肠道细菌是许多健康问题的关键因素。它们的数量和种类繁多，与人体化学及其他微生物的相互作用也极为复杂。近日，东京大学的研究人员首次使用一种特殊的人工智能技术——贝叶斯神经网络，对肠道细菌数据集进行了深入分析，以发现现有分析工具无法可靠识别的关系。
人体由大约30万亿到40万亿个细胞组成，但肠道中却包含约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，你携带的非自身细胞数量比自身细胞更多。这值得深思。说到食物，这些肠道细菌当然负责某些消化功能，但令人惊讶的是，它们还与人类健康的许多其他方面密切相关。这些细菌种类繁多，能够产生并修饰大量不同的化学物质，称为代谢物。这些代谢物像分子信使一样，渗透到全身，影响免疫系统、新陈代谢、大脑功能甚至情绪。不难看出，深入了解肠道细菌的重要性不可估量。
“问题在于，我们才刚刚开始了解哪些细菌会产生哪些人体代谢物，以及这些关系如何在不同疾病中发生变化，”东京大学生物科学系Tsunoda实验室的项目研究员Dang Tung表示。“通过准确绘制这些细菌-化学关系图谱，我们有可能开发出个性化治疗方法。想象一下，培养特定细菌以生成有益的人体代谢物，或者设计靶向疗法来修改这些代谢物以治疗疾病。”
听起来不错，那么问题是什么？正如前面提到的，肠道细菌和代谢物的数量和种类繁多，因此它们之间的关系也极其复杂。仅收集这些数据就已是一项艰巨的任务，而从中挖掘出可能揭示某种有用功能的有趣模式则更具挑战性。为此，Dang及其团队决定探索使用最先进的AI工具。
“我们的系统VBayesMM能够自动区分显著影响代谢物的关键参与者，同时还能处理背景中大量不太相关的微生物，并承认预测关系中的不确定性，而不是提供过于自信但可能错误的答案。”Dang解释道。“在针对睡眠障碍、肥胖症和癌症研究的真实数据测试中，我们的方法始终优于现有方法，识别出了与已知生物过程相符的特定细菌家族，这让我们相信它发现了真实的生物关系，而非无意义的统计模式。”
由于VBayesMM能够处理和传达不确定性问题，因此相比那些无法做到这一点的工具，它让研究人员更有信心。尽管该系统经过优化以应对繁重的分析任务，但挖掘如此庞大的数据集仍然需要高昂的计算成本；然而随着时间推移，这一障碍将逐渐减少。目前的其他限制包括：系统需要更多的肠道细菌数据，而非仅仅代谢物数据；当细菌数据不足时，准确性会下降。此外，VBayesMM假设微生物独立作用，但实际上，肠道细菌之间的相互作用极其复杂。
“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，但这带来了新的挑战，即如何确定这些化学物质是来自细菌、人体还是外部来源（如饮食），”Dang说。“我们还希望在分析多样化患者群体时让VBayesMM更加稳健，纳入细菌‘家谱’关系以提高预测能力，并进一步缩短分析所需的计算时间。在临床应用方面，最终目标是识别可用于治疗或饮食干预的特定细菌靶点，从而帮助患者，从基础研究迈向实用医疗应用。”
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