديم. خلاف ذلك مشكوك فيه ، يرجى تحديده واضغط على Ctrl + Enter.
طوّر باحثون في جامعة غوتنبرغ نموذج ذكاء اصطناعي يُحسّن إمكانية الكشف عن السرطان من خلال تحليل نسبة السكر في الدم. يتميز هذا النموذج بسرعة وفعالية أكبر في اكتشاف التشوهات مقارنةً بالطريقة شبه الآلية الحالية.
يمكن قياس الجليكانات، وهي بُنى جزيئات السكر في خلايانا، باستخدام مطياف الكتلة. تشير هذه البُنى إلى أشكال مختلفة من السرطان في الخلايا. ومع ذلك، يجب تحليل بيانات مطياف الكتلة بدقة من قِبل البشر لتحديد البنية الناتجة عن تجزئة الجليكانات. قد تستغرق هذه العملية ساعات أو أيامًا لكل عينة، ولا يمكن إجراؤها بدقة عالية إلا من قِبل عدد قليل من الخبراء في العالم، لأنها في الأساس عمل استقصائي مكتسب على مدى سنوات طويلة.
أتمتة عمل المباحث
تُشكّل هذه العملية عائقًا أمام استخدام تحليل الجليكانات، على سبيل المثال للكشف عن السرطان، حيث يتطلب الأمر تحليل العديد من العينات. طوّر باحثون من جامعة غوتنبرغ نموذج ذكاء اصطناعي لأتمتة هذا العمل. يُنجز نموذج الذكاء الاصطناعي، المسمى "كاندي كرانش"، المهمة في ثوانٍ معدودة لكل اختبار. نُشرت النتائج في ورقة علمية في مجلة "نيتشر ميثودز".
تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام قاعدة بيانات تحتوي على أكثر من 500 ألف مثال من التجزئة المختلفة والهياكل المرتبطة بجزيئات السكر.
المؤشرات الحيوية الجديدة
هذا يعني أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد يحقق قريبًا نفس مستوى الدقة المُستخدم في تسلسل تسلسلات بيولوجية أخرى، مثل الحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين (DNA) والحمض النووي الريبوزي (RNA) والبروتينات. بفضل سرعته ودقته، يُمكن لهذا النموذج أن يُسرّع اكتشاف المؤشرات الحيوية للجليكان لتشخيص السرطان وتوقع مساره.
يقول دانييل بويار، الأستاذ المشارك في علم المعلومات الحيوية بجامعة جوتنبرج: "نعتقد أن تحليل الجليكانات سوف يصبح جزءًا أكثر أهمية من الأبحاث البيولوجية والسريرية الآن بعد أن قمنا بأتمتة عنق الزجاجة".
نموذج كاندي كرانش قادرٌ أيضًا على تحديد البُنى التي غالبًا ما يغفل عنها التحليل اليدوي نظرًا لانخفاض تركيزاتها. وبالتالي، يُمكن للنموذج أن يُساعد الباحثين في اكتشاف مؤشرات حيوية جديدة للجليكان.