A bélflóra feltérképezése az MI segítségével
A Tokiói Egyetem kutatócsoportja egy fejlett mesterséges intelligencia, a Bayes-hálón alapuló neurális hálózat segítségével próbálta feltörni a mikrobák rejtélyeit. A VBayesMM nevű rendszer képes automatikusan felismerni, hogy mely baktériumcsoportok milyen metabolitokra gyakorolnak valódi hatást, és mindehhez azt is megmutatja, mennyire bizonytalan vagy biztos az előrejelzése. Ez különösen fontos, hiszen a több százféle baktérium és metabolit bonyolult hálózata könnyen félrevezetheti a hagyományos statisztikai elemzések eredményeit.
Betegségek és célzott kezelések
A kutatók szerint, ha sikerül részletesen feltérképezni, hogyan kapcsolódnak az egyes baktériumok bizonyos vegyületekhez, akkor személyre szabott terápiák is fejleszthetők: például célzottan lehet majd „nevelni” olyan baktériumokat, amelyek egészséges hatású anyagokat termelnek, vagy – ha szükséges – gátolni azokat, amelyek károsak lehetnek például alvászavarok, elhízás vagy daganatos betegségek esetén. A rendszer már most visszaigazolta a biológiai folyamatokra vonatkozó meglévő ismereteket, és megbízhatóbb eredményeket adott, mint a korábbi módszerek.
Lehetőségek és kihívások
A hatalmas adathalmazok feldolgozása még mindig komoly számítási kapacitást igényel, de ahogy nő a gépi teljesítmény, ez egyre kevésbé jelent majd akadályt. A VBayesMM akkor igazán pontos, ha több baktériumról van információ, mint metabolitról, illetve a baktériumok kapcsolatait most még függetlennek feltételezi, holott valójában bonyolult kapcsolathálóban működnek. Jövőbeli fejlesztések révén a rendszer robusztusabbá válhat, a kutatók pedig átfogóbb vegyületcsoportokat terveznek bevonni, akár újabb klinikai alkalmazások reményében.
Az MI-t alkalmazva a tudósok sosem látott mélységekben vizsgálhatják a mikrobiom működését, és egyre közelebb kerülnek ahhoz, hogy a bélbaktériumok feltérképezése révén valódi, személyre szabott orvosi megoldások születhessenek.
