นักวิจัยชาวเวียดนามใช้ AI เพื่อ 'ถอดรหัส' แบคทีเรียในลำไส้

ผลงานของนักวิจัย Dang Thanh Tung (มหาวิทยาลัยโตเกียว) ช่วยถอดรหัสวิธีการสื่อสารของแบคทีเรียในลำไส้ ซึ่งเปิดทิศทางใหม่สำหรับการแพทย์เฉพาะบุคคล

ภาพประกอบ: ScienceDaily

ตามรายงานของ ScienceDaily นักวิทยาศาสตร์ จากมหาวิทยาลัยโตเกียว ประเทศญี่ปุ่น ได้นำปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง (AI) มาประยุกต์ใช้เพื่อถอดรหัสระบบนิเวศที่ซับซ้อนของแบคทีเรียในลำไส้และสัญญาณเคมีระหว่างแบคทีเรียเหล่านี้ ในการศึกษาครั้งสำคัญนี้

ทีมวิจัยได้พัฒนาเครือข่ายประสาทเทียมแบบเบย์เซียนใหม่ที่เรียกว่า VBayesMM ซึ่งตรวจจับความสัมพันธ์ทางชีววิทยาที่แท้จริง แทนที่จะเป็นความสัมพันธ์แบบสุ่ม ระบบนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองดั้งเดิมในการศึกษาโรคอ้วน ความผิดปกติของการนอนหลับ และโรคมะเร็ง

แบคทีเรียในลำไส้มีบทบาทสำคัญต่อสุขภาพของมนุษย์ มีอิทธิพลต่อระบบย่อยอาหาร ภูมิคุ้มกัน และแม้แต่อารมณ์ ร่างกายมนุษย์มีเซลล์มนุษย์ประมาณ 30-40 ล้านล้านเซลล์ ในขณะที่ลำไส้เพียงอย่างเดียวมีเซลล์แบคทีเรียมากถึง 100 ล้านล้านเซลล์ ซึ่งหมายความว่าเรามีเซลล์แบคทีเรียมากกว่าเซลล์ของเราเองเสียอีก

จุลินทรีย์เหล่านี้ไม่เพียงแต่มีส่วนร่วมในการย่อยอาหารเท่านั้น แต่ยังผลิตและเปลี่ยนสารประกอบขนาดเล็กนับพันชนิดที่เรียกว่าเมแทบอไลต์ ซึ่งเป็น "สารเคมีส่งสัญญาณ" ที่มีอิทธิพลต่อการเผาผลาญ ระบบภูมิคุ้มกัน และการทำงานของสมองอีกด้วย

“เราเพิ่งจะเริ่มเข้าใจว่าแบคทีเรียชนิดใดผลิตสารเมตาบอไลต์ชนิดใด และความสัมพันธ์เหล่านี้เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในโรคต่างๆ” นักวิจัย Tung Dang (Dang Thanh Tung) จากห้องปฏิบัติการ Tsunoda ภาควิชาวิทยาศาสตร์ชีวภาพ มหาวิทยาลัยโตเกียว กล่าว

หากเราสามารถระบุปฏิสัมพันธ์ระหว่างแบคทีเรียและสารเคมีได้อย่างแม่นยำ เราก็สามารถพัฒนาวิธีการรักษาเฉพาะบุคคลได้ เช่น การเพาะเลี้ยงแบคทีเรียชนิดหนึ่งเพื่อผลิตสารที่มีประโยชน์ต่อสุขภาพ หรือการออกแบบวิธีการรักษาที่ควบคุมสารเหล่านั้นเพื่อรักษาโรค”

ปัญหาอยู่ที่ขนาดของข้อมูล: แบคทีเรียและสารประกอบที่มีปฏิสัมพันธ์กันหลายพันชนิดทำให้การค้นหารูปแบบที่มีความหมายเป็นเรื่องยากยิ่ง

เพื่อแก้ปัญหานี้ ทีมงานได้ใช้ AI ร่วมกับแนวทางเบย์เซียนเพื่อตรวจจับกลุ่มแบคทีเรียที่มีอิทธิพลต่อเมตาบอไลต์แต่ละตัว และยังคำนวณระดับความเชื่อมั่นของคำทำนายด้วย ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงข้อสรุปที่เข้าใจผิดได้

“เมื่อทดสอบกับข้อมูลจริงเกี่ยวกับความผิดปกติของการนอนหลับ โรคอ้วน และโรคมะเร็ง แบบจำลองของเรามีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการที่มีอยู่เดิมอย่างสม่ำเสมอ และระบุวงศ์แบคทีเรียที่ตรงกับกระบวนการทางชีววิทยาที่ทราบกันดีอยู่แล้ว” ตุงกล่าวเสริม “สิ่งนี้ทำให้เรามั่นใจว่าระบบกำลังตรวจจับความสัมพันธ์ทางชีววิทยาที่แท้จริง ไม่ใช่รูปแบบทางสถิติแบบสุ่ม”

ความสามารถในการวัดความไม่แน่นอนเชิงปริมาณช่วยให้ VBayesMM มอบข้อมูลที่เชื่อถือได้มากขึ้นแก่นักวิทยาศาสตร์ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ชุดข้อมูลจุลินทรีย์ขนาดใหญ่ยังคงต้องใช้การประมวลผลจำนวนมาก แม้ว่าต้นทุนจะลดลงเมื่อเทคโนโลยีการประมวลผลพัฒนาขึ้น ระบบจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อปริมาณข้อมูลจุลินทรีย์มากกว่าปริมาณข้อมูลเมตาบอไลต์ หากปริมาณข้อมูลจุลินทรีย์มากขึ้น ความแม่นยำจะลดลง

นอกจากนี้ VBayesMM ยังคงปฏิบัติต่อแบคทีเรียแต่ละสายพันธุ์เป็นหน่วยอิสระ ในขณะที่ในความเป็นจริง พวกมันโต้ตอบกันอย่างซับซ้อน

ขณะนี้ทีมงานกำลังมองหาการขยายแบบจำลองเพื่อจัดการชุดข้อมูลทางเคมีที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งรวมถึงสารประกอบจากแบคทีเรีย ร่างกายมนุษย์ และอาหาร พวกเขายังต้องการรวม "แผนภูมิต้นไม้ครอบครัว" ของสายพันธุ์แบคทีเรีย เพื่อปรับปรุงการทำนายและลดเวลาในการประมวลผล

“เป้าหมายสูงสุดคือการระบุแบคทีเรียเฉพาะที่อาจเป็นเป้าหมายสำหรับการรักษาหรือการแทรกแซงทางโภชนาการ จึงเปลี่ยนจากการวิจัยขั้นพื้นฐานไปสู่การประยุกต์ใช้ทางคลินิก” ทังกล่าว

ด้วยเครื่องมือ AI ใหม่นี้ นักวิทยาศาสตร์กำลังเข้าใกล้การใช้ประโยชน์จากศักยภาพของไมโครไบโอมในลำไส้เพื่อพัฒนายาเฉพาะบุคคลมากขึ้น ซึ่งจะเปิดทางให้มีการดูแลสุขภาพที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต

กลับสู่หัวข้อ

วีเอ็นเอ

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