肠道菌群被认为是许多健康问题的关键因素。然而，其数量和种类繁多，与人体化学及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，对肠道菌群数据集进行分析，以发现当前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，但你的肠道却包含约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，你身上携带的非自身细胞比自身细胞更多。这值得深思。说到食物，这些肠道菌群当然负责某些方面的消化，令人惊讶的是，它们还与人类健康的其他方面息息相关。
这些细菌种类繁多，还会产生和改变大量被称为代谢物的不同化学物质。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、代谢到大脑功能和情绪的一切。不用说，了解肠道菌群的好处非常多。
“问题是，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，”东京大学生物科学系Tsunoda实验室的项目研究员Tung Dang表示，“通过准确绘制这些细菌-化学物质的关系图，我们可能会开发出个性化的治疗方法。想象一下，能够培养特定的细菌来生产有益于人体的代谢物，或者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繁多，因此它们之间的关系也极其复杂。仅收集这些数据就是一项艰巨的任务，而从中提取有趣模式以揭示某些有用功能则更为困难。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与大量不相关微生物背景，同时承认预测关系中的不确定性，而不是给出过于自信但可能错误的答案，”Dang解释道。
“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过程一致的特定细菌家族，这让我们相信它发现了真实的生物学关系，而非无意义的统计模式。”
由于VBayesMM可以处理和传达不确定性问题，因此相较于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，这对希望使用它的用户来说将越来越不成问题。
目前的其他局限性包括系统更依赖于关于肠道菌群的数据，而非它们产生的代谢物；当细菌数据不足时，准确性会下降。此外，VBayesMM假设微生物独立运作，但实际上，肠道菌群以极其复杂的方式相互作用。
“我们计划与涵盖细菌产物全范围的更全面的化学数据集合作，但这在确定化学物质是来自细菌、人体还是外部来源（如饮食）方面带来了新的挑战，”Dang补充道。“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。对于临床应用而言，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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