Vietnamese onderzoeker gebruikt AI om darmbacteriën te 'decoderen'

Het werk van onderzoeker Dang Thanh Tung (Universiteit van Tokio) helpt ontrafelen hoe darmbacteriën met elkaar communiceren, wat een nieuwe richting opent voor gepersonaliseerde geneeskunde.

Illustratie: ScienceDaily

Volgens ScienceDaily hebben wetenschappers aan de Universiteit van Tokio, Japan, in een baanbrekend onderzoek geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) ingezet om het complexe ecosysteem van darmbacteriën en de chemische signalen tussen hen te ontrafelen.

Het team ontwikkelde een nieuw Bayesiaans neuraal netwerk genaamd VBayesMM, dat echte biologische relaties detecteert in plaats van willekeurige correlaties. Het systeem presteerde beter dan traditionele modellen in studies naar obesitas, slaapstoornissen en kanker.

Darmbacteriën spelen een cruciale rol in de menselijke gezondheid en beïnvloeden de spijsvertering, immuniteit en zelfs stemming. Het menselijk lichaam bevat zo'n 30-40 biljoen menselijke cellen, terwijl de darmen alleen al tot wel 100 biljoen bacteriële cellen bevatten – wat betekent dat we meer bacteriële cellen hebben dan onze eigen cellen.

Deze micro-organismen dragen niet alleen bij aan de spijsvertering, maar produceren en transformeren ook duizenden kleine verbindingen, metabolieten genaamd – ‘chemische boodschappers’ die de stofwisseling, het immuunsysteem en de hersenfunctie beïnvloeden.

"We staan ​​nog maar aan het begin van ons begrip van welke bacteriën welke metabolieten produceren en hoe deze relaties veranderen bij verschillende ziekten", aldus onderzoeker Tung Dang (Dang Thanh Tung) van het Tsunoda Laboratory, afdeling Biologische Wetenschappen, Universiteit van Tokio.

Als we de interacties tussen bacteriën en chemicaliën nauwkeurig in kaart kunnen brengen, kunnen we gepersonaliseerde behandelingen ontwikkelen – bijvoorbeeld door een bepaald type bacterie te kweken om een ​​stof te produceren die een gezondheidsvoordeel heeft, of door therapieën te ontwerpen die die stoffen manipuleren om ziekten te behandelen.”

Het probleem zit in de enorme omvang van de gegevens: duizenden interacterende bacteriesoorten en verbindingen maken het extreem moeilijk om zinvolle patronen te vinden.

Om dit probleem op te lossen, gebruikte het team AI met een Bayesiaanse benadering om de bacteriegroepen te detecteren die daadwerkelijk invloed hebben op elke metaboliet. Ook berekenden ze het betrouwbaarheidsniveau van de voorspellingen, wat hielp om misleidende conclusies te voorkomen.

"Toen we ons model testten met praktijkgegevens over slaapstoornissen, obesitas en kanker, presteerde het consistent beter dan bestaande methoden en identificeerde het bacteriefamilies die overeenkwamen met bekende biologische processen", voegde Tung eraan toe. "Dit geeft ons de zekerheid dat het systeem echte biologische relaties detecteert en geen willekeurige statistische patronen."

De mogelijkheid om onzekerheid te kwantificeren helpt VBayesMM om wetenschappers betrouwbaardere informatie te bieden. Het analyseren van grote microbiële datasets is echter nog steeds rekenintensief, hoewel deze kosten zullen afnemen naarmate de verwerkingstechnologie verbetert. Het systeem presteert optimaal wanneer de hoeveelheid microbiële data groter is dan de hoeveelheid metabolietdata; als de hoeveelheid microbiële data groter is, neemt de nauwkeurigheid af.

Bovendien behandelt VBayesMM elke bacteriesoort nog steeds als een onafhankelijke entiteit, terwijl ze in werkelijkheid op complexe wijze met elkaar interacteren.

Het team wil het model nu uitbreiden om uitgebreidere chemische datasets te verwerken, waaronder verbindingen uit bacteriën, het menselijk lichaam en voeding. Ze willen ook 'stambomen' van bacteriesoorten opnemen om voorspellingen te verbeteren en de rekentijd te verkorten.

"Het uiteindelijke doel is om specifieke bacteriën te identificeren die doelwit kunnen zijn voor behandeling of voedingsinterventie, en zo de stap te maken van fundamenteel onderzoek naar klinische toepassing", aldus Tung.

Met deze nieuwe AI-tool komen wetenschappers dichter bij het benutten van het potentieel van het darmmicrobioom voor de ontwikkeling van gepersonaliseerde medicijnen. Daarmee wordt de weg vrijgemaakt voor nauwkeurigere en effectievere gezondheidszorg in de toekomst.

Terug naar het onderwerp

VNA

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