À l’avenir, un peu de salive suffira peut-être à détecter un cancer naissant. Des chercheurs de l’Université de Göteborg ont développé un moyen efficace d’interpréter les changements dans les molécules de sucre qui se produisent dans les cellules cancéreuses.
Les glycanes sont un type de structures de molécules de sucre liées aux protéines de nos cellules. La structure du glycane détermine la fonction de la protéine. On sait depuis un certain temps que des changements dans la structure des glycanes peuvent indiquer une inflammation ou une maladie dans le corps. Aujourd’hui, des chercheurs de l’Université de Göteborg ont développé un moyen de distinguer différents types de changements structurels, ce qui peut fournir une réponse précise à ce qui va changer pour une maladie spécifique.
« Nous avons analysé les données d’environ 220 patients atteints de 11 cancers diagnostiqués différemment et avons identifié des différences dans la sous-structure du glycane en fonction du type de cancer. En laissant notre méthode nouvellement développée, améliorée par l’IA, fonctionner sur de grandes quantités de données, nous avons pu trouver ces connexions », explique Daniel Bojar, maître de conférences associé en bioinformatique à l’Université de Göteborg et auteur principal de l’étude publiée dans Cell. Méthodes de rapports.
Une méthode améliorée par l’IA a trouvé les modèles
Il existe également d’autres groupes de recherche qui étudient les sous-structures du glycane à la recherche de soi-disant biomarqueurs décrivant ce qui ne va pas. Cela implique souvent des tests statistiques utilisant la spectroscopie de masse pour déterminer si le niveau de sucres individuels est significativement plus élevé ou plus faible dans le cancer. Ces tests ont une sensibilité trop faible et ne sont pas fiables car les différents sucres sont structurellement liés et ne sont donc pas indépendants les uns des autres.
L’équipe de recherche de Daniel Bojar utilise une nouvelle méthode qui inclut l’IA, qui prend en compte ces problèmes et peut trouver dans les ensembles de données les modèles où d’autres échouent.
Nous pouvons compter sur nos résultats ; ils sont statistiquement significatifs. Si nous savons ce que nous recherchons, il est plus facile de trouver le bon résultat. Nous allons maintenant utiliser ces biomarqueurs et développer des méthodes de test.
Daniel Bojar, maître de conférences associé en bioinformatique à l’Université de Göteborg
Nouveau spectromètre de masse
À l’automne, son groupe de recherche a reçu 4 millions SEK de la Fondation Lundberg pour acheter un spectromètre de masse de pointe. Cet instrument servira de plateforme d’IA pour soutenir les chercheurs dans l’étude des glycanes, par exemple dans des échantillons de cancer du poumon. L’objectif est de détecter le cancer plus tôt pour améliorer les chances de guérison.
« Nous souhaitons développer une méthode analytique fiable et rapide pour détecter le cancer, mais aussi le type de cancer, grâce à un échantillon de sang ou de salive. Je pense que nous pourrons peut-être réaliser des tests cliniques sur des échantillons humains d’ici 4 à 5 ans », déclare Daniel Bojar.
