La spettrometria di massa è utilizzata per misurare i glicani, strutture molecolari di zucchero presenti nelle nostre cellule, che possono rivelare la presenza di vari tipi di cancro. Tuttavia, l’analisi dei dati provenienti dalla spettrometria di massa richiede un’attenta elaborazione umana per determinare la struttura a partire dalla frammentazione dei glicani, un processo che può richiedere da ore a giorni per ciascun campione e che solo un numero limitato di esperti mondiali può eseguire con alta affidabilità.
Il modello AI Candycrunch è stato addestrato utilizzando un database di oltre 500.000 esempi di diverse frammentazioni e strutture associate di molecole di zucchero. Questo addestramento ha permesso a Candycrunch di calcolare la struttura esatta dello zucchero in un campione nel 90% dei casi, come afferma Daniel Bojar, docente associato senior in Bioinformatica all’Università di Gothenburg.
Grazie alla sua rapidità e precisione, il modello AI può accelerare la scoperta di biomarcatori basati sui glicani sia per la diagnosi che per la prognosi del cancro. Inoltre, Candycrunch è in grado di identificare strutture spesso trascurate dalle analisi umane a causa delle loro basse concentrazioni, aiutando così i ricercatori a trovare nuovi biomarcatori basati sui glicani.
Il lavoro di ricerca è stato pubblicato in un articolo scientifico sulla rivista Nature Methods. Con l’automazione di questo processo critico, si prevede che le analisi dei glicani assumeranno un ruolo più significativo nella ricerca biologica e clinica.