Como a IA está ajudando os pesquisadores a destruir bactérias intestinais

As bactérias do intestino são consideradas um fator importante em muitas preocupações com a saúde. No entanto, o número e a variedade deles são enormes, como a maneira como interagem com a química do corpo e entre si.

Pela primeira vez, os pesquisadores da Universidade de Tóquio usaram um tipo específico de inteligência artificial, chamada Rede Neural Bisiana, que é encontrar um conjunto de dados de bactérias intestinais para encontrar relacionamentos que talvez não identifiquem com segurança o equipamento analítico atual.

O corpo humano consiste em cerca de 30 trilhões de células de cerca de 30 trilhões, mas seu intestino contém cerca de 100 trilhões de bactérias intestinais. Tecnicamente, você está levando mais células que não são comparadas a você. Essas bactérias intestinais são certamente responsáveis ​​por alguns aspectos da digestão, embora alguns surpreendentes para alguns sejam como eles podem estar relacionados a muitos outros aspectos da saúde humana.

As bactérias são incrivelmente diversas e também produzem e modificam um número terrível de vários produtos químicos chamados metabólitos. Eles agem como mensageiros moleculares, permitem seu corpo, afetam tudo de si mesmos Sistema imunológico E metabolismo para sua função e humor cerebral. Escusado será dizer que há muito para entender as bactérias intestinais.

“O problema é que estamos apenas começando a entender quais bactérias produzem metabólitos humanos e como esses relacionamentos se transformam em várias doenças”, disse o pesquisador de projetos Tung Dang ao Tsunoda Lab no Departamento de Ciências Biológicas.

“Ao mapear essas relações bacteria racênico com precisão, podemos potencialmente desenvolver remédios pessoais. Imagine imaginar que metabólitos humanos benéficos para produzir uma bactéria específica para produzir uma bactéria específica ou projetar tratamentos direcionados que modificam esses metabólitos para tratar doenças”.

Se é bom, qual é o problema? Como mencionado, existem muitas bactérias e metabólitos mais diversos e, portanto, existem muito mais relações entre essas coisas. A coleta de dados sozinha é um empreendimento monumental, mas encontrar um padrão interessante para não afetar esses dados que podem enganar algumas tarefas úteis, ainda mais. Para fazer isso, Dang e sua equipe decidiram descobrir o uso do estado -O inteligência artificial (AI) Equipamento.

“Nosso sistema, Vbayesmm, distinguindo automaticamente os principais players que afetam significativamente os metais do vasto plano de fundo de micróbios baixos, além de aceitar incerteza sobre os relacionamentos previstos, em vez de fornecer confiança excessiva, em vez de fornecer confiança excessiva”, disse Dangang.

“Quando o estudo do distúrbio do sono, obesidade e câncer é testado em dados reais, nossa abordagem teve um desempenho melhor nos métodos existentes e identificou famílias bacterianas específicas, alinhando -se com processos biológicos conhecidos, garantindo que ele revele relações biológicas reais em vez de padrões estatísticos sem sentido”.

Como o VBayesmm pode lidar e comunicar questões de incerteza, isso oferece aos pesquisadores mais confiantes do que uma ferramenta que não o faz. Embora o sistema tenha sido adaptado para lidar com uma carga analítica pesada, a mineração de conjuntos de dados tão enormes ainda vem com altos custos computacionais. No entanto, com o passar do tempo, será cada vez menos para quem deseja usá -los.

Atualmente, outras limitações incluem que o sistema se beneficia de ter mais dados sobre bactérias intestinais, que em comparação com os metabólitos produzidos por eles; Quando não há dados de bactérias insuficientes, a precisão cai. Além disso, o vbayesmm acredita que os germes agem de forma independente, mas de fato, Bactérias intestinais Conversas em número incrivelmente complexo.

“Planejamos trabalhar com conjuntos de dados químicos mais amplos que capturam toda a gama de produtos de bactérias, embora criem novos desafios para determinar se os produtos químicos vêm de fontes externas, como bactérias, corpo humano ou dieta”, disse Dang. “Nosso objetivo é fortalecer o VBayesmm ao analisar diversas populações de pacientes, as bactérias incluem as relações de ‘árvore genealógica’ para criar melhores previsões e reduzir o tempo computacional necessário para a análise.

Para aplicações clínicas, o objetivo final é identificar objetivos bacterianos específicos para tratamento ou intervenção alimentar que podem realmente ajudar os pacientes, procedir da pesquisa básica em relação a aplicações médicas práticas. , Assim,