Τα βακτήρια του εντέρου παίζουν καθοριστικό ρόλο στην υγεία, επηρεάζοντας τα πάντα – από την πέψη και το ανοσοποιητικό μέχρι την διάθεση. Ωστόσο, η πολυπλοκότητα του μικροβιώματος είναι τεράστια. Ο αμέτρητος αριθμός ειδών και οι αλληλεπιδράσεις τους με τον οργανισμό έχουν δυσκολέψει τους επιστήμονες να κατανοήσουν πλήρως τις επιδράσεις τους. Σε μια πρωτοποριακή προσπάθεια, οι ερευνητές του Πανεπιστημίου του Τόκιο χρησιμοποίησαν ένας είδος τεχνητής νοημοσύνης, γνωστό ως Bayesian neural network (Μπεϋζιανό νευρωνικό δίκτυο), για να μελετήσουν τα βακτήρια στο έντερο. Στόχος τους ήταν να εντοπίσουν τις συνδέσεις που συχνά ξεφεύγουν από τις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης δεδομένων.
Ενώ το ανθρώπινο σώμα περιέχει περίπου 30 έως 40 τρισεκατομμύρια ανθρώπινα κύτταρα, μόνο το έντερο φιλοξενεί γύρω στα 100 τρισεκατομμύρια βακτηριακά κύτταρα. Με άλλα λόγια, κουβαλάμε περισσότερα βακτήρια απ’ό,τι δικά μας κύτταρα. Αυτοί οι μικροοργανισμοί δεν περιορίζονται μόνο στην πέψη. Παράγουν και τροποποιούν επίσης χιλιάδες ενώσεις που ονομάζονται μεταβολίτες. Τα μικρά αυτά μόρια λειτουργούν σαν χημικοί αγγελιοφόροι, κυκλοφορούν στο σώμα και επηρεάζουν τον μεταβολισμό, το ανοσοποιητικό, ακόμη και τη λειτουργία του εγκεφάλου. Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο συγκεκριμένα βακτήρια παράγουν συγκεκριμένους μεταβολίτες, θα μπορούσε να ανοίξει νέους δρόμους για την υποστήριξη της συνολικής υγείας.
Χαρτογραφώντας το μικροβιακό παζλ στο έντερο
«Το πρόβλημα είναι ότι μόλις αρχίζουμε να κατανοούμε ποια βακτήρια παράγουν συγκεκριμένα μεταβολικά μόρια και πώς αυτές οι συνδέσεις αλλάζουν σε διαφορετικές ασθένειες» εξήγησε ο Tung Dang, ένας εκ των ερευνητών από το εργαστήριο Tsunoda στο Τμήμα Βιολογικών Επιστημών. «Χαρτογραφώντας με ακρίβεια αυτές τις σχέσεις βακτηρίων-μορίων, θα μπορούσαμε δυνητικά να αναπτύξουμε εξατομικευμένες θεραπείες για την αντιμετώπιση διαφόρων ασθενειών».
Η βασική πρόκληση, όπως αναφέρει, βρίσκεται στην τεράστια κλίμακα των δεδομένων. Με τα αμέτρητα βακτήρια και τους μεταβολίτες να αλληλεπιδρούν με περίπλοκους τρόπους, ο εντοπισμός ουσιαστικών προτύπων είναι εξαιρετικά δύσκολος. Για να αντιμετωπίσουν αυτό το πρόβλημα, οι ερευνητές στράφηκαν σε προηγμένες μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης (AI).
Το σύστημά τους, που ονομάζεται VBayesMM, χρησιμοποιεί την Μπεϋζιανή προσέγγιση, για να εντοπίσει ποιες ομάδες βακτηρίων επηρεάζουν σημαντικά συγκεκριμένους μεταβολίτες. Παράλληλα, μετρά την αβεβαιότητα στις προβλέψεις του, βοηθώντας στην αποφυγή υπερβολικά αισιόδοξων αλλά λανθασμένων συμπερασμάτων.
«Όταν δοκιμάστηκε σε πραγματικά δεδομένα από μελέτες για τις διαταραχές ύπνου, την παχυσαρκία και τον καρκίνο, η νέα προσέγγισή φάνηκε να ξεπερνά σταθερά τις υπάρχουσες μεθόδους και να εντοπίζει συγκεκριμένες οικογένειες βακτηρίων που ευθυγραμμίζονται με γνωστές βιολογικές διεργασίες», δήλωσε ο Dang. «Αυτό δίνει την πεποίθηση ότι ανακαλύπτει πραγματικές βιολογικές σχέσεις και όχι άνευ νοήματος στατιστικά μοτίβα» εξηγεί ο ίδιος.
Τα δυνατά και τα τρωτά σημεία του συστήματος
Επειδή το VBayesMM μπορεί να αναγνωρίζει και να μεταδίδει την αβεβαιότητα, παρέχει στους ερευνητές πιο αξιόπιστες πληροφορίες από τα προηγούμενα εργαλεία. Παρόλο που είναι βελτιστοποιημένο για δεδομένα μεγάλης κλίμακας, η ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων μικροβιώματος παραμένει υπολογιστικά απαιτητική.
Με την πάροδο του χρόνου, ωστόσο, αυτό το κόστος αναμένεται να μειωθεί καθώς βελτιώνεται η επεξεργαστική ισχύς. Το σύστημα αποδίδει επίσης καλύτερα όταν υπάρχουν εκτεταμένα βακτηριακά δεδομένα σε σύγκριση με τα δεδομένα μεταβολιτών. Διαφορετικά, η ακρίβεια μπορεί να μειωθεί. Ένας άλλος περιορισμός είναι ότι το VBayesMM αντιμετωπίζει τα βακτήρια ως ανεξάρτητους παράγοντες, παρόλο που συχνά αλληλεπιδρούν σε πολύπλοκα, αλληλεξαρτώμενα δίκτυα.
Η μελέτη τους έχει δημοσιευθεί στο Briefings in Bioinformatics.
