东京：东京大学的一项新研究利用一种名为贝叶斯神经网络的强大人工智能技术，探索了肠道细菌与人类健康之间的复杂关系，揭示了传统分析工具常常忽略的联系。
肠道细菌在许多身体功能和疾病中起着至关重要的作用。尽管人体大约包含30到40万亿个细胞，但我们的肠道却寄宿着近100万亿个肠道细菌。尽管它们的重要性不言而喻，科学家们对特定细菌如何通过产生称为代谢物的化学物质影响身体仍然知之甚少。
“我们才刚刚开始了解哪些细菌会生成哪些人体代谢物，以及这些代谢物在疾病中的变化。”生物科学系Tsunoda实验室的项目研究员Tung Dang表示。
为了揭示这些隐藏的模式，研究团队开发了一种名为VBayesMM的系统，该系统可以筛选海量数据集并识别影响代谢物水平的关键细菌。与其他工具不同的是，VBayesMM还考虑了不确定性，避免了过度自信而导致的错误结论。
当在关于睡眠障碍、肥胖和癌症的真实世界数据上进行测试时，VBayesMM的表现优于现有方法。它不仅发现了有意义的模式，还精准定位了已知与生物过程相关的细菌家族，从而增强了对其发现的信心。
“想象一下，如果能够在肠道中培养特定细菌以生成有益的化学物质，或者设计靶向治疗来改变这些化学物质对身体的影响，这就是我们的长期目标。”Dang说道。
尽管该系统旨在处理大规模分析，但计算负载仍然很高。然而，研究人员预计随着技术的进步，这一问题将逐渐得到缓解。
展望未来，研究团队希望扩展他们的工作，使用更完整的数据集，包括所有细菌产物。这可能有助于揭示某些化学物质是来自肠道细菌、人体细胞还是食物——但也带来了新的挑战，即如何确定来源。
这一进展可能为个性化医疗铺平道路，使研究人员能够更清楚地绘制出肠道细菌如何影响人类健康的地图。
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