AIが腸内細菌の謎を解き明かす：東大研究チームが新解析手法を開発

AIが腸内細菌の謎解きに貢献 腸内細菌は健康的な生活において重要な役割を果たしていますが、それらの種類や相互作用は極めて複雑で、人間の健康や疾患との関連を理解することは困難でした。しかし、東京大学の研究チームが、特別な人工知能（AI）であるベイジアンニューラルネットワークを用いて、腸内細菌のデータセットから現在の分析ツールでは信頼できる形で特定できなかった関係性を特定しました。この研究は、個々の細菌がどの物質を生産し、その関係性がどのような病気でどのように変わるかを明らかにする手助けになります。 VBayesMMシステムの概要 VBayesMMは、「微 biome（腸内細菌）」と「metabolite（代謝物）」のペアデータを使用し、微 biome種が入力変数となり、代謝物の量が目標変数として設定されます。これにより、細菌と化学物質の関係性を自動的に識別し、重要なものを見つけ出すことが可能になります。同システムは、大量のデータから主要な影響要素を選び出し、予測された関係性の不確実性を認識しながら、他の手法より優れた精度で具体的な細菌属を特定しました。研究では、睡眠障害、肥満症、がんの実際のデータセットを用いたテストで、既存の方法よりも優れた成績を上げ、既知の生物学的なプロセスと一致する特定の細菌属を発見しました。 課題と将来の方針 ただし、VBayesMMにも限界があります。まず、計算リソースが必要なため、巨大なデータセットを処理するのはまだ負荷が大きくなっています。また、現在は細菌データの量が代謝物データよりも多い方が良い結果が得られ、細菌間の相互作用を独立した存在として扱っているため、実際の複雑な相互作用に対応する必要があります。研究チームは、より包括的な代謝物データセットの使用や患者の多様性への対応、さらに計算時間を短縮することを目指しています。 ** clinical applicationsへの展望** VBayesMMの最大の目標は、特定の細菌を標的とした治療や食事介入を個々の患者に适用することで、基本的な研究から実践的な医療応用へと移行していくことです。これは、特定の病気に効果的に対処するための新しいアプローチを開拓する可能性を持っています。 業界の反応 Dang氏は「VBayesMMは、高度な生物学的情報を扱う能力を持ちつつ、予測の不確実性を適切に伝えられるため、研究者が信頼性の高い結論を導き出すことに貢献できます」と述べています。さらに、研究チームは東京大学のTsunodaラボの一員で、生物科学部門に所属しています。彼らの研究は、肠内细菌と疾患の関連性を理解するための新たな道を開くことが期待されています。 この研究は、 Briefings In Bioinformatics に掲載されました。（DOI: 10.1093/bib/bbaf300）