Вьетнамский исследователь использует ИИ для «расшифровки» кишечных бактерий

Работа исследователя Данг Тхань Туна (Токийский университет) помогает расшифровать, как взаимодействуют кишечные бактерии, открывая новое направление для персонализированной медицины.

Иллюстрация: ScienceDaily

По данным ScienceDaily , в новаторском исследовании ученые из Токийского университета (Япония) применили передовой искусственный интеллект (ИИ) для расшифровки сложной экосистемы кишечных бактерий и химических сигналов между ними.

Команда разработала новую байесовскую нейронную сеть VBayesMM, которая обнаруживает реальные биологические связи, а не случайные корреляции. Система превзошла традиционные модели в исследованиях ожирения, нарушений сна и рака.

Кишечные бактерии играют жизненно важную роль в здоровье человека, влияя на пищеварение, иммунитет и даже настроение. В организме человека содержится около 30–40 триллионов человеческих клеток, а в одном только кишечнике — до 100 триллионов бактериальных клеток. Это означает, что в нашем организме бактерий больше, чем наших собственных клеток.

Эти микроорганизмы не только участвуют в пищеварении, но также производят и преобразуют тысячи небольших соединений, называемых метаболитами — «химическими посредниками», которые влияют на обмен веществ, иммунную систему и функцию мозга.

«Мы только начинаем понимать, какие бактерии производят те или иные метаболиты и как эти взаимоотношения меняются при различных заболеваниях», — сказал исследователь Тунг Данг (Dang Thanh Tung) из лаборатории Цунода кафедры биологических наук Токийского университета.

Если мы сможем точно определить взаимодействие бактерий и химических веществ, мы сможем разрабатывать индивидуальные методы лечения — например, выращивать определенный тип бактерий для получения вещества, полезного для здоровья, или разрабатывать методы лечения, которые будут манипулировать этими веществами для лечения заболеваний».

Проблема заключается в масштабе данных: тысячи взаимодействующих видов бактерий и соединений крайне затрудняют поиск значимых закономерностей.

Чтобы решить эту проблему, группа использовала ИИ с байесовским подходом для выявления групп бактерий, которые фактически влияют на каждый метаболит, а также рассчитала уровень достоверности прогнозов, что помогло избежать ошибочных выводов.

«При тестировании на реальных данных о нарушениях сна, ожирении и раке наша модель стабильно превосходила существующие методы и выявляла семейства бактерий, соответствующие известным биологическим процессам», — добавил Тунг. «Это даёт нам уверенность в том, что система выявляет реальные биологические взаимосвязи, а не случайные статистические закономерности».

Возможность количественной оценки неопределенности помогает VBayesMM предоставлять ученым более надежную информацию. Однако анализ больших наборов микробных данных по-прежнему требует значительных вычислительных затрат, хотя эти затраты будут снижаться по мере совершенствования технологий обработки. Система работает наиболее эффективно, когда объем микробных данных превышает объем данных о метаболитах; чем больше объем микробных данных, тем ниже точность.

Кроме того, VBayesMM по-прежнему рассматривает каждый вид бактерий как независимую сущность, хотя в действительности они сложно взаимодействуют друг с другом.

Сейчас команда стремится расширить модель для работы с более полными наборами химических данных, включая соединения, выделяемые бактериями, организмом человека и рационом питания. Они также хотят включить «генеалогические древа» видов бактерий для улучшения прогнозов и сокращения времени вычислений.

«Конечная цель — выявить конкретные бактерии, которые могут стать мишенями для лечения или диетического вмешательства, тем самым перейдя от фундаментальных исследований к клиническому применению», — говорит Тунг.

Благодаря этому новому инструменту искусственного интеллекта ученые приближаются к использованию потенциала микробиома кишечника для разработки персонализированной медицины, открывая путь к более точному и эффективному здравоохранению в будущем.

Вернуться к теме

ВНА

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