AI揭秘肠道微生物的暗中“对话”

虽然人体约含30至40万亿个人体细胞，但仅肠道就有大约100万亿个细菌细胞。换句话说，我们携带的细菌细胞比人体自身细胞还多。这些微生物不仅参与消化，还会产生和修饰数千种名为代谢物的化合物。这些小分子充当化学信使，在体内循环，影响代谢、免疫甚至大脑功能。了解特定细菌如何产生特定代谢物，有望找到支持整体健康的新方法。

绘制微生物谜题图谱
“问题在于，我们才刚刚开始了解哪些细菌会产生哪些人体代谢物，以及这些关系在不同疾病中如何变化，”生物科学系角田实验室的项目研究员董党（Tung Dang）解释道。“通过准确绘制这些细菌-化学物质关系图，我们有望开发出个性化治疗方案。想象一下，能够培养特定细菌来产生有益的人体代谢物，或者设计靶向疗法来修饰这些代谢物以治疗疾病。”

主要挑战在于数据的庞大规模。无数细菌和代谢物以复杂方式相互作用，识别有意义的模式极为困难。为此，董党和他的团队采用了先进的人工智能（AI）方法。

他们开发的系统名为VBayesMM，利用贝叶斯方法来检测哪些细菌群对特定代谢物有显著影响。它还会测量预测中的不确定性，有助于防止得出过于自信但不正确的结论。“在睡眠障碍、肥胖症和癌症研究的真实数据上进行测试时，我们的方法始终优于现有方法，并识别出了与已知生物学过程相符的特定细菌科，”董党说。“这让我们有信心，它发现的是真实的生物学关系，而非无意义的统计模式。”

了解系统的优势与局限
由于VBayesMM能够识别并传达不确定性，它为研究人员提供了比早期工具更可靠的见解。尽管它针对大规模数据进行了优化，但分析海量微生物组数据集在计算上仍然要求很高。不过，随着处理能力的提升，预计这些成本会逐渐降低。该系统在细菌数据远多于代谢物数据时表现最佳；否则，准确性可能会下降。另一个局限是，VBayesMM将细菌视为独立个体，尽管它们通常在复杂的相互依赖网络中相互作用。

“我们计划使用更全面的化学数据集，以捕捉细菌产物的完整范围，不过这也带来了新的挑战，即确定这些化学物质是来自细菌、人体还是饮食等外部来源，”董党说。“我们还旨在提高VBayesMM在分析多样化患者群体时的稳健性，纳入细菌‘家族树’关系以做出更好的预测，并进一步减少分析所需的计算时间。对于临床应用，最终目标是确定可用于治疗或饮食干预的特定细菌靶点，从而真正帮助患者，从基础研究迈向实际医疗应用。”

通过使用AI探索庞大而复杂的肠道微生物世界，研究人员正逐步接近解锁微生物组改变个性化医疗的潜力。