人类肠道内数以万亿计的微生物通过代谢产物影响免疫系统、情绪等生理功能，但解析这些微观生命体与代谢物之间的对应关系长期困扰科学界。东京大学团队研发的VBayesMM系统采用"尖峰-平板"算法，成功突破传统方法的局限性，其技术原理类似舞台聚光灯，能精准捕捉关键细菌家族在代谢过程中的作用。
该系统通过神经网络与贝叶斯统计学的深度结合，在分析睡眠呼吸暂停症时，发现Lachnospiraceae和Oscillospiraceae菌群与胆汁酸代谢的显著关联。在肥胖研究中揭示高脂饮食引发的Lachnospiraceae种群扩张如何导致胆汁酸代谢紊乱。研究团队采用"spike-and-slab"算法，在60000种细菌的海量数据中锁定核心菌种，其不确定性量化功能为实验验证提供置信度评估，且能处理高通量基因组数据。
这项突破性技术展现出四大优势：1）从超60000种微生物中精准筛选关键菌种；2）量化预测结果的不确定性；3）适配高通量基因组数据；4）整合多源数据揭示复杂生物网络。研究团队指出，虽然当前系统需5天超算资源处理最复杂数据，且未完全考虑菌群间复杂互作，但随着计算能力提升和模型优化，这些局限将被克服。
该研究为个性化医疗开辟新方向，未来或可通过菌群移植、膳食干预等手段调控特定代谢产物。研究已发表于《生物信息学简报》，获得日本学术振兴会和科学技术振兴机构资助。随着肠道菌群研究的深入，这类工具将成为转化基础研究成果的关键桥梁，标志着精准医疗向利用人体共生微生物改善健康的实质性迈进。
【全文结束】
