肠道菌群的数量远远超过人体细胞，并影响从消化到大脑化学反应的方方面面——但它们之间的相互作用在很大程度上仍然是一个谜。现在，东京大学的科学家们利用一种专门的人工智能工具，揭示了这些微生物及其产生的化学物质之间的隐藏联系，为未来治疗的潜在路径提供了新的见解。
肠道菌群在各种健康状况中都起着重要作用。它们的多样性以及与人体生物化学和彼此之间的复杂相互作用使得研究变得困难。在一项新方法中，东京大学的研究人员应用了一种被称为贝叶斯神经网络的专门形式的人工智能来分析大量肠道微生物数据。
这种方法使他们能够发现传统分析技术难以可靠检测到的模式和联系。
为什么肠道菌群对健康如此重要
人体大约含有30到40万亿个细胞，但肠道中却栖息着约100万亿个肠道细菌。换句话说，你体内的微生物细胞数量超过了你自身的细胞数量。虽然这些细菌通常与消化有关，但它们还影响着广泛的生理功能。它们以巨大的多样性存在，并产生或修改许多被称为代谢物的化学化合物。这些代谢物作为信号分子在体内传递信息，影响免疫系统、新陈代谢、大脑活动和情绪。深入了解肠道菌群可能带来显著的健康益处。
“问题在于，我们才刚刚开始了解哪些细菌产生哪些人体代谢物，以及这些关系在不同疾病中如何变化，”东京大学生物科学系Tsunoda实验室的研究员Tung Dang表示。“通过准确绘制这些细菌与化学物质之间的关系，我们有可能开发出个性化治疗方案。想象一下，能够培养特定细菌来产生有益的人体代谢物，或者设计靶向疗法来修改这些代谢物以治疗疾病。”
复杂性的挑战
这听起来很有希望，但有一个重大挑战。肠道细菌和代谢物的数量和多样性使得它们之间的潜在关系极其复杂。收集数据本身已经是一项巨大的任务，但分析数据以发现有意义的生物模式更加困难。为了应对这一挑战，Dang和他的团队转向了先进的人工智能（AI）工具进行更深入的分析。
“我们的系统VBayesMM能够自动从大量不太相关的微生物背景中区分出对代谢物有显著影响的关键参与者，同时承认对预测关系的不确定性，而不是提供过于自信但可能错误的答案，”Dang表示。“在睡眠障碍、肥胖症和癌症研究的真实数据上进行测试时，我们的方法始终优于现有方法，并识别出与已知生物过程一致的特定细菌家族，这让我们有信心认为它发现了真实的生物关系，而不是毫无意义的统计模式。”
VBayesMM如何处理肠道数据
由于VBayesMM能够处理和传达不确定性问题，它比没有这一功能的工具更能让研究人员有信心。尽管该系统经过优化以应对繁重的分析工作负载，但挖掘如此庞大的数据集仍然需要高昂的计算成本；然而，随着时间的推移，这将成为那些希望使用它的人越来越少的障碍。
目前的其他限制包括该系统受益于关于肠道细菌的数据多于其产生的代谢物的数据；当细菌数据不足时，准确性会下降。此外，VBayesMM假设微生物独立行动，但实际上，肠道细菌以极其复杂的方式相互作用。
“我们计划与更全面的化学数据集合作，以捕捉细菌产物的完整范围，尽管这在确定化学物质是来自细菌、人体还是外部来源（如饮食）时会带来新的挑战，”Dang表示。“我们还希望在分析不同患者群体时使VBayesMM更加稳健，结合细菌‘家族树’关系以做出更好的预测，并进一步减少分析所需的计算时间。对于临床应用来说，最终目标是确定具体的细菌治疗靶点或饮食干预，从而真正帮助患者，从基础研究向实际医疗应用迈进。”
参考文献：“VBayesMM：使用变分贝叶斯神经网络优先处理高维微生物组多组学数据的重要关系”，作者Tung Dang, Artem Lysenko, Keith A Boroevich和Tatsuhiko Tsunoda，2025年7月4日，《生物信息学简报》。DOI: 10.1093/bib/bbaf300
这项工作部分得到了日本学术振兴会（JSPS）科研费资助项目JP20H03240和JP24K15175，以及日本科学技术振兴机构（JST）CREST资助项目JPMJCR2231的支持。
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