Кишечные бактерии значительно превосходят по численности клетки человеческого организма и влияют на все процессы — от пищеварения до химических реакций в мозге, — но то, как они взаимодействуют, остается загадкой. Теперь ученые из Токийского университета применили специализированный инструмент на основе искусственного интеллекта, чтобы выявить скрытые связи между этими микробами и вырабатываемыми ими химическими веществами, и пролить свет на потенциальные пути лечения в будущем. Фото: Stock
Нейронная сеть анализирует обширный набор данных о микробиоме кишечника, чтобы получить представление о здоровье человека.
Кишечные бактерии играют важную роль в поддержании здоровья. Из-за их огромного разнообразия и сложности взаимодействия как с биохимическими процессами в организме, так и друг с другом их трудно изучать. В рамках нового подхода исследователи из Токийского университета применили специализированную форму искусственного интеллекта, известную как байесовская нейронная сеть, для анализа большого массива данных о кишечных микробах.
Этот метод позволил им выявить закономерности и связи, которые с трудом поддаются обнаружению с помощью традиционных аналитических методов.
Почему кишечные бактерии важны для здоровья
В человеческом теле содержится примерно от 30 до 40 триллионов клеток, а в кишечнике обитает около 100 триллионов кишечных бактерий. Другими словами, количество микробных клеток в вашем организме превышает количество ваших собственных. Хотя эти бактерии обычно ассоциируются с пищеварением, они также влияют на широкий спектр функций организма.
Они чрезвычайно разнообразны и вырабатывают или изменяют множество химических соединений, известных как метаболиты. Эти метаболиты действуют как сигнальные молекулы, перемещаясь по организму и влияя на такие системы, как иммунитет, обмен веществ, активность мозга и настроение. Более глубокое изучение кишечных бактерий может принести значительную пользу для здоровья.
VBayesMM использует парные данные о микробиоме и метаболитах, где виды микроорганизмов являются входными переменными, а количество метаболитов — целевыми переменными. Источник: 2025 Tsunoda et al. CC-BY-ND
«Проблема в том, что мы только начинаем понимать, какие бактерии вырабатывают те или иные метаболиты человека и как эти взаимосвязи меняются при различных заболеваниях, — говорит научный сотрудник проекта Тунг Данг из лаборатории Цуноды на факультете биологических наук. — Точно определив эти взаимосвязи между бактериями и химическими веществами, мы потенциально сможем разработать персонализированные методы лечения. Представьте, что вы можете выращивать определённую бактерию для выработки полезных для человека метаболитов или разрабатывать таргетную терапию, которая изменяет эти метаболиты для лечения заболеваний».
Проблема сложности
Звучит многообещающе, но есть одна серьёзная проблема. Огромное количество и разнообразие как кишечных бактерий, так и метаболитов делают потенциальные взаимосвязи между ними чрезвычайно сложными. Сбор данных — уже огромная задача, но ещё сложнее анализировать их, чтобы выявить значимые биологические закономерности. Чтобы решить эту проблему, Данг и его команда обратились к передовым инструментам искусственного интеллекта (ИИ) для более глубокого анализа.
Упрощённое описание входных данных, процесса и выходных данных, составляющих систему. Источник: 2025 Tsunoda et al. CC-BY-ND
«Наша система VBayesMM автоматически выделяет ключевых игроков, которые оказывают существенное влияние на метаболиты, на фоне множества менее значимых микробов, а также учитывает неопределённость прогнозируемых взаимосвязей, вместо того чтобы выдавать слишком уверенные, но потенциально неверные ответы, — сказал Данг. — При тестировании на реальных данных, полученных в ходе исследований нарушений сна, ожирения и рака, наш подход неизменно превосходил существующие методы и выявлял конкретные семейства бактерий, которые соответствуют известным биологическим процессам, что даёт уверенность в том, что он обнаруживает реальные биологические взаимосвязи, а не бессмысленные статистические закономерности».
Как VBayesMM обрабатывает интуитивные данные
Поскольку VBayesMM может работать с неопределёнными данными и сообщать о них, он даёт исследователям больше уверенности, чем другие инструменты. Несмотря на то, что система оптимизирована для работы с большими объёмами аналитических данных, обработка таких огромных массивов данных по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов. Однако со временем это будет всё меньше и меньше мешать тем, кто хочет её использовать.
Другие ограничения, существующие в настоящее время, заключаются в том, что системе требуется больше данных о кишечных бактериях, чем о производимых ими метаболитах. При недостатке данных о бактериях точность снижается. Кроме того, VBayesMM предполагает, что микробы действуют независимо друг от друга, но в действительности кишечные бактерии взаимодействуют невероятно сложным образом.
«Мы планируем работать с более полными наборами химических данных, которые охватывают весь спектр продуктов жизнедеятельности бактерий, хотя это создает новые трудности в определении того, откуда берутся химические вещества: от бактерий, человеческого организма или внешних источников, таких как пища», — сказал Данг. «Мы также стремимся сделать VBayesMM более надежным инструментом для анализа различных групп пациентов, включив в него «семейное древо» бактерий для более точного прогнозирования и дальнейшего сокращения времени вычислений, необходимого для анализа». С точки зрения клинического применения, конечной целью является выявление конкретных бактерий, на которые можно воздействовать с помощью лечения или диеты, чтобы действительно помочь пациентам. Таким образом, мы переходим от фундаментальных исследований к практическому применению в медицине.
Источник: SciTechDaily
