AI如何帮助研究人员脱神经肠道细菌
作者：by University of Tokyo
已知肠道细菌是许多与健康有关的关注点的关键因素。但是，它们的数量和多样性很大，它们与身体的化学反应相互作用的方式也是如此。
东京大学的研究人员首次使用一种称为贝叶斯神经网络的特殊人工智能来探测肠道细菌数据集，以便找到当前的分析工具无法可靠地识别的关系。
人体包括约30万亿至40万亿个细胞，但您的肠道包含大约100万亿个肠道细菌。从技术上讲，您携带的是不仅仅是您一部分的细胞。这些肠道细菌当然是消化的某些方面的原因，尽管令人惊讶的是它们如何与人类健康的许多其他方面相关。
细菌多种多样，还会产生和修饰许多称为代谢物的不同化学物质。这些作用像分子信使，渗透到您的身体，影响您的一切免疫系统以及对您的大脑功能和情绪的代谢。不用说，通过理解肠道细菌有很多需要获得的东西。
“问题在于，我们才开始了解哪些细菌会产生哪些人类代谢产物以及这些关系在不同疾病中的变化，”生物科学系的Tsunoda实验室的项目研究员Tung Dang说。
“通过准确地绘制这些细菌与化学关系，我们可以潜在地开发个性化的治疗方法。想象能够种植特定的细菌以产生有益的人类代谢物或设计有针对性的疗法，以修改这些代谢物以治疗疾病。”
这听起来不错，所以有什么问题？如前所述，有很多细菌和代谢物，因此之间有很多不同的关系。仅收集有关此数据的数据是一项巨大的事业，但是没有选择该数据以找到可能背叛某些有用功能的有趣模式。为此，Dang和他的团队决定探索最先进的使用人工智能（AI）工具。
丹说：“我们的系统Vbayesmm自动区分了主要参与者，这些参与者与较不相关的微生物的巨大背景显着影响代谢产物，同时也承认对预测关系的不确定性，而不是提供过度证明但潜在的错误答案。”
“当对来自睡眠障碍，肥胖和癌症研究的真实数据进行测试时，我们的方法始终优于现有方法，并确定了与已知生物学过程保持一致的特定细菌家族，从而确信它发现了真正的生物学关系，而不是毫无意义的统计模式。”
由于Vbayesmm可以处理和传达不确定性问题，因此与没有的工具相比，它使研究人员更有信心。即使该系统进行了优化以应对大量的分析工作负载，但采矿如此巨大的数据集仍然具有高计算成本。但是，随着时间的流逝，这将变得越来越越来越障碍那些希望使用它们的人的障碍。
目前的其他局限性包括，该系统受益于与产生的代谢产物有关的有关肠道细菌的数据。当细菌数据不足时，精度会下降。另外，Vbayesmm假设微生物独立起作用，但实际上，肠道细菌以极其复杂的方式互动。“我们计划使用更全面的化学数据集，以捕获细菌产品的完整范围，尽管这在确定化学物质是来自细菌，人体还是饮食（如饮食）中引起的新挑战，” Dang说。
“我们还旨在在分析多样化的患者人群，结合细菌'家谱'关系以做出更好的预测并进一步减少分析所需的计算时间时，使Vbayesmm更加健壮。
对于临床应用，最终目标是确定特定的细菌靶标的治疗或饮食干预措施，这些靶标实际上可以帮助患者，从基础研究转向实践医学应用。”
更多信息：Dang Tung等人，Vbayesmm变异贝叶斯神经网络，优先考虑高维微生物组多组合数据的重要关系，生物信息学的简报（2025）。doi：10.1093/bib/bbaf300
引用：AI如何帮助研究人员脱神经肠道细菌（2025年，7月4日）检索2025年7月4日来自https://medicalxpress.com/news/2025-07-ai-demystify-gut-bacteria.html
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