肠道细菌被认为是许多健康问题的关键因素。然而，它们的数量和种类繁多，与人体化学及其他菌群的相互作用也极为复杂。近日，来自东京大学的研究人员首次使用一种特殊的人工智能技术——贝叶斯神经网络——来分析肠道细菌数据集，以发现现有分析工具无法可靠识别的关系。
人体大约由30万亿到40万亿个细胞组成，但您的肠道中却含有约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，您身上携带的非自身细胞比自身细胞更多，这一点值得深思。说到食物，这些肠道细菌当然负责某些消化功能，但令人惊讶的是，它们还与许多其他方面的健康息息相关。这些细菌种类繁多，并且能够产生或改变数量惊人的不同化学物质，即代谢物。这些代谢物就像分子信使一样，在全身游走，影响从免疫系统和新陈代谢到大脑功能和情绪的一切。不言而喻，了解肠道细菌有着巨大的潜在价值。
“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，”东京大学生物科学系Tsunoda实验室的项目研究员Dang Tung表示，“通过准确绘制这些细菌-化学关系图谱，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生成有益的人体代谢物，或者设计靶向疗法来调整这些代谢物以治疗疾病。”
这听起来很棒，那么问题在哪里？如前所述，肠道细菌和代谢物的数量极其庞大且种类繁多，因此它们之间的关系更为复杂。仅收集这些数据就已是一项艰巨的任务，而从中提取有意义的模式则更具挑战性。为此，Dang及其团队决定探索最先进的AI工具。
“我们的系统VBayesMM能够自动区分显著影响代谢物的重要菌群，同时承认预测关系中存在的不确定性，而不是给出可能错误的过度自信答案，”Dang解释道。“在针对睡眠障碍、肥胖症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正的生物学关系，而非无意义的统计模式。”
由于VBayesMM可以处理并传达不确定性问题，相较于不提供此类信息的工具，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任务，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，这一障碍将逐渐减小。目前存在的其他限制包括，当关于肠道细菌的数据少于代谢物数据时，系统的准确性会下降。此外，VBayesMM假设微生物独立运作，但实际上，肠道细菌之间的交互方式极其复杂。
“我们计划使用更全面的化学数据集，捕捉细菌产物的完整范围，但这带来了新的挑战，即如何判断化学物质来源于细菌、人体还是外部饮食等因素，”Dang补充道。“我们还希望通过结合细菌‘家谱’关系，使VBayesMM在分析多样化患者群体时更加稳健，并进一步缩短所需的计算时间。对于临床应用而言，最终目标是识别可用于治疗或饮食干预的具体细菌靶点，从而帮助患者，推动基础研究向实际医学应用迈进。”
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