实验室夜间景象。—— 图片由蒂姆·桑德尔博士提供
肠道细菌在人类健康中扮演着重要角色，影响着从消化到免疫和情绪的各个方面。然而，与微生物组和一系列复杂健康状况相关的数据规模和复杂性使得获取精确见解变得具有挑战性。
肠道内栖息着约100万亿个细菌细胞。这些生物产生并修饰数千种称为代谢物的化合物。这些小分子作为化学信使，在体内循环并影响新陈代谢、免疫，甚至大脑功能。
了解特定细菌如何产生特定代谢物可能为支持整体健康开辟新途径。最近，研究人员开发了人工智能技术来解码肠道细菌及其化学信号的复杂生态系统。
通过使用一种名为VBayesMM的贝叶斯神经网络，东京大学的科学家们已经能够识别与肥胖症、睡眠障碍和癌症研究相关的生物学联系。
贝叶斯神经网络
贝叶斯神经网络是一种人工神经网络，它将其权重和偏置视为概率分布，而非固定的绝对数值。这种概率方法使模型能够量化其预测置信度。
这有助于人工智能将随机不确定性（数据本身固有的噪声）与认知不确定性（由于训练数据不足而导致的不确定性）区分开来。
随机不确定性指的是系统中固有的随机性或变异性，即使拥有更多数据也无法减少。在微生物学中，例子包括：
- 相同条件下细菌生长速率的变化，
- 重复平板之间菌落计数的随机差异，
- 患者微生物组的生物变异性，
- 实验测量中的噪声（例如移液误差、采样误差）。
相比之下，认知不确定性指的是由于对系统缺乏知识或理解不完整而产生的不确定性。这种不确定性可以通过更多数据、更好的模型或改进的测量来减少。
VBayesMM使用贝叶斯方法来检测哪些细菌群落显著影响特定代谢物。该系统还测量其预测中的不确定性，有助于防止过度自信但不正确的结论。
其目标是提供信心，发现真实的生物学关系，而非无意义的统计模式。
寻求稳定微生物数据混乱
据主要研究人员邓通（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。"
邓通补充道："通过准确绘制这些细菌-化学关系图，我们有可能开发出个性化治疗方案。想象一下，能够培养特定细菌来产生有益的人体代谢物，或者设计能够修改这些代谢物以治疗疾病的靶向疗法。"
持续进展
该系统并非万无一失，需要进一步迭代才能完全发挥作用。例如，VBayesMM的一个局限性是它将细菌视为独立的行动者，尽管它们通常在复杂的相互依赖网络中相互作用。
尽管如此，通过使用人工智能来探索肠道微生物庞大而复杂的领域，研究人员正越来越接近解锁微生物组的潜力，以变革个性化医疗。
这项研究发表在《生物信息学简报》期刊上，研究论文题为"VBayesMM：优先处理高维微生物组多组学数据重要关系的变分贝叶斯神经网络"。
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