Göteborg Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, şeker analizleri yoluyla kanseri tespit etme potansiyelini artıran bir yapay zeka modeli geliştirdiler. Yapay zeka modeli, anormallikleri bulma konusunda mevcut yarı manuel yönteme göre daha hızlı ve daha iyi sonuçlar veriyor. Sonuçlar Nature Methods dergisindeki bilimsel bir makalede rapor edildi.
Glikanlar veya hücrelerimizdeki şeker moleküllerinin yapıları kütle spektrometresi ile ölçülebilir. Önemli bir kullanım alanı, yapıların hücrelerdeki farklı kanser türlerini gösterebilmesidir. Bununla birlikte, kütle spektrometresi ölçümünden elde edilen verilerin, glikan parçalanmasından yapının anlaşılması için insanlar tarafından dikkatli bir şekilde analiz edilmesi gerekir. Bu süreç, her numune için saatlerden günlere kadar sürebilir ve aslında bu teknik uzun yıllar süren bir öğrenim gerektirdiğinden, yalnızca dünyadaki az sayıda uzman tarafından yüksek güvenle gerçekleştirilebilir.
Dolayısıyla süreç, analiz edilecek çok sayıda örnek olduğunda, örneğin kanser tespiti için glikan analizlerinin kullanımında bir darboğaz oluşturuyor.
Göteborg Üniversitesi'ndeki araştırmacılar bu dedektiflik işini otomatikleştirmek için bir yapay zeka modeli geliştirdiler. Candycrunch adlı yapay zeka modeli, görevi test başına yalnızca birkaç saniyede yerine getiriyor. Yapay zeka modeli, şeker moleküllerinin farklı parçalanmaları ve ilişkili yapılarının 500.000'den fazla örneğinden oluşan bir veritabanı kullanılarak eğitildi.
Göteborg Üniversitesi Biyoinformatik Kıdemli Öğretim Görevlisi Daniel Bojar, “Eğitim, Candycrunch'ın vakaların %90'ında bir numunedeki şeker yapısını tam olarak hesaplamasını sağladı.” diyor.
Bu, yapay zeka modelinin yakında DNA, RNA veya proteinler gibi diğer biyolojik dizilerin dizilenmesiyle aynı doğruluk seviyelerine ulaşabileceği anlamına geliyor.
Glikanlar veya hücrelerimizdeki şeker moleküllerinin yapıları kütle spektrometresi ile ölçülebilir. Önemli bir kullanım alanı, yapıların hücrelerdeki farklı kanser türlerini gösterebilmesidir. Bununla birlikte, kütle spektrometresi ölçümünden elde edilen verilerin, glikan parçalanmasından yapının anlaşılması için insanlar tarafından dikkatli bir şekilde analiz edilmesi gerekir. Bu süreç, her numune için saatlerden günlere kadar sürebilir ve aslında bu teknik uzun yıllar süren bir öğrenim gerektirdiğinden, yalnızca dünyadaki az sayıda uzman tarafından yüksek güvenle gerçekleştirilebilir.
Dolayısıyla süreç, analiz edilecek çok sayıda örnek olduğunda, örneğin kanser tespiti için glikan analizlerinin kullanımında bir darboğaz oluşturuyor.
Göteborg Üniversitesi'ndeki araştırmacılar bu dedektiflik işini otomatikleştirmek için bir yapay zeka modeli geliştirdiler. Candycrunch adlı yapay zeka modeli, görevi test başına yalnızca birkaç saniyede yerine getiriyor. Yapay zeka modeli, şeker moleküllerinin farklı parçalanmaları ve ilişkili yapılarının 500.000'den fazla örneğinden oluşan bir veritabanı kullanılarak eğitildi.
Göteborg Üniversitesi Biyoinformatik Kıdemli Öğretim Görevlisi Daniel Bojar, “Eğitim, Candycrunch'ın vakaların %90'ında bir numunedeki şeker yapısını tam olarak hesaplamasını sağladı.” diyor.
Bu, yapay zeka modelinin yakında DNA, RNA veya proteinler gibi diğer biyolojik dizilerin dizilenmesiyle aynı doğruluk seviyelerine ulaşabileceği anlamına geliyor.
Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
