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Un modèle d'intelligence artificielle détecte les signes du cancer à une vitesse ultra-rapide
Dernière revue: 02.07.2025
Des chercheurs de l'Université de Göteborg ont développé un modèle d'IA qui améliore le potentiel de détection du cancer grâce à l'analyse du sucre. Ce modèle d'IA est plus rapide et plus performant pour détecter les anomalies que la méthode semi-automatisée actuelle.
Les glycanes, structures des molécules de sucre présentes dans nos cellules, peuvent être mesurés par spectrométrie de masse. Ces structures peuvent indiquer diverses formes de cancer dans les cellules. Cependant, les données du spectromètre de masse doivent être soigneusement analysées par des humains pour déterminer la structure à partir de la fragmentation des glycanes. Ce processus peut prendre des heures, voire des jours, pour chaque échantillon et ne peut être réalisé avec une grande précision que par un petit nombre d'experts dans le monde, car il s'agit essentiellement d'un travail de détective acquis au fil des ans.
Automatisation du travail de détective
Ce processus constitue un obstacle à l'analyse des glycanes, par exemple pour la détection du cancer, où de nombreux échantillons doivent être analysés. Des chercheurs de l'Université de Göteborg ont développé un modèle d'IA pour automatiser ce travail. Ce modèle, appelé Candycrunch, résout la tâche en quelques secondes seulement par test. Les résultats ont été publiés dans un article scientifique de la revue Nature Methods.
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.
Nouveaux biomarqueurs
Cela signifie que le modèle d'IA pourrait bientôt atteindre le même niveau de précision que le séquençage d'autres séquences biologiques, telles que l'ADN, l'ARN ou les protéines. Grâce à sa rapidité et à sa précision, le modèle pourrait accélérer la découverte de biomarqueurs glycaniques pour le diagnostic et le pronostic du cancer.
« Nous pensons que l'analyse des glycanes deviendra une partie plus importante de la recherche biologique et clinique maintenant que nous avons automatisé le goulot d'étranglement », déclare Daniel Boyar, professeur associé de bioinformatique à l'Université de Göteborg.
Le modèle Candycrunch est également capable d'identifier des structures souvent ignorées par les analyses manuelles en raison de leurs faibles concentrations. Il peut ainsi aider les chercheurs à trouver de nouveaux biomarqueurs de glycanes.