باکتری های روده نقش مهمی در سلامت انسان ایفا می کنند و بر همه چیز از گوارش گرفته تا ایمنی و خلق و خوی تأثیر می گذارند. اما پیچیدگی میکروبیوم شگفت آور است. انبوه گونه های باکتریایی و تعامل آنها با شیمی انسان، درک کامل اثرات آنها را برای دانشمندان دشوار کرده است. محققان دانشگاه توکیو در اقدامی پیشگامانه از نوعی هوش مصنوعی به نام شبکه عصبی بیزی برای مطالعه باکتری های روده استفاده کردند. هدف آنها کشف ارتباطاتی بود که روشهای سنتی تجزیه و تحلیل دادهها اغلب آنها را از دست میدهند.
در حالی که بدن انسان تقریباً ۳۰ تا ۴۰ تریلیون سلول انسانی دارد، روده ها به تنهایی میزبان تقریباً ۱۰۰ تریلیون سلول باکتریایی هستند. بنابراین ما سلول های باکتریایی بیشتری نسبت به خود حمل می کنیم. این میکروب ها نه تنها در هضم غذا شرکت می کنند. آنها همچنین هزاران ترکیبی به نام متابولیت ها را تولید و تغییر می دهند. این مولکول های کوچک به عنوان پیام رسان های شیمیایی عمل می کنند که در سراسر بدن گردش می کنند و متابولیسم، ایمنی و حتی عملکرد مغز را تحت تاثیر قرار می دهند. درک اینکه چگونه باکتری های خاص متابولیت های خاصی تولید می کنند می تواند راه های جدیدی را برای حمایت از سلامت کلی باز کند.
نقشه برداری از پازل میکروبی
تونگ دانگ، محقق پروژه از آزمایشگاه Tsunoda در بخش علوم زیستی، گفت: «مشکل این است که ما تازه در حال درک این موضوع هستیم که کدام باکتری کدام متابولیتهای انسانی را تولید میکند و چگونه این روابط در بیماریهای مختلف متفاوت است. “با ترسیم دقیق این روابط باکتری-شیمیایی، ما به طور بالقوه می توانیم درمان های شخصی سازی شده را توسعه دهیم. تصور کنید که بتوانیم یک باکتری خاص را برای تولید متابولیت های مفید انسانی رشد دهیم، یا درمان های هدفمندی را طراحی کنیم که این متابولیت ها را برای درمان بیماری ها تغییر می دهند.”
چالش واقعی در مقیاس داده ها نهفته است. از آنجایی که باکتریها و متابولیتهای بیشماری به روشهای پیچیدهای با هم تعامل دارند، شناسایی الگوهای معنیدار بسیار دشوار است. برای غلبه بر این مشکل، دانگ و تیمش به روش های پیشرفته هوش مصنوعی (AI) روی آوردند.
سیستم آنها، به نام VBayesMM، از یک رویکرد بیزی برای تشخیص اینکه کدام گروه از باکتری ها به طور قابل توجهی بر متابولیت های خاص تأثیر می گذارد، استفاده می کند. همچنین با اندازهگیری عدم قطعیت در پیشبینیهای آن، از نتیجهگیریهای بیش از حد مطمئن اما نادرست جلوگیری میکند. دانگ گفت: «هنگامی که روی دادههای واقعی از مطالعات اختلال خواب، چاقی و سرطان آزمایش شد، رویکرد ما به طور مداوم از روشهای موجود بهتر عمل کرد و خانوادههای باکتریایی خاص سازگار با فرآیندهای بیولوژیکی شناخته شده را شناسایی کرد. “[This gives] ما اعتماد داریم که روابط بیولوژیکی واقعی را به جای مدل های آماری بی معنی کشف می کند.
درک نقاط قوت و محدودیت های سیستم
از آنجایی که VBayesMM می تواند عدم قطعیت را تشخیص دهد و ارتباط برقرار کند، اطلاعات قابل اعتمادتری نسبت به ابزارهای قبلی در اختیار محققان قرار می دهد. اگرچه برای داده های مقیاس بزرگ بهینه شده است، تجزیه و تحلیل مجموعه داده های میکروبیوم عظیم از نظر محاسباتی چالش برانگیز است. با این حال، با گذشت زمان، انتظار می رود این هزینه ها با بهبود قدرت پردازش کاهش یابد. این سیستم همچنین زمانی بهترین عملکرد را دارد که داده های باکتریایی جامعی در مقایسه با داده های متابولیت وجود داشته باشد. در غیر این صورت دقت ممکن است کاهش یابد. محدودیت دیگر این است که VBayesMM با باکتری ها به عنوان بازیگران مستقل رفتار می کند، حتی اگر آنها اغلب در شبکه های پیچیده و وابسته به یکدیگر تعامل دارند.
دانگ گفت: “ما قصد داریم با مجموعه داده های شیمیایی جامع تری کار کنیم که طیف کاملی از محصولات باکتریایی را پوشش می دهد، اما این چالش های جدیدی در تعیین اینکه آیا مواد شیمیایی از باکتری ها، بدن انسان یا منابع خارجی مانند رژیم غذایی می آیند، ایجاد می کند.” “همچنین هدف ما این است که VBayesMM را در هنگام تجزیه و تحلیل جمعیت های مختلف بیماران قوی تر کنیم، روابط “شجره خانواده” باکتریایی را برای پیش بینی های بهتر و کاهش بیشتر زمان محاسباتی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل قرار دهیم. هدف نهایی برای کاربردهای بالینی، شناسایی اهداف باکتریایی خاص برای درمان ها یا مداخلات غذایی است که می تواند واقعاً به بیماران کمک کند و از تحقیقات اولیه به بیماران کمک کند.
با استفاده از هوش مصنوعی برای حرکت در دنیای وسیع و پیچیده میکروبهای روده، محققان در حال نزدیکتر شدن به کشف پتانسیل میکروبیوم برای تبدیل پزشکی شخصیشده هستند.