Японские учёные применили ИИ для исследования кишечных бактерий

Специалисты из Токийского университета применили особый вид искусственного интеллекта — байесовскую нейросеть — чтобы разобраться, как обитающие в пищеварительном тракте бактерии участвуют в работе организма человека, сообщает портал «Научная Россия».

Кишечная микрофлора влияет на огромное число аспектов нашего здоровья: вещества, которые вырабатывают и перерабатывают микробы, сказываются на пищеварении, иммунитете, обмене веществ и даже работе мозга и настроении. Вот только видов бактерий — огромное множество, веществ, которые они выделяют — еще больше, а уж взаимосвязи между процессами, которые регулируют наши крохотные симбионты, и вовсе не сосчитать. В буквальном смысле — аналитические инструменты, которыми ученые пользовались ранее, просто не способны учесть все аспекты работы микробиома.

Команда из Токийского университета сделала шаг на пути к решению этой проблемы: ученые поручили искусственному интеллекту выявлять связи между поведением микроорганизмов и процессами в организме. Использовали для этого особый вид нейросети — байесовскую. Она способна вычислять вероятности и давать оценку точности либо неопределенности тех или иных прогнозов.

«Наша система VBayesMM автоматически выделяет ключевых игроков, которые оказывают существенное влияние на метаболиты, на фоне множества менее значимых микробов, а также учитывает неопределённость прогнозируемых взаимосвязей, вместо того чтобы выдавать слишком уверенные, но потенциально неверные ответы», — пояснил научный сотрудник проекта Тунг Данг.

Ученый рассказал, что систему проверяли на реальных данных, полученных в ходе исследований ожирения, онкологических заболеваний и нарушений сна. И новый подход всегда давал лучшие результаты в сравнении другими методами: ИИ обнаруживал конкретные семейства бактерий, которые взаимосвязаны с теми или иными процессами в организме.

Пока что у нового подхода два ограничения. Первое связано с необходимостью задействовать большие вычислительные ресурсы, а второе — с тем, что нейросети необходимо получить больше данных о самих бактериях, а не только об их метаболитах — в противном случае точность исследования становится ниже. Кроме того, пояснили ученые, в своих вычислениях VBayesMM исходит из предположения, что микробы действуют независимо друг от друга, тогда как в действительности их взаимодействия переплетены в невероятно сложный клубок.

Однако специалисты работают над усовершенствованием системы, чтобы в конечном счете научиться выявлять конкретные микроорганизмы, ответственные за те или иные сбои в организме, и влиять на них с помощью лечения или диеты.