KI hilft Forschern bei der Erforschung von Darmbakterien

Wie KI Wissenschaftler bei der Entschlüsselung von Darmbakterien hilft Darmbakterien sind bekannt für ihre zentrale Rolle bei vielen gesundheitlichen Fragen. Der Menschliche Körper besteht aus etwa 30 bis 40 Billionen Zellen, aber die Därme enthalten etwa 100 Billionen Darmbakterien. Technisch gesehen tragen wir mehr Zellen mit uns herum, die nicht zu uns gehören, als solche, die zu uns gehören. Diese Bakterien sind verantwortlich für verschiedene Aspekte der Verdauung und überraschen durch ihre Einflussnahme auf weitere Gesundheitsaspekte, von der Immunabwehr und dem Stoffwechsel bis hin zur Gehirnfunktion und Stimmung. Durch das Verständnis von Darmbakterien könnten personalisierte Therapien entwickelt werden, die spezifische Bakterien zur Produktion nützlicher Metaboliten fördern oder diese Metaboliten modifizieren, um Krankheiten zu behandeln. Projekt-Forscher Tung Dang vom Tsunoda-Labor in der Abteilung Biologische Wissenschaften an der Universität Tokio und sein Team haben erstmals eine besondere Form der Künstlichen Intelligenz, genannt Bayesianisches Neuronales Netzwerk, genutzt, um Datenbestände von Darmbakterien zu analysieren und Beziehungen zu identifizieren, die bisherige Analysetools nicht zuverlässig erkennen konnten. Ihr System, VBayesMM, unterscheidet automatisch die wichtigsten Akteure, die die Metaboliten signifikant beeinflussen, vom großen Hintergrund weniger relevanter Mikroben. Gleichzeitig berücksichtigt es Unsicherheiten in den vorhergesagten Beziehungen, anstatt übermäßig selbstsichere, aber potenziell falsche Antworten zu liefern. „Unser System hat sich in Tests mit realen Daten aus Schlafstörungs-, Adipositas- und Krebsstudien stets besser bewährt als bestehende Methoden und spezifische Bakterienfamilien identifiziert, die bekannten biologischen Prozessen entsprechen. Dies gibt uns Vertrauen, dass es echte biologische Beziehungen und keine bedeutungslosen statistischen Muster findet," sagte Dang. Trotz der hohen rechnerischen Kosten, die die Analyse solch großer Datenmengen mit sich bringt, wird dies im Laufe der Zeit weniger ein Hindernis sein. Aktuelle Einschränkungen des Systems umfassen die Notwendigkeit, mehr Daten über die Darmbakterien als über die von ihnen produzierten Metaboliten zu haben; bei mangelnden Bakteriendaten sinkt die Genauigkeit. Zudem geht VBayesMM von unabhängigen Wirkungen der Mikroben aus, obwohl Darmbakterien in Wirklichkeit auf vielfältige und komplexartige Weise miteinander interagieren. Dang und sein Team planen, umfangreichere chemische Datenbestände zu verwenden, die das gesamte Spektrum bakterieller Produkte erfassen. Dies stellt jedoch neue Herausforderungen dar, wie die Bestimmung, ob Chemikalien von Bakterien, dem menschlichen Körper oder externen Quellen wie der Ernährung stammen. Sie möchten zudem VBayesMM robuster machen, wenn es diverse Patientengruppen analysiert, indem sie bakterielle „Familiensysteme“ berücksichtigen, um bessere Vorhersagen zu treffen, und die benötigte Rechenzeit weiter reduzieren. Die langfristige Zielsetzung für klinische Anwendungen ist die Identifizierung spezifischer bakterieller Ziele für Behandlungen oder ernährungsbezogene Interventionen, die tatsächlich Patienten helfen können. Dies würde den Übergang von grundlegender Forschung zu praktischen medizinischen Anwendungen ermöglichen. Insgesamt bietet VBayesMM einen neuen Ansatz, um die komplexe Welt der Darmbakterien und ihrer Metaboliten zu entwirren. Die Fähigkeit des Systems, Unsicherheiten zu kommunizieren und wichtige Beziehungen aus großen Datenmengen zu extrahieren, hebt es von anderen Analysetools ab. Die Universität Tokio, ein führendes Forschungsinstitut, setzt auf innovative Methoden, um den gesundheitlichen Nutzen von Darmbakterien zu maximieren. Die künftige Weiterentwicklung von VBayesMM verspricht, die präzise Analyse und personalisierte Medizin in diesem Bereich erheblich voranzubringen.