ИИ расшифровывает скрытую коммуникацию кишечных микробов

Исследователи из Токийского университета применили байесовскую нейросеть VBayesMM для анализа сложных взаимодействий между кишечными бактериями и метаболитами — химическими сигналами, влияющими на метаболизм, иммунитет и функции мозга. Система способна определять, какие бактериальные группы значительно влияют на определённые метаболиты, одновременно измеряя неопределённость предсказаний, что помогает избежать ошибочных статистических корреляций.

При тестировании на реальных данных исследований нарушений сна, ожирения и рака VBayesMM последовательно превзошла существующие методы и идентифицировала определённые бактериальные семейства, соответствующие известным биологическим процессам. Это даёт уверенность, что система обнаруживает реальные биологические взаимосвязи, а не бессмысленные статистические закономерности. Однако метод требует обширных бактериальных данных по сравнению с метаболитными и рассматривает бактерии как независимые акторы, хотя они часто взаимодействуют в сложных сетях.

Исследователи планируют работать с более полными химическими наборами данных, включать эволюционные отношения между бактериями для лучших прогнозов и снижать вычислительное время анализа. Конечная цель — идентификация определённых бактериальных мишеней для терапии или диетических вмешательств, которые могли бы реально помочь пациентам, продвигаясь от базовых исследований к практическим медицинским приложениям в персонализированной медицине.