肠道细菌被认为是许多健康相关问题的关键因素。然而，它们的数量和种类繁多，与人体化学和彼此之间的相互作用方式也极为复杂。
东京大学的研究人员首次使用一种名为贝叶斯神经网络的特殊人工智能技术，分析了一组肠道细菌的数据集，以寻找当前分析工具无法可靠识别的关系。
人体包含大约30万亿到40万亿个细胞，但你的肠道中含有大约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，你携带的不属于你的细胞比属于你的细胞还要多。这些肠道细菌当然负责某些消化功能，令人惊讶的是，它们还与许多其他方面的健康有关。
这些细菌种类繁多，并产生和修改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，渗透到你的身体中，影响从免疫系统和新陈代谢到大脑功能和情绪的一切。毋庸置疑，了解肠道细菌有很多好处。
“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，以及这些关系在不同疾病中如何变化，”生物科学系Tsunoda实验室项目研究员Dang Tung表示。
“通过准确绘制这些细菌-化学关系图，我们有可能开发出个性化的治疗方法。想象一下，能够培养特定细菌以产生有益的人体代谢物，或者设计有针对性的疗法来修改这些代谢物以治疗疾病。”
这听起来不错，那么问题是什么？如前所述，有无数种细菌和代谢物，因此它们之间的关系更多。仅收集这些数据就是一项艰巨的任务，而从这些数据中找出可能揭示某些有用功能的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AI工具。
“我们的系统VBayesMM自动区分对代谢物有显著影响的关键参与者与大量不太相关的微生物，同时也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，”Dang说。
“当在睡眠障碍、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，并确定了与已知生物学过程一致的特定细菌家族，从而增强了其发现真实生物学关系而非无意义统计模式的信心。”
由于VBayesMM可以处理和传达不确定性问题，它比那些不这样做的工具更能给研究人员带来信心。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伴随着高计算成本。然而，随着时间的推移，这对希望使用它们的人来说将变得越来越不是障碍。
目前的其他限制包括该系统在拥有比它们产生的代谢物更多的肠道细菌数据时表现更好；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，肠道细菌以极其复杂的方式相互作用。
“我们计划使用更全面的化学数据集，涵盖完整的细菌产物范围，尽管这在确定化学品是来自细菌、人体还是外部来源（如饮食）方面带来了新的挑战，”Dang说。“我们还旨在使VBayesMM在分析多样化患者群体时更加稳健，结合细菌‘家谱’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，最终目标是识别特定的细菌靶点，用于治疗或饮食干预，从而真正帮助患者，从基础研究迈向实用医疗应用。”
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