东京大学的研究人员开创了一种新方法，使用贝叶斯神经网络分析肠道细菌数据，揭示了传统方法无法可靠识别的关系。这种人工智能系统名为VBayesMM，能够识别对代谢物有关键影响的细菌，为个性化治疗提供了潜力，可以通过靶向特定细菌来产生有益代谢物或修改它们以对抗疾病。
人体大约包含30万亿到40万亿个细胞，但你的肠道中却含有约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，你携带的非自身细胞比自身细胞还要多。这些肠道细菌不仅在消化中发挥作用，还与人体健康的许多其他方面相关。
细菌种类繁多，还会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全身，影响免疫系统、新陈代谢、大脑功能和情绪。因此，了解肠道细菌具有重要意义。
来自东京大学生物科学系Tsunoda实验室的研究员Tung Dang表示：“问题在于，我们才刚刚开始了解哪些细菌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。通过准确绘制这些细菌与化学物质的关系图，我们有可能开发出个性化治疗。想象一下，能够培养特定细菌来产生有益的人体代谢物，或者设计靶向疗法来修改这些代谢物以治疗疾病。”
细菌和代谢物的数量和种类都非常多，它们之间的关系更是数不胜数。收集这些数据本身就是一个巨大的工程，而从这些数据中找出有趣的模式以揭示潜在功能则更为复杂。为了做到这一点，Dang和他的团队决定探索使用最先进的人工智能（AI）工具。
Dang表示：“我们的系统VBayesMM可以自动区分对代谢物有显著影响的关键微生物，同时承认预测关系中的不确定性，而不是提供过度自信但可能错误的答案。在睡眠障碍、肥胖和癌症研究的真实数据上测试时，我们的方法始终优于现有方法，并识别出与已知生物过程一致的特定细菌家族，这增强了我们对其发现真实生物关系的信心，而非无意义的统计模式。”
由于VBayesMM能够处理和传达不确定性问题，因此比没有这种功能的工具更能让研究人员感到放心。尽管该系统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，这将越来越不是使用该系统的障碍。目前的其他限制包括该系统受益于比代谢物更多的肠道细菌数据；当细菌数据不足时，准确性会下降。此外，VBayesMM假设微生物是独立作用的，但实际上，肠道细菌以极其复杂的方式相互作用。
Dang表示：“我们计划使用更全面的化学数据集，捕捉细菌产品的完整范围，但这也带来了新的挑战，即如何确定化学物质是来自细菌、人体还是外部来源（如饮食）。我们还希望在分析不同患者群体时使VBayesMM更加稳健，通过整合细菌的‘家族树’关系来做出更好的预测，并进一步减少分析所需的计算时间。对于临床应用而言，最终目标是确定特定的细菌靶点，用于治疗或饮食干预，真正帮助患者，从基础研究迈向实际的医学应用。”
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