在一项突破性研究中，东京大学的科学家利用一种专门的人工智能模型——贝叶斯神经网络，揭示了肠道细菌与人类代谢物之间此前未知的关系。
该工具由Tsunoda实验室开发，名为VBayesMM，并在与睡眠障碍、肥胖和癌症相关的复杂数据集上进行了测试。
与传统统计模型不同，VBayesMM可以区分对人类化学反应有实质性影响的细菌和没有影响的细菌，同时在其预测中考虑了不确定性。
项目研究员Tung Dang表示：“我们才刚刚开始了解哪些细菌会产生哪些人类代谢物。通过准确绘制这些关系，我们可以设想通过培养或修改特定肠道微生物来改善健康结果的个性化治疗。”
肠道细菌在人类健康中扮演着重要角色。虽然人体拥有约30万亿到40万亿个细胞，但肠道内就含有约100万亿个细菌。然而，确定哪些细菌负责哪些生物效应仍然是一个巨大的科学挑战。
传统分析方法在没有过度拟合或产生不可靠结果的情况下，往往难以在肠道微生物组数据中找到有意义的模式。VBayesMM通过考虑不确定性和处理复杂、高维数据来解决这个问题。
Dang指出：“在测试中，我们的模型发现的结果始终与已知的生物过程一致，而许多其他工具识别出的统计上显著但生物学上无关的模式。”
尽管VBayesMM效果显著，但需要大量计算能力——尽管研究团队认为，随着技术的发展，这些障碍将随着时间的推移而减少。
展望未来，研究人员计划扩大分析范围，涵盖更大和更多样化的化学数据集。Dang说：“我们希望确定这些化学物质不仅存在，而且它们是来自细菌、人体，还是来自饮食等外部来源。”
这项研究结果发表在《Briefings in Bioinformatics》上，为基于微生物组的诊断和治疗开辟了一个新时代。
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