Το ανθρώπινο σώμα περιέχει περίπου 30 έως 40 τρισεκατομμύρια ανθρώπινα κύτταρα, την ώρα που το έντερό μας μόνο φιλοξενεί σχεδόν 100 τρισεκατομμύρια βακτηριακά. Αυτά τα μικροσκοπικά όντα δεν βοηθούν απλώς στην πέψη, αλλά επικοινωνούν μεταξύ τους μέσω χημικών σημάτων, παράγοντας χιλιάδες μόρια που μπορούν να επηρεάσουν το μεταβολισμό, το ανοσοποιητικό σύστημα και ακόμη και τη διάθεση ή τον ύπνο μας.
Μέχρι σήμερα, το να αποκωδικοποιήσει κανείς αυτή την περίπλοκη «γλώσσα» του μικροβιώματος έμοιαζε με το να προσπαθεί να καταλάβει ένα σύστημα επικοινωνίας εξωγήινων πολιτισμών. Ωστόσο, ερευνητές του University of Tokyo φαίνεται πως βρήκαν έναν τρόπο να το κάνουν, με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης.
Η ομάδα του πανεπιστημίου ανέπτυξε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης με την ονομασία VBayesMM, ένα Bayesian νευρωνικό δίκτυο που έχει τη δυνατότητα να εντοπίζει πραγματικές βιολογικές σχέσεις μεταξύ βακτηρίων και χημικών ουσιών στο ανθρώπινο σώμα, αντί να «παγιδεύεται» σε τυχαίες συσχετίσεις. Η έρευνα δείχνει πως η τεχνολογία αυτή ξεπερνά σε ακρίβεια τα υπάρχοντα στατιστικά μοντέλα, προσφέροντας νέες προοπτικές για τη μελέτη παθήσεων όπως η παχυσαρκία, οι διαταραχές ύπνου και ο καρκίνος.
«Αρχίζουμε μόλις να καταλαβαίνουμε ποια βακτήρια παράγουν ποιους ανθρώπινους μεταβολίτες και πώς αλλάζουν αυτές οι σχέσεις σε διαφορετικές ασθένειες», εξηγεί ο ερευνητής Tung Dang από το Tsunoda Lab στο Department of Biological Sciences. «Αν μπορέσουμε να χαρτογραφήσουμε με ακρίβεια αυτές τις σχέσεις, θα μπορούσαμε να αναπτύξουμε εξατομικευμένες θεραπείες. Φανταστείτε να μπορούμε να “καλλιεργήσουμε” ένα συγκεκριμένο βακτήριο που παράγει ευεργετικές ουσίες ή να σχεδιάσουμε στοχευμένες παρεμβάσεις που τροποποιούν τους μεταβολίτες ώστε να καταπολεμούν ασθένειες».
Το βασικό πρόβλημα είναι η κλίμακα. Οι συνδυασμοί βακτηρίων και μεταβολιτών είναι σχεδόν άπειροι, και η αναγνώριση ουσιαστικών προτύπων μέσα σε αυτό το χάος απαιτεί κάτι περισσότερο από ανθρώπινη υπομονή και στατιστική δύναμη. Εκεί μπαίνει το VBayesMM.
Η μέθοδος Bayesian επιτρέπει στο σύστημα να αξιολογεί όχι μόνο τις συσχετίσεις, αλλά και το επίπεδο αβεβαιότητας σε κάθε πρόβλεψη. Έτσι, αποφεύγονται οι «υπερβέβαιες» αλλά λανθασμένες εκτιμήσεις που συχνά παράγουν οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι. Όταν δοκιμάστηκε σε πραγματικά δεδομένα από μελέτες για τον ύπνο, την παχυσαρκία και τον καρκίνο, το AI εντόπισε βακτηριακές οικογένειες που ταίριαζαν με γνωστές βιολογικές διεργασίες, μια ένδειξη ότι οι προβλέψεις του δεν είναι στατιστικά τυχαίες, αλλά έχουν βιολογικό νόημα.
Ένα από τα πιο ενδιαφέροντα στοιχεία του VBayesMM είναι πως «γνωρίζει ότι δεν γνωρίζει». Η δυνατότητά του να αναγνωρίζει την αβεβαιότητα κάνει τα ευρήματά του πιο αξιόπιστα από παλαιότερα μοντέλα που αντιμετώπιζαν τα πάντα σαν δεδομένα βεβαιότητας. Παρ’ όλα αυτά, η ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων παραμένει εξαιρετικά απαιτητική υπολογιστικά, κάτι που σταδιακά θα βελτιωθεί με την αύξηση της επεξεργαστικής ισχύος.
Το σύστημα είναι πιο ακριβές όταν διαθέτει μεγάλο όγκο δεδομένων για τα βακτήρια σε σχέση με τα χημικά μόρια. Αν τα δεδομένα είναι περιορισμένα ή ατελή, η ακρίβεια πέφτει. Επιπλέον, το VBayesMM αντιμετωπίζει κάθε βακτήριο ως ανεξάρτητο παράγοντα, παρότι στην πραγματικότητα αυτά λειτουργούν σε πολύπλοκα, αλληλεξαρτώμενα οικοσυστήματα.
«Σχεδιάζουμε να συνεργαστούμε με πιο εκτεταμένα χημικά datasets που θα περιλαμβάνουν το πλήρες φάσμα των προϊόντων των βακτηρίων», αναφέρει ο Dang. «Αυτό όμως φέρνει νέες προκλήσεις, καθώς πρέπει να ξεχωρίσουμε αν μια ουσία προέρχεται από το μικροβίωμα, από το ανθρώπινο σώμα ή από εξωτερικές πηγές όπως η διατροφή».
Η ομάδα σκοπεύει επίσης να ενσωματώσει εξελικτικές σχέσεις μεταξύ των βακτηρίων στο μοντέλο, ώστε να κάνει πιο ακριβείς προβλέψεις, και να μειώσει δραστικά τον χρόνο ανάλυσης, φέρνοντας την τεχνολογία πιο κοντά σε πραγματικές κλινικές εφαρμογές. Το απώτερο όραμα είναι να εντοπιστούν συγκεκριμένοι βακτηριακοί στόχοι που μπορούν να ρυθμιστούν με θεραπείες ή διατροφικές παρεμβάσεις, ένα βήμα από τη βασική έρευνα προς την εξατομικευμένη ιατρική.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη αποδειχθεί ανεκτίμητη σε τομείς όπως η γονιδιωματική και η φαρμακολογία. Τώρα φαίνεται πως είναι έτοιμη να κάνει το ίδιο και για τον κόσμο των μικροβίων που ζουν μέσα μας. Όπως λέει ο Dang, «με τη βοήθεια της AI μπορούμε πλέον να απαντάμε σε ερωτήματα που δεν θα μπορούσαμε καν να διατυπώσουμε πριν από δέκα χρόνια».
[source]
