Βιετναμέζος ερευνητής χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να «αποκωδικοποιήσει» τα εντερικά βακτήρια

Το έργο του ερευνητή Dang Thanh Tung (Πανεπιστήμιο του Τόκιο) βοηθά στην αποκωδικοποίηση του τρόπου επικοινωνίας των εντερικών βακτηρίων, ανοίγοντας μια νέα κατεύθυνση για την εξατομικευμένη ιατρική.

Εικονογράφηση: ScienceDaily

Σύμφωνα με το ScienceDaily , σε μια πρωτοποριακή μελέτη, επιστήμονες στο Πανεπιστήμιο του Τόκιο στην Ιαπωνία εφάρμοσαν προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να αποκωδικοποιήσουν το πολύπλοκο οικοσύστημα των βακτηρίων του εντέρου και τα χημικά σήματα μεταξύ τους.

Η ομάδα ανέπτυξε ένα νέο νευρωνικό δίκτυο Bayes που ονομάζεται VBayesMM, το οποίο ανιχνεύει πραγματικές βιολογικές σχέσεις και όχι τυχαίες συσχετίσεις. Το σύστημα ξεπέρασε τα παραδοσιακά μοντέλα σε μελέτες παχυσαρκίας, διαταραχών ύπνου και καρκίνου.

Τα βακτήρια του εντέρου παίζουν ζωτικό ρόλο στην ανθρώπινη υγεία, επηρεάζοντας την πέψη, την ανοσία, ακόμη και τη διάθεση. Το ανθρώπινο σώμα περιέχει περίπου 30-40 τρισεκατομμύρια ανθρώπινα κύτταρα, ενώ μόνο το έντερο έχει έως και 100 τρισεκατομμύρια βακτηριακά κύτταρα - που σημαίνει ότι φέρουμε περισσότερα βακτηριακά κύτταρα από τα δικά μας κύτταρα.

Αυτοί οι μικροοργανισμοί όχι μόνο συμμετέχουν στην πέψη, αλλά παράγουν και μετασχηματίζουν επίσης χιλιάδες μικρές ενώσεις που ονομάζονται μεταβολίτες - «χημικοί αγγελιοφόροι» που επηρεάζουν τον μεταβολισμό, το ανοσοποιητικό σύστημα και τη λειτουργία του εγκεφάλου.

«Μόλις αρχίζουμε να κατανοούμε ποια βακτήρια παράγουν ποιους μεταβολίτες και πώς αυτές οι σχέσεις αλλάζουν σε διαφορετικές ασθένειες», δήλωσε ο ερευνητής Tung Dang (Dang Thanh Tung) του Εργαστηρίου Tsunoda, Τμήμα Βιολογικών Επιστημών, Πανεπιστήμιο του Τόκιο.

Αν μπορούμε να χαρτογραφήσουμε με ακρίβεια τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ βακτηρίων και χημικών ουσιών, μπορούμε να αναπτύξουμε εξατομικευμένες θεραπείες - για παράδειγμα, καλλιεργώντας έναν συγκεκριμένο τύπο βακτηρίου για την παραγωγή μιας ουσίας που έχει οφέλη για την υγεία ή σχεδιάζοντας θεραπείες που χειρίζονται αυτές τις ουσίες για τη θεραπεία ασθενειών.

Το πρόβλημα έγκειται στην τεράστια κλίμακα των δεδομένων: χιλιάδες αλληλεπιδρώντα βακτηριακά είδη και ενώσεις καθιστούν εξαιρετικά δύσκολη την εύρεση ουσιαστικών μοτίβων.

Για να λύσει αυτό το πρόβλημα, η ομάδα χρησιμοποίησε Τεχνητή Νοημοσύνη με Μπεϋζιανή προσέγγιση για να ανιχνεύσει τις βακτηριακές ομάδες που επηρεάζουν στην πραγματικότητα κάθε μεταβολίτη και επίσης υπολόγισε το επίπεδο εμπιστοσύνης των προβλέψεων – βοηθώντας στην αποφυγή παραπλανητικών συμπερασμάτων.

«Όταν δοκιμάστηκε σε δεδομένα πραγματικού κόσμου σχετικά με τις διαταραχές ύπνου, την παχυσαρκία και τον καρκίνο, το μοντέλο μας ξεπέρασε σταθερά τις υπάρχουσες μεθόδους και εντόπισε βακτηριακές οικογένειες που ταίριαζαν με γνωστές βιολογικές διεργασίες», πρόσθεσε ο Tung. «Αυτό μας δίνει την πεποίθηση ότι το σύστημα ανιχνεύει πραγματικές βιολογικές σχέσεις και όχι τυχαία στατιστικά μοτίβα».

Η δυνατότητα ποσοτικοποίησης της αβεβαιότητας βοηθά το VBayesMM να παρέχει πιο αξιόπιστες πληροφορίες στους επιστήμονες. Ωστόσο, η ανάλυση μεγάλων μικροβιακών συνόλων δεδομένων εξακολουθεί να είναι υπολογιστικά απαιτητική, αν και αυτό το κόστος θα μειωθεί καθώς βελτιώνεται η τεχνολογία επεξεργασίας. Το σύστημα αποδίδει καλύτερα όταν η ποσότητα των μικροβιακών δεδομένων είναι μεγαλύτερη από την ποσότητα των δεδομένων μεταβολιτών. Εάν ο αριθμός των μικροβιακών δεδομένων είναι μεγαλύτερος, η ακρίβεια θα μειωθεί.

Επιπλέον, το VBayesMM εξακολουθεί να αντιμετωπίζει κάθε βακτηριακό είδος ως ανεξάρτητη οντότητα, ενώ στην πραγματικότητα αλληλεπιδρούν πολύπλοκα μεταξύ τους.

Η ομάδα επιδιώκει τώρα να επεκτείνει το μοντέλο ώστε να χειρίζεται πιο ολοκληρωμένα σύνολα χημικών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων ενώσεων από βακτήρια, το ανθρώπινο σώμα και τη διατροφή. Θέλουν επίσης να ενσωματώσουν «οικογενειακά δέντρα» βακτηριακών ειδών για να βελτιώσουν τις προβλέψεις και να μειώσουν τον χρόνο υπολογισμού.

«Ο απώτερος στόχος είναι να εντοπιστούν συγκεκριμένα βακτήρια που θα μπορούσαν να αποτελέσουν στόχους για θεραπεία ή διατροφική παρέμβαση, μεταβαίνοντας έτσι από τη βασική έρευνα στην κλινική εφαρμογή», ​​λέει ο Tung.

Με αυτό το νέο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης, οι επιστήμονες πλησιάζουν περισσότερο στην αξιοποίηση των δυνατοτήτων του εντερικού μικροβιώματος για την ανάπτυξη εξατομικευμένης ιατρικής, ανοίγοντας τον δρόμο για πιο ακριβή και αποτελεσματική υγειονομική περίθαλψη στο μέλλον.

Επιστροφή στο θέμα

ΒΝΑ

Πηγή: https://tuoitre.vn/nha-nghien-cuu-viet-dung-ai-giai-ma-vi-khuyen-duong-ruot-20251111125341462.htm