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I batteri intestinali svolgono un ruolo importante nella salute umana, influenzando tutto, dalla digestione all’immunità e all’umore. Tuttavia, la complessità del microbioma è sconcertante. L’enorme numero di specie batteriche e le loro interazioni con la chimica umana hanno reso difficile per gli scienziati comprenderne appieno gli effetti. Con un passo rivoluzionario, i ricercatori dell’Università di Tokyo hanno applicato un tipo di intelligenza artificiale nota come rete neurale bayesiana per studiare i batteri intestinali. Il loro obiettivo era scoprire le connessioni che spesso i metodi tradizionali di analisi dei dati perdono.
Mentre il corpo umano contiene circa 30-40 trilioni di cellule umane, il solo intestino ospita circa 100 trilioni di cellule batteriche. In altre parole, portiamo più cellule batteriche delle nostre. Questi microbi non sono solo coinvolti nella digestione; inoltre producono e modificano migliaia di composti chiamati metaboliti. Queste piccole molecole agiscono come messaggeri chimici, circolando attraverso il corpo e influenzando il metabolismo, l’immunità e persino la funzione cerebrale. Comprendere come specifici batteri producono particolari metaboliti potrebbe sbloccare nuovi modi per sostenere la salute generale.
Mappatura del puzzle microbico
“Il problema è che stiamo appena iniziando a capire quali batteri producono quali metaboliti umani e come queste relazioni cambiano nelle diverse malattie”, ha spiegato il ricercatore del progetto Tung Dang del laboratorio Tsunoda del Dipartimento di Scienze Biologiche. “Mappando accuratamente queste relazioni batteri-chimiche, potremmo potenzialmente sviluppare trattamenti personalizzati. Immaginate di poter far crescere un batterio specifico per produrre metaboliti umani benefici o di progettare terapie mirate che modifichino questi metaboliti per curare le malattie”.
La sfida principale risiede nella vastità dei dati. Con innumerevoli batteri e metaboliti che interagiscono in modi complessi, identificare modelli significativi è estremamente difficile. Per affrontare questo problema, Dang e il suo team si sono rivolti a metodi avanzati di intelligenza artificiale (AI).
Il loro sistema, chiamato VBayesMM, utilizza un approccio bayesiano per rilevare quali gruppi batterici influenzano in modo significativo particolari metaboliti. Misura anche l’incertezza nelle sue previsioni, aiutando a prevenire conclusioni troppo sicure ma errate. “Quando testato su dati reali provenienti da studi sui disturbi del sonno, sull’obesità e sul cancro, il nostro approccio ha costantemente sovraperformato i metodi esistenti e ha identificato famiglie batteriche specifiche che si allineano con processi biologici noti”, ha affermato Dang. “[This gives] fiducia che scopra relazioni biologiche reali piuttosto che modelli statistici privi di significato.”
Comprendere i punti di forza e i limiti del sistema
Poiché VBayesMM è in grado di riconoscere e comunicare l’incertezza, fornisce ai ricercatori informazioni più affidabili rispetto agli strumenti precedenti. Sebbene sia ottimizzato per dati su larga scala, l’analisi di enormi set di dati sul microbioma rimane impegnativa dal punto di vista computazionale. Nel corso del tempo, tuttavia, si prevede che questi costi diminuiranno con il miglioramento della potenza di elaborazione. Il sistema offre inoltre prestazioni migliori quando sono disponibili dati estesi sui batteri rispetto ai dati sui metaboliti; in caso contrario, la precisione potrebbe diminuire. Un’altra limitazione è che VBayesMM tratta i batteri come attori indipendenti, anche se spesso interagiscono in reti complesse e interdipendenti.
“Abbiamo in programma di lavorare con set di dati chimici più completi che catturino la gamma completa di prodotti batterici, anche se questo crea nuove sfide nel determinare se le sostanze chimiche provengono da batteri, dal corpo umano o da fonti esterne come la dieta”, ha affermato Dang. “Il nostro obiettivo è anche rendere VBayesMM più affidabile nell’analisi di diverse popolazioni di pazienti, incorporando le relazioni dell'”albero genealogico” dei batteri per fare previsioni migliori e ridurre ulteriormente il tempo computazionale necessario per l’analisi. Per le applicazioni cliniche, l’obiettivo finale è identificare bersagli batterici specifici per trattamenti o interventi dietetici che potrebbero effettivamente aiutare i pazienti, passando dalla ricerca di base alle applicazioni mediche pratiche.”
Utilizzando l’intelligenza artificiale per esplorare il vasto e intricato mondo dei microbi intestinali, i ricercatori si stanno avvicinando allo sblocco del potenziale del microbioma per trasformare la medicina personalizzata.
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Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com