Yahoo Actualités Un nouveau modèle d'intelligence artificielle pour accélérer le diagnostic de cancer
Des chercheurs de l’université de Göteborg ont mis au point un modèle d’IA permettant d’améliorer le diagnostic de potentiel cancer via l’analyse de molécules de sucre.
Des chercheurs de l’université de Göteborg (Suède) ont mis au point un modèle d’intelligence artificielle (IA) permettant d’améliorer le diagnostic de potentiel cancer via l’analyse de molécules de sucre, les glycanes.
L’analyse des glycanes, potentiel révélateur de cancer
Les glycanes sont des structures de molécules de sucre dans nos cellules. Ces molécules peuvent constituer des biomarqueurs de cancer, si l’analyse par spectrométrie de masse (lire ci-dessous) révèle que leur structure a changé.
La spectrométrie de masse est une méthode d'analyse qui a pour but d'identifier les différentes molécules et leur quantité présente dans les échantillons étudiés. Cette analyse se produit en transformant les molécules en ions chargés, puis en les triant et les détectant en fonction de leur masse et de leur charge.
À l’heure actuelle, les données mesurées par la spectrométrie doivent être soigneusement analysées par des humains pour voir s’il y a apparition de formes de cancer ou non. Ce travail de fourmi requiert des heures, voire des jours, et l’expertise de quelques spécialistes qui ont été formés pendant des années, d’où l’utilité d’une intelligence artificielle qui permettrait d’accélérer l’analyse.
C’est pourquoi une équipe de chercheurs menée par Dr Daniel Bojar, maître de conférences associé en bio-informatique à l'Université de Göteborg (Suède), a mis au point un modèle d’IA permettant de faciliter la détection de cancer. "En principe, la méthode peut s'appliquer à n'importe quels types de cancer puisque toutes les formes de cancer que nous connaissons possèdent des glycanes modifiés de manière caractéristique qui peuvent être mesurés par spectrométrie de masse, nous explique Danier Bojar, principal auteur de ces travaux publiés le 1er juillet 2024 dans la revue Nature Methods.
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