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Un modelo de inteligencia artificial detecta signos de cáncer a una velocidad ultrarrápida
Último revisado: 02.07.2025
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Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de IA que mejora la detección del cáncer mediante el análisis de azúcar. Este modelo de IA es más rápido y eficaz para detectar anomalías que el método semiautomatizado actual.
Los glicanos, las estructuras de las moléculas de azúcar en nuestras células, pueden medirse mediante espectrometría de masas. Estas estructuras pueden indicar diversas formas de cáncer en las células. Sin embargo, los datos del espectrómetro de masas deben ser analizados cuidadosamente por personas para determinar la estructura a partir de la fragmentación de los glicanos. Este proceso puede tardar horas o días para cada muestra y solo puede ser realizado con alta precisión por un pequeño número de expertos en el mundo, ya que es esencialmente un trabajo de investigación adquirido a lo largo de muchos años.
Automatización del trabajo detectivesco
Este proceso supone un obstáculo en el uso del análisis de glicanos, por ejemplo, para la detección del cáncer, donde se requieren numerosas muestras. Investigadores de la Universidad de Gotemburgo han desarrollado un modelo de IA para automatizar esta tarea. El modelo, llamado Candycrunch, resuelve la tarea en tan solo unos segundos por prueba. Los resultados se publicaron en un artículo científico en la revista Nature Methods.
El modelo de IA se entrenó utilizando una base de datos de más de 500.000 ejemplos de diferentes fragmentaciones y estructuras asociadas de moléculas de azúcar.
Nuevos biomarcadores
Esto significa que el modelo de IA pronto podría alcanzar el mismo nivel de precisión que la secuenciación de otras secuencias biológicas, como ADN, ARN o proteínas. Gracias a su velocidad y precisión, el modelo podría acelerar el descubrimiento de biomarcadores de glicanos para el diagnóstico y el pronóstico del cáncer.
"Creemos que el análisis de glicanos se convertirá en una parte más importante de la investigación biológica y clínica ahora que hemos automatizado el cuello de botella", afirma Daniel Boyar, profesor asociado de bioinformática en la Universidad de Gotemburgo.
El modelo Candycrunch también es capaz de identificar estructuras que a menudo pasan desapercibidas en el análisis manual debido a sus bajas concentraciones. Por lo tanto, el modelo puede ayudar a los investigadores a encontrar nuevos biomarcadores de glicanos.