Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã đạt được một bước tiến quan trọng trong việc hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Họ đã áp dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo chuyên biệt gọi là mạng lưới thần kinh Bayes để phân tích dữ liệu về các vi khuẩn đường ruột và khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người.
Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong một loạt các tình trạng sức khỏe, và sự đa dạng của chúng cũng như sự phức tạp của các tương tác với cả hóa học của cơ thể và với nhau làm cho chúng rất khó nghiên cứu. Mặc dù vi khuẩn đường ruột thường được liên kết với tiêu hóa, chúng cũng ảnh hưởng đến một loạt các chức năng cơ thể, bao gồm cả hệ miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.
Cơ thể con người chứa khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào, nhưng đường ruột chứa khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là các tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta. Để hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người, các nhà nghiên cứu đang chỉ bắt đầu hiểu được loại vi khuẩn nào tạo ra chất chuyển hóa của con người và làm thế nào các mối quan hệ này thay đổi trong các bệnh khác nhau.
Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến gọi là VBayesMM để phân tích dữ liệu. Hệ thống này tự động phân biệt các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất chuyển hóa từ số lượng lớn các vi khuẩn ít liên quan, đồng thời thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán.
Khi được thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư, phương pháp này đã liên tục vượt trội so với các phương pháp hiện có và xác định các gia đình vi khuẩn cụ thể phù hợp với các quá trình sinh học đã biết. Điều này mang lại sự tự tin rằng hệ thống này phát hiện ra các mối quan hệ sinh học thực sự chứ không phải là các mẫu thống kê không có ý nghĩa.
Mặc dù hệ thống được tối ưu hóa để đối phó với khối lượng phân tích nặng, việc khai thác các tập dữ liệu lớn vẫn đi kèm với chi phí tính toán cao. Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, rào cản này sẽ trở nên ít quan trọng hơn.
Các hạn chế hiện tại bao gồm việc hệ thống có lợi khi có nhiều dữ liệu về vi khuẩn đường ruột hơn là về các chất chuyển hóa mà chúng tạo ra. Khi dữ liệu về vi khuẩn không đủ, độ chính xác giảm. Ngoài ra, VBayesMM giả định rằng các vi khuẩn hoạt động độc lập, nhưng trên thực tế, chúng tương tác theo nhiều cách phức tạp.
Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch làm việc với các tập dữ liệu hóa học toàn diện hơn để bắt toàn bộ phạm vi sản phẩm của vi khuẩn, mặc dù điều này tạo ra thách thức mới trong việc xác định hóa chất đến từ đâu. Họ cũng nhằm mục đích làm cho VBayesMM mạnh mẽ hơn khi phân tích dân số bệnh nhân đa dạng, kết hợp mối quan hệ ‘cây gia đình’ của vi khuẩn để đưa ra dự đoán tốt hơn và giảm thời gian tính toán cần thiết cho phân tích.
Đại học Tokyo đã và đang thực hiện nhiều nghiên cứu về vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng những phát hiện này sẽ giúp phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa và cải thiện sức khỏe con người.
