东京大学研究人员开发了VBayesMM，这是一种人工智能系统，通过比传统工具更有效地管理数据不确定性，揭示了肠道细菌与人类健康之间的隐藏联系。这一突破可能基于个体的微生物组成特征，带来定制化医疗方案。
肠道细菌在人类健康中扮演着核心角色，影响从消化到免疫系统乃至情绪调节的方方面面。然而，微生物组的复杂性令人惊叹。细菌种类的庞大规模及其与人体化学物质的相互作用，使得科学家难以全面理解其作用机制。在一项开创性研究中，东京大学的研究人员应用一种名为贝叶斯神经网络的人工智能技术来解析肠道细菌。他们的目标是发现传统数据分析方法常常遗漏的关键联系。
虽然人体含有约30至40万亿个人类细胞，但仅肠道就容纳了约100万亿个细菌细胞。换言之，我们体内携带的细菌细胞数量远超自身细胞。这些微生物不仅参与消化过程，还产生和修饰数千种称为代谢物的化合物。这些小分子充当化学信使，在体内循环并影响新陈代谢、免疫功能，甚至大脑活动。了解特定细菌如何产生特定代谢物，可能为支持整体健康开辟新途径。
绘制微生物关系图谱
"问题在于，我们才刚刚开始理解哪些细菌产生哪些人类代谢物，以及这些关系在不同疾病状态下如何变化，"东京大学生物科学系Tsunoda实验室项目研究员邓通(Dung Dang)解释道。"通过精确绘制这些细菌-化学物质关系图谱，我们有可能开发出个性化治疗方案。试想能够培养特定细菌来产生有益的人体代谢物，或设计靶向疗法来调控这些代谢物以治疗疾病。"
主要挑战在于数据规模的庞大。无数细菌和代谢物以复杂方式相互作用，识别有意义的模式极其困难。为应对这一挑战，邓通及其团队转向了先进的人工智能方法。
他们的系统称为VBayesMM，采用贝叶斯方法检测哪些细菌群落显著影响特定代谢物。该系统还能测量预测的不确定性，有助于防止得出过度自信但错误的结论。"在睡眠障碍、肥胖和癌症研究的真实数据测试中，我们的方法始终优于现有模型，并识别出与已知生物过程一致的特定细菌家族，"邓通表示。"[这]让我们确信它发现的是真实的生物关系，而非毫无意义的统计模式。"
理解系统优势与局限
由于VBayesMM能够识别并传达预测不确定性，它为研究人员提供了比早期工具更可靠的洞察。尽管该系统针对大规模数据进行了优化，但分析庞大的微生物组数据集仍然计算量巨大。然而，随着处理能力的提升，这些成本预计会逐渐降低。当细菌数据量远超代谢物数据时，该系统表现最佳；否则，准确性可能下降。另一个局限是VBayesMM将细菌视为独立行动者，而实际上它们通常在复杂的相互依赖网络中相互作用。
"我们计划使用更全面的化学数据集，捕捉细菌产物的完整范围，尽管这带来了确定化学物质来源的新挑战——它们可能来自细菌、人体自身或饮食等外部因素，"邓通表示。"我们还致力于提高VBayesMM在分析多样化患者群体时的稳健性，整合细菌'家族谱系'关系以提升预测准确性，并进一步减少分析所需的计算时间。对于临床应用，最终目标是确定能够真正帮助患者的特定细菌靶点，从而将基础研究转化为实际医疗应用。"
通过运用人工智能探索肠道微生物这一广阔而复杂的微观世界，研究人员正日益接近解锁微生物组变革个性化医学的巨大潜力。
【全文结束】
