贝叶斯神经网络助力破解肠道细菌与代谢物关系之谜

肠道细菌在许多健康问题中扮演着重要角色，但由于其数量庞大且种类繁多，以及与人体化学和其他细菌之间的相互作用复杂，研究人员一直难以全面理解它们的具体作用。最近，东京大学的研究人员首次使用了一种名为贝叶斯神经网络的人工智能技术，探究了肠道细菌的数据集，找出了传统分析工具难以识别的细菌与代谢物之间的关系。 人体内约有30万亿到40万亿个细胞，而肠道内则含有大约100万亿个细菌。这些细菌不仅参与消化过程，还与免疫系统、代谢、大脑功能和情绪等多种生理活动密切相关。通过准确绘制细菌与代谢物的关系图，研究人员认为有可能开发出个性化的治疗方法，比如培养特定的细菌以生成有益的代谢物，或设计靶向疗法来调整这些代谢物，从而治疗疾病。 项目研究员Tung Dang和他的团队开发了一个名为VBayesMM的系统。该系统能够从庞大的背景微生物中自动区分对代谢物有显著影响的关键细菌，同时还能处理和传达不确定性的信息，而不是提供过于自信但可能错误的结果。Dang解释说：“当我们在睡眠障碍、肥胖和癌症研究的真实数据上测试VBayesMM时，该方法的表现始终优于现有方法，并能识别出与已知生物学过程一致的特定细菌家族。” 尽管VBayesMM在处理大型数据集方面已经进行了优化，但分析如此巨大的数据依然需要较高的计算成本。此外，该系统目前的一个局限是需要关于细菌的数据比代谢物的数据更多；如果细菌数据不足，准确性会下降。VBayesMM还假设细菌独立作用，但实际上肠道细菌之间存在极其复杂的相互作用。 为了克服这些限制，Dang和他的团队计划使用更全面的化学数据集，涵盖细菌产生的所有化合物。这将带来新的挑战，即如何确定化合物来源于细菌、人体还是饮食等外部来源。他们还希望提高VBayesMM在分析不同患者群体时的稳健性，通过引入细菌“家谱”关系来做出更好的预测，并进一步减少分析所需的时间。 研究人员的最终目标是从基础研究转向实际的临床应用，具体来说，是寻找可以作为治疗或饮食干预靶点的特定细菌，以帮助患者。 业内专家认为，东京大学的这项研究为理解微生态与人类健康的复杂关系提供了新的视角。通过结合先进的AI技术和大量的微生物数据，VBayesMM有望成为推动个性化医疗发展的重要工具。东京大学在生物科学研究领域享有盛誉，拥有多个世界级实验室，此次的研究成果再次展示了该校在前沿科技领域的领先地位。