肠道细菌对人类健康的诸多方面（从消化到免疫）都具有根本性作用。这些微生物群落产生的多种代谢物作为分子信使在人体内传递信号，其复杂性与数量庞大的菌种及代谢物组合，使得传统分析工具难以揭示其与宿主的交互关系。
东京大学研究人员开发出名为VBayesMM的变分贝叶斯神经网络模型，通过自动筛选对代谢物产生具有显著影响的关键菌种，并以概率形式量化预测的不确定性。该技术在睡眠障碍、肥胖和癌症研究的实际数据测试中，成功识别出符合已知生物过程的特定细菌家族，证明其能发现真实生物关联而非统计学伪相关。
这项发表于《Briefings in Bioinformatics》的研究指出，VBayesMM的优势在于能处理海量微生物组多组学数据，通过不确定性量化提升结果可信度。然而模型仍存在依赖完整细菌数据、忽略微生物相互作用等局限性。研究团队正致力于整合更全面的化学数据库，并计划优化模型在异质化患者群体中的适用性，以推动微生物组研究向临床应用转化。
主要挑战包括：
- 需要更完整的细菌代谢物数据支撑
- 现有模型假设微生物独立作用与现实不符
- 高计算成本限制部分研究团队使用
- 需区分细菌源/人体源/外源（如饮食）化学物质
研究人员Tung Dang强调："我们的最终目标是为个性化医疗确定可干预的细菌靶点，例如培养特定菌种产生有益代谢物或设计靶向疗法，这要求基础研究向临床应用的实质性转化。"
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