חוקר וייטנאמי משתמש בבינה מלאכותית כדי 'לפענח' חיידקי מעיים

עבודתו של החוקר דאנג טהאן טונג (אוניברסיטת טוקיו) מסייעת לפענח כיצד חיידקי מעיים מתקשרים, ופותחת כיוון חדש לרפואה מותאמת אישית.

איור: ScienceDaily

על פי ScienceDaily , במחקר פורץ דרך, מדענים מאוניברסיטת טוקיו, יפן, יישמו בינה מלאכותית (AI) מתקדמת כדי לפענח את המערכת האקולוגית המורכבת של חיידקי המעי ואת האותות הכימיים ביניהם.

הצוות פיתח רשת נוירונים בייסיאנית חדשה בשם VBayesMM, אשר מזהה קשרים ביולוגיים אמיתיים ולא קורלציות אקראיות. המערכת עלתה על מודלים מסורתיים במחקרים של השמנת יתר, הפרעות שינה וסרטן.

חיידקי המעיים ממלאים תפקיד חיוני בבריאות האדם, ומשפיעים על העיכול, המערכת החיסונית ואפילו על מצב הרוח. גוף האדם מכיל כ-30-40 טריליון תאים אנושיים, בעוד שבמעיים לבדן יש עד 100 טריליון תאי חיידקים - כלומר, אנו נושאים יותר תאי חיידקים מאשר התאים שלנו.

מיקרואורגניזמים אלה לא רק משתתפים בעיכול, אלא גם מייצרים ומשנים אלפי תרכובות קטנות הנקראות מטבוליטים - "שליחים כימיים" המשפיעים על חילוף החומרים, מערכת החיסון ותפקוד המוח.

"אנחנו רק מתחילים להבין אילו חיידקים מייצרים אילו מטבוליטים וכיצד קשרים אלה משתנים במחלות שונות", אמר החוקר טונג דאנג (דאנג טהאנה טונג) ממעבדת צונודה, במחלקה למדעי הביולוגיה, אוניברסיטת טוקיו.

אם נוכל למפות במדויק את האינטראקציות בין חיידקים לכימיקלים, נוכל לפתח טיפולים מותאמים אישית - למשל, טיפוח סוג מסוים של חיידקים כדי לייצר חומר בעל יתרון בריאותי, או תכנון טיפולים שמפעילים את החומרים הללו לטיפול במחלות."

הבעיה טמונה בקנה המידה העצום של הנתונים: אלפי מיני חיידקים ותרכובות המקיימים אינטראקציה מקשים ביותר על מציאת דפוסים משמעותיים.

כדי לפתור זאת, הצוות השתמש בבינה מלאכותית בגישה בייסיאנית כדי לזהות את קבוצות החיידקים שמשפיעות בפועל על כל מטבוליט, וגם חישב את רמת הביטחון של התחזיות – מה שעזר להימנע ממסקנות מטעות.

"כאשר נבדק על נתונים מהעולם האמיתי על הפרעות שינה, השמנת יתר וסרטן, המודל שלנו עלה באופן עקבי על השיטות הקיימות וזיהה משפחות חיידקים שתואמות תהליכים ביולוגיים ידועים", הוסיף טונג. "זה נותן לנו ביטחון שהמערכת מזהה קשרים ביולוגיים אמיתיים ולא דפוסים סטטיסטיים אקראיים."

היכולת לכמת את אי הוודאות מסייעת ל-VBayesMM לספק מידע אמין יותר למדענים. עם זאת, ניתוח מערכי נתונים גדולים של מיקרוביאלים עדיין דורש חישוב אינטנסיבי, אם כי עלות זו תפחת ככל שטכנולוגיית העיבוד תשתפר. המערכת מתפקדת בצורה הטובה ביותר כאשר כמות הנתונים המיקרוביאליים גדולה מכמות נתוני המטבוליטים; אם מספר הנתונים המיקרוביאליים גדול יותר, הדיוק יפחת.

בנוסף, VBayesMM עדיין מתייחס לכל מין חיידקי כישות עצמאית, בעוד שבמציאות הם מקיימים אינטראקציה מורכבת זה עם זה.

הצוות מבקש כעת להרחיב את המודל כדי להתמודד עם מערכי נתונים כימיים מקיפים יותר, כולל תרכובות מחיידקים, גוף האדם ותזונה. הם רוצים גם לשלב "עצות משפחה" של מיני חיידקים כדי לשפר את התחזיות ולהפחית את זמן החישוב.

"המטרה הסופית היא לזהות חיידקים ספציפיים שיכולים לשמש מטרות לטיפול או להתערבות תזונתית, ובכך לעבור ממחקר בסיסי ליישום קליני", אומר טונג.

בעזרת כלי בינה מלאכותית חדש זה, מדענים מתקרבים לרתום את הפוטנציאל של המיקרוביום במעי לפיתוח רפואה מותאמת אישית, ובכך פותחים את הדרך לטיפול רפואי מדויק ויעיל יותר בעתיד.

חזרה לנושא

VNA

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