Le spectromètre de masse permet de détecter différentes structures des molécules de sucre, appelées glycanes, présentes dans nos cellules. Ces structures peuvent indiquer différentes formes de cancer dans les cellules. Crédit : Lundberg Research Foundation/Magnus Gotander
Des chercheurs de l'Université de Göteborg ont créé un modèle d'IA qui améliore les capacités de détection du cancer grâce à l'analyse du sucre. Ce modèle d'IA surpasse les techniques semi-manuelles existantes en termes de rapidité et de précision dans l’identification des anomalies.
La spectrométrie de masse permet de mesurer les glycanes, des structures de molécules de sucre présentes dans nos cellules. Ces structures peuvent révéler la présence de divers types de cancer dans les cellules.
Cependant, les données obtenues par spectrométrie de masse doivent être analysées avec soin par des humains pour déterminer la structure à partir de la fragmentation des glycanes. Ce processus peut prendre de quelques heures à quelques jours pour chaque échantillon et ne peut être réalisé avec une grande confiance que par un petit nombre d'experts dans le monde, car il s'agit essentiellement d'un travail de détective appris au fil de nombreuses années.
Automatiser le travail de détective
Le processus constitue donc un obstacle à l'utilisation des analyses de glycanes, par exemple pour la détection du cancer, lorsqu'il y a de nombreux échantillons à analyser. Des chercheurs de l'Université de Göteborg ont développé un modèle d'IA pour automatiser ce travail de détection. Le modèle d'IA, appelé Candycrunch, résout la tâche en quelques secondes par test. Les résultats sont rapportés dans un article scientifique de la revue Méthodes de la nature.
Daniel Bojar, maître de conférences associé en bioinformatique à l'université de Göteborg. Crédit : Lundberg Research Foundation/Magnus Gotander
Le modèle d’IA a été formé à l’aide d’une base de données de plus de 500 000 exemples de différentes fragmentations et structures associées de molécules de sucre.
« La formation a permis à Candycrunch de calculer la structure exacte du sucre dans un échantillon dans 90 % des cas », explique Daniel Bojar, maître de conférences associé en bioinformatique à l'université de Göteborg.
Peut trouver de nouveaux biomarqueurs
Cela signifie que le modèle d’IA pourrait bientôt atteindre les mêmes niveaux de précision que le séquençage d’autres séquences biologiques, telles que ADN, ARNou des protéines. Parce que le modèle d'IA est si rapide et précis dans ses réponses, il peut accélérer la découverte de biomarqueurs à base de glycanes pour le diagnostic et le pronostic du cancer.
« Nous pensons que les analyses de glycanes occuperont une place plus importante dans la recherche biologique et clinique maintenant que nous avons automatisé le plus gros goulot d'étranglement », déclare Daniel Bojar.
Le modèle d’IA Candycrunch est également capable d’identifier des structures qui échappent souvent aux analyses humaines en raison de leurs faibles concentrations. Le modèle peut donc aider les chercheurs à trouver de nouveaux biomarqueurs à base de glycanes.
