AI가 장내 세균의 복잡한 관계 밝혀내

인공지능이 장내 미생물에 대한 이해를 돕는 방법 장내 미생물은 건강과 관련된 여러 문제의 핵심 요소로 알려져 있다. 그러나 이들의 수와 다양성, 그리고 인체 화학과 서로 간의 상호작용은 매우 복잡하다. 이러한 미생물들은 소화뿐 아니라 면역 시스템, 대사, 뇌 기능, 기분 등 다양한 인간 건강 측면에 영향을 미치는 다양한 화학 물질 즉, 메타볼라이트를 생성하고 수정한다. 따라서 장내 미생물을 이해하는 것은 많은 이점을 가져다준다. 도쿄대학교 연구진은 처음으로 베이지안 신경망이라는 특수 인공지능(AI)을 사용해 장내 미생물 데이터셋에서 현재 분석 도구들이 신뢰할 수 없게 식별할 관계를 찾아냈다. 이 시스템은 VBayesMM이란 이름으로, 미생물 종을 입력 변수로, 메타볼라이트 농도를 목표 변수로 사용한다. 연구원인 당 퉁(Dang Tung)은 “VBayesMM은 메타볼라이트에 큰 영향을 미치는 주요 미생물을 자동으로 구분하며, 예측된 관계에 대한 불확실성을 인정하는 반면, 기존 도구들은 과도하게 확신하면서도 잘못된 답을 제공할 수 있다”고 설명했다. VBayesMM은 실제 수면장애, 비만, 암 등의 연구 데이터를 테스트한 결과 기존 방법들을 일관되게 능가하고, 알려진 생물학적 과정과 맞아떨어지는 특정 박테리아 군집을 식별하여 유용한 통계 패턴이 아닌 실제 생물학적 관계를 발견한다는 확신을 주었다. 또한, VBayesMM은 불확실성을 처리하고 의사소통할 수 있어, 연구자들에게 더욱 신뢰할 수 있는 도구를 제공한다. 그러나 이러한 방대한 데이터셋을 분석하는 데는 여전히 높은 계산 비용이 필요하다. 시간이 지남에 따라 이 비용은 점점 줄어들 것이다. 현재의 제한 사항 중 하나는, 메타볼라이트에 대한 데이터보다 미생물에 대한 데이터가 더 많은 경우에 시스템의 정확도가 높아진다는 점이다. 미생물 데이터가 부족할 때는 정확도가 떨어진다. 또한, VBayesMM은 미생물들이 독립적으로 작용한다고 가정하지만, 실제로는 장내 미생물들이 매우 복잡한 방식으로 상호작용한다. 당 연구원은 “우리는 미생물이 생성하는 모든 제품의 범위를 포착하는 보다 포괄적인 화학 데이터셋을 사용할 계획이다. 이는 화학 물질이 미생물, 인간 몸, 또는 식단 같은 외부 원소에서 나왔는지를 결정하는 새로운 도전을 만든다”고 말했다. “또한, VBayesMM을 다양한 환자 집단을 분석할 때 더욱 강건하게 만들기 위해 미생물의 ‘가족나무’ 관계를 활용하여 더 나은 예측을 하고, 분석에 필요한 계산 시간을 더욱 줄이는 데 노력할 것”이라고 덧붙였다. 임상 응용 분야에서는 특정 미생물 표적을 식별하여 치료나 식이 개입을 통해 실제로 환자에게 도움을 줄 수 있는 것이 최종 목표다. 이는 기초 연구에서 실질적인 의학적 응용으로 발전하는 것을 의미한다. 업계 전문가들은 VBayesMM의 출현이 장내 미생물 연구에 획기적인 변화를 가져올 것으로 평가하고 있다. VBayesMM은 복잡한 데이터를 효과적으로 분석할 수 있으며, 잠재적으로 유용한 생물학적 관계를 발견하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 그러나 여전히 많은 데이터와 계산 리소스가 필요하며, 미생물 간의 상호작용을 더 정교하게 모델링하기 위한 추가적인 연구가 필요하다. 도쿄대학교의 이 연구는 미생물학 분야의 새로운 접근법을 제시하며, 장내 미생물과 메타볼라이트 간의 관계를 이해하는 데 중요한 도구로 자리매김할 가능성이 크다. VBayesMM 개발팀은 앞으로 보다 정확하고 효율적인 시스템으로 발전시키기 위해 노력할 계획이다. 이 시스템이 성공적으로 발전한다면, 개인화된 치료법과 식이 개입 방법 개발에 큰 도움이 될 것이다.