Vietnam'lı araştırmacı bağırsak bakterilerini 'çözmek' için yapay zekayı kullanıyor

Nhà nghiên cứu Việt dùng AI 'giải mã' vi khuẩn đường ruột - Ảnh 1. — İllüstrasyon: ScienceDaily

ScienceDaily'nin haberine göre, Japonya'daki Tokyo Üniversitesi'ndeki bilim insanları , çığır açan bir çalışmada, bağırsak bakterilerinin karmaşık ekosistemini ve aralarındaki kimyasal sinyalleri çözmek için gelişmiş yapay zekâ (YZ) kullandılar.

Ekip, rastgele korelasyonlar yerine gerçek biyolojik ilişkileri tespit eden VBayesMM adlı yeni bir Bayes sinir ağı geliştirdi. Sistem, obezite, uyku bozuklukları ve kanser çalışmalarında geleneksel modellerden daha iyi performans gösterdi.

Bağırsak bakterileri, sindirimi, bağışıklığı ve hatta ruh halini etkileyerek insan sağlığında hayati bir rol oynar. İnsan vücudu yaklaşık 30-40 trilyon hücre içerirken, bağırsaklar tek başına 100 trilyona kadar bakteri hücresine sahiptir; bu da kendi hücrelerimizden daha fazla bakteri hücresi taşıdığımız anlamına gelir.

Bu mikroorganizmalar yalnızca sindirime katılmakla kalmıyor, aynı zamanda metabolizmayı, bağışıklık sistemini ve beyin fonksiyonlarını etkileyen "kimyasal haberciler" olan binlerce küçük bileşiği üretiyor ve dönüştürüyorlar.

Tokyo Üniversitesi Biyolojik Bilimler Bölümü Tsunoda Laboratuvarı araştırmacısı Tung Dang (Dang Thanh Tung), "Hangi bakterilerin hangi metabolitleri ürettiğini ve bu ilişkilerin farklı hastalıklarda nasıl değiştiğini henüz anlamaya başlıyoruz" dedi.

Bakteriler ve kimyasallar arasındaki etkileşimleri tam olarak haritalandırabilirsek, kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirebiliriz; örneğin, sağlık açısından faydalı bir madde üretmek için belirli bir bakteri türünü yetiştirmek veya hastalıkları tedavi etmek için bu maddeleri manipüle eden terapiler tasarlamak gibi.”

Sorun, verilerin çok büyük olmasından kaynaklanıyor: Binlerce etkileşimli bakteri türü ve bileşiği, anlamlı örüntüler bulmayı son derece zorlaştırıyor.

Ekip, bu sorunu çözmek için her bir metaboliti gerçekten etkileyen bakteri gruplarını tespit etmek amacıyla Bayesçi bir yaklaşımla yapay zekayı kullandı ve ayrıca tahminlerin güven düzeyini hesaplayarak yanıltıcı sonuçlardan kaçınmaya yardımcı oldu.

Tung, "Uyku bozuklukları, obezite ve kanserle ilgili gerçek dünya verileri üzerinde test edildiğinde, modelimiz mevcut yöntemlerden sürekli olarak daha iyi performans gösterdi ve bilinen biyolojik süreçlerle eşleşen bakteri ailelerini tespit etti," diye ekledi. "Bu, sistemin rastgele istatistiksel kalıplar değil, gerçek biyolojik ilişkileri tespit ettiğine dair bize güven veriyor."

Belirsizliği ölçme yeteneği, VBayesMM'nin bilim insanlarına daha güvenilir bilgiler sağlamasına yardımcı olur. Ancak, büyük mikrobiyal veri kümelerini analiz etmek hâlâ hesaplama açısından yoğun bir süreçtir, ancak işleme teknolojisi geliştikçe bu maliyet azalacaktır. Sistem, mikrobiyal veri miktarı metabolit veri miktarından fazla olduğunda en iyi performansı gösterir; mikrobiyal veri miktarı fazlaysa doğruluk azalacaktır.

Ayrıca VBayesMM, her bakteri türünü hâlâ bağımsız bir varlık olarak ele alırken, gerçekte bunlar birbirleriyle karmaşık bir şekilde etkileşime girmektedir.

Ekip şimdi, bakterilerden, insan vücudundan ve beslenmeden elde edilen bileşikler de dahil olmak üzere daha kapsamlı kimyasal veri kümelerini işleyecek şekilde modeli genişletmeyi hedefliyor. Ayrıca, tahminleri iyileştirmek ve hesaplama süresini kısaltmak için bakteri türlerinin "aile ağaçlarını" da dahil etmek istiyorlar.

Tung, "Nihai hedef, tedavi veya beslenme müdahalesi için hedef olabilecek spesifik bakterileri tespit etmek ve böylece temel araştırmalardan klinik uygulamaya geçmektir" diyor.

Bu yeni yapay zeka aracıyla bilim insanları, bağırsak mikrobiyomunun potansiyelinden yararlanarak kişiselleştirilmiş tıp geliştirmeye bir adım daha yaklaşıyor ve gelecekte daha hassas ve etkili sağlık hizmetlerinin önünü açıyor.

Konuya geri dön

VNA

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