核心突破
东京大学研究团队率先采用贝叶斯神经网络技术分析肠道菌群数据，成功揭示了传统方法难以捕捉的微生物关联性。这套名为VBayesMM的人工智能系统擅长识别影响代谢物生成的关键菌群，为开发针对性调节菌群产生有益代谢物或改造代谢物的个性化治疗方案提供了可能。
人体约含30-40万亿细胞，而肠道内却存在约100万亿微生物。这些微生物不仅参与消化过程，其产生的代谢物更像分子信使般影响免疫系统、代谢功能乃至脑部活动。项目研究员Tung Dang指出："目前我们才刚开始了解哪些细菌产生何种代谢物及其疾病关联性，精准绘制这些关系图谱将带来个性化治疗革新。"
技术特征
面对细菌与代谢物间海量复杂关系，研究团队引入前沿AI工具：
- 不确定性处理：系统能自动区分关键菌群与背景微生物，通过量化预测置信度避免错误结论
- 实证验证：在睡眠障碍、肥胖和癌症案例测试中，发现的菌群关联性与已知生物学机制吻合
- 局限性：依赖菌群数据多于代谢物数据，且假设微生物独立作用未考虑复杂互作
应用前景
研究计划拓展化学数据库覆盖度，整合微生物进化关系提升预测精度。临床转化目标包括：
- 发现治疗靶点：通过调节特定菌群干预代谢物生成
- 优化患者分群：提升不同人群分析的鲁棒性
- 降低计算成本：推动技术普及应用
Tung Dang强调："既要解决代谢物来源鉴别难题（区分人体/饮食/菌群来源），也要突破微生物互作建模的技术瓶颈。最终目标是从基础研究转向实用医疗方案，真正帮助患者改善健康。"
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