腸道細菌在人類健康中發揮著重要作用。它影響從消化到免疫力和情緒的各個方面。儘管如此，微生物組的複雜性仍然令人震驚。細菌的數量及其與人類化學的相互作用使科學家很難完全了解它們的影響。在高級步驟中，東京大學的研究人員使用一種稱為貝葉斯神經網絡的人工智能來研究腸道細菌。他們的目標是發現傳統數據分析方法經常忽略的聯繫。
雖然人體由大約30到40萬億個人體細胞組成，但僅腸道就有大約100萬億個細菌細胞。換句話說，我們的細菌細胞比我們自己的還要多。這些微生物不僅參與消化。它們還產生和修改數千種稱為代謝物的化合物。這些小分子充當化學信使，在全身循環，影響新陳代謝、免疫力，甚至大腦功能。了解特定類型的細菌如何產生某些代謝物可以開啟開發某些代謝物的新方法。在整體醫療保健方面
繪製微生物拼圖
“問題在於，我們才剛剛開始了解哪些細菌會產生人類代謝物，以及這些關係在各種疾病中如何變化，”生物科學系角田實驗室的項目研究員 Tung Dang 解釋道。 “通過精確繪製細菌和化學物質之間的關係，我們因此能夠開發個性化的治療方法。想像一下，能夠設計特定的細菌來產生對人類有益的代謝物。或者設計有針對性的治療方法，修改這些代謝物來治療疾病。”
主要挑戰在於數據的龐大規模。這是因為無數的細菌及其代謝物以復雜的方式相互作用。因此，識別有意義的模式非常困難。為了解決這個問題，Dang 和他的團隊轉向了先進的人工智能 (AI) 方法。
他們的系統稱為 VBayesMM，使用貝葉斯方法來確定哪些細菌群影響特定的代謝物。它還衡量預測的不確定性。它有助於防止過度自信但不正確的結論。 “當對睡眠障礙、肥胖和癌症研究的真實數據進行測試時，我們的方法始終優於現有方法，並識別出與已知生物過程相對應的特定細菌群，”他說。 “（這提供了）人們相信真正的生物關係將會被發現，而不是無意義的統計模式。”
了解系統的優點和局限性。
這是因為 VBayesMM 可以識別並傳達不確定性。這有助於研究人員獲得比以前的工具更可靠的見解。雖然它針對大數據進行了優化。然而，隨著時間的推移，分析大型微生物組數據集的計算量仍然很高。隨著計算能力的提高，這些成本預計會降低。與代謝物數據相比，當存在大量細菌數據時，該系統也表現最佳。否則，準確性可能會降低。另一個限制是 VBayesMM 將細菌視為獨立的參與者。儘管事實上它們經常在復雜且相互依賴的網絡中相互作用。
“我們計劃使用更全面的化學數據集。該數據集收集完整的細菌產物，但這給確定化學物質來自細菌、人體或食物等外部來源帶來了新的挑戰，”Dang 說。 “我們還旨在使VBayesMM更有效地分析不同的患者群體。通過將細菌的‘家譜’關係拼湊在一起，以做出更好的預測。並減少分析所需的計算時間。用於臨床應用的最終目標是確定能夠真正幫助患者的治療或飲食干預的特定細菌目標。它從基礎研究轉向實際的醫療應用。”
利用人工智能探索腸道微生物組的廣闊而復雜的世界研究人員正在進一步釋放微生物組改變個性化醫療的潛力。
