人体大约包含30万亿到40万亿个细胞，但你的肠道中却含有大约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，你携带的“非你自己”的细胞数量实际上超过了“你自己”的细胞数量。这些肠道细菌不仅在消化方面起作用，还与人类健康的许多其他方面相关。
东京大学的研究人员使用了一种特殊的人工智能——贝叶斯神经网络，来分析肠道细菌数据集，以发现当前分析工具无法可靠识别的关系。人体大约包含30万亿到40万亿个细胞，但你的肠道中却含有大约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，你携带的“非你自己”的细胞数量实际上超过了“你自己”的细胞数量。这些肠道细菌不仅在消化方面起作用，还与人类健康的许多其他方面相关。
这些细菌种类繁多，还会产生和修改大量不同的化学物质，称为代谢物。这些代谢物就像分子信使，渗透到你的全身，影响从免疫系统和代谢到大脑功能和情绪的一切。显然，理解肠道细菌是非常有益的。
东京大学生物科学系Tsunoda实验室的研究员Tung Dang表示：“问题在于，我们才刚刚开始了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中如何变化。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。想象一下，能够培养特定细菌以产生有益的人类代谢物，或设计靶向疗法来修改这些代谢物以治疗疾病。”
由于细菌和代谢物的数量和种类都极其庞大，它们之间的关系更是数不胜数。收集这些数据本身就是一个庞大的工程，而从这些数据中梳理出有趣模式则更加困难。为此，Dang和他的团队决定探索使用最先进的人工智能工具。
Dang表示：“我们的系统VBayesMM能够自动区分对代谢物有显著影响的关键微生物，同时承认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。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方法，并识别出与已知生物过程一致的特定细菌家族，这增强了我们对其发现真实生物学关系的信心。”
由于VBayesMM能够处理和传达不确定性问题，因此相比不提供不确定信息的工具，它给研究人员带来了更大的信心。尽管该系统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；不过，随着时间推移，这一障碍将逐渐减少。目前的其他限制包括该系统更受益于拥有比代谢物更多的肠道细菌数据；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，但现实中，肠道细菌之间存在极其复杂的相互作用。
Dang表示：“我们计划与更全面的化学数据集合作，以捕捉细菌产品的完整范围，尽管这会带来新的挑战，即确定化学物质是来自细菌、人体还是饮食等外部来源。我们还计划在分析多样本人群时使VBayesMM更加稳健，通过结合细菌的‘家族树’关系来做出更好的预测，并进一步减少分析所需的计算时间。对于临床应用来说，最终目标是确定可用于治疗或饮食干预的具体细菌靶点，从而真正帮助患者，从基础研究迈向实际的医疗应用。”
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