Một nghiên cứu gần đây tại Đại học Tokyo đã tận dụng sức mạnh của mạng lưới thần kinh nhân tạo để phân tích hệ vi sinh vật đường ruột, với mục tiêu khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo chuyên biệt, được gọi là mạng lưới thần kinh Bayes, để khám phá dữ liệu về các vi khuẩn đường ruột. Thông qua phương pháp này, họ đã phát hiện ra các mô hình và mối liên hệ phức tạp mà các kỹ thuật phân tích truyền thống không thể phát hiện được.

Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong nhiều tình trạng sức khỏe của con người. Sự đa dạng và phức tạp của các tương tác giữa chúng và cơ thể con người, cũng như với nhau, làm cho việc nghiên cứu chúng trở nên khó khăn. Ước tính có khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào trong cơ thể con người, nhưng có khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là số lượng tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta.

Vi khuẩn đường ruột không chỉ đóng vai trò trong tiêu hóa mà còn ảnh hưởng đến nhiều chức năng cơ thể khác. Chúng tồn tại trong sự đa dạng rộng lớn và tạo ra hoặc sửa đổi nhiều hợp chất hóa học được gọi là chất chuyển hóa. Các chất chuyển hóa này hoạt động như các phân tử tín hiệu, đi qua cơ thể và ảnh hưởng đến các hệ thống như miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc 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. Bằng cách lập bản đồ chính xác các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến, được 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.

Thông tin chi tiết về nghiên cứu có thể được tìm thấy tại https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add8109.