الذكاء الاصطناعي يكشف عن تواصل ميكروبات الأمعاء

يعتبر ميكروبيوم الأمعاء أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على صحتنا. في هذا المقال، نستكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في فهم هذا العالم المعقد.

يكشف الذكاء الاصطناعي عن التواصل الخفي بين ميكروبات الأمعاء

تلعب بكتيريا الأمعاء دورًا رئيسيًا في صحة الإنسان، حيث تؤثر على كل شيء بدءًا من الهضم وحتى المناعة والمزاج. ومع ذلك، فإن تعقيد الميكروبيوم مذهل. إن العدد الهائل من الأنواع البكتيرية وتفاعلاتها مع الكيمياء البشرية جعل من الصعب على العلماء أن يفهموا آثارها بشكل كامل. في خطوة رائدة، طبق الباحثون في جامعة طوكيو نوعًا من الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم الشبكة العصبية البايزية لدراسة بكتيريا الأمعاء. كان هدفهم هو الكشف عن الروابط التي غالبًا ما تفتقدها طرق تحليل البيانات التقليدية.

في حين أن جسم الإنسان يحتوي على ما يقرب من 30 إلى 40 تريليون خلية بشرية، فإن الأمعاء وحدها تؤوي حوالي 100 تريليون خلية بكتيرية. بمعنى آخر، نحن نحمل عددًا من الخلايا البكتيرية أكثر من خلايانا. هذه الميكروبات لا تشارك فقط في عملية الهضم؛ كما أنها تنتج وتعديل آلاف المركبات التي تسمى المستقلبات. تعمل هذه الجزيئات الصغيرة كرسائل كيميائية، وتنتشر عبر الجسم وتؤثر على عملية التمثيل الغذائي، والمناعة، وحتى وظائف المخ. إن فهم كيفية إنتاج بكتيريا معينة لنواتج أيض معينة يمكن أن يفتح طرقًا جديدة لدعم الصحة العامة.

رسم خريطة للغز الميكروبي

وأوضح باحث المشروع تونغ دانغ من مختبر تسونودا في قسم العلوم البيولوجية: “المشكلة هي أننا بدأنا للتو في فهم أي البكتيريا تنتج المستقلبات البشرية وكيف تتغير هذه العلاقات في الأمراض المختلفة”. “من خلال رسم خرائط دقيقة لهذه العلاقات الكيميائية البكتيرية، يمكننا تطوير علاجات شخصية. تخيل أن نكون قادرين على تنمية بكتيريا معينة لإنتاج مستقلبات بشرية مفيدة أو تصميم علاجات مستهدفة تعدل هذه المستقلبات لعلاج الأمراض.”

ويكمن التحدي الرئيسي في الحجم الهائل للبيانات. مع تفاعل عدد لا يحصى من البكتيريا والأيضات بطرق معقدة، فإن تحديد أنماط ذات معنى أمر صعب للغاية. ولمعالجة هذه المشكلة، لجأ دانغ وفريقه إلى أساليب الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

يستخدم نظامهم، المسمى VBayesMM، ​​نهجًا بايزيًا لاكتشاف المجموعات البكتيرية التي تؤثر بشكل كبير على مستقلبات معينة. كما أنه يقيس عدم اليقين في تنبؤاته، مما يساعد على منع الاستنتاجات المفرطة في الثقة ولكن غير الصحيحة. وقال دانغ: “عند اختباره على بيانات حقيقية من دراسات اضطرابات النوم والسمنة والسرطان، تفوق نهجنا باستمرار على الأساليب الحالية وحدد عائلات بكتيرية محددة تتوافق مع العمليات البيولوجية المعروفة”. “[هذا يمنح] الثقة في اكتشاف العلاقات البيولوجية الحقيقية بدلاً من الأنماط الإحصائية التي لا معنى لها.”

فهم نقاط قوة النظام وحدوده

ونظرًا لأن VBayesMM يمكنه التعرف على عدم اليقين وإبلاغه، فإنه يوفر للباحثين رؤى أكثر جدارة بالثقة من الأدوات السابقة. على الرغم من أنه تم تحسينه للبيانات واسعة النطاق، إلا أن تحليل مجموعات بيانات الميكروبيوم الضخمة لا يزال يتطلب الكثير من العمليات الحسابية. ومع مرور الوقت، من المتوقع أن تنخفض هذه التكاليف مع تحسن قوة المعالجة. يعمل النظام أيضًا بشكل أفضل عندما تكون هناك بيانات بكتيرية واسعة النطاق مقارنة ببيانات المستقلبات؛ وبخلاف ذلك، يمكن أن تنخفض الدقة. هناك قيد آخر يتمثل في أن VBayesMM يعامل البكتيريا كعناصر فاعلة مستقلة، على الرغم من أنها تتفاعل غالبًا في شبكات معقدة ومترابطة.

وقال دانغ: “نحن نخطط للعمل مع مجموعات بيانات كيميائية أكثر شمولاً تلتقط مجموعة كاملة من المنتجات البكتيرية، على الرغم من أن هذا يخلق تحديات جديدة في تحديد ما إذا كانت المواد الكيميائية تأتي من البكتيريا، أو جسم الإنسان، أو مصادر خارجية مثل النظام الغذائي”. “نحن نهدف أيضًا إلى جعل VBayesMM أكثر قوة عند تحليل مجموعات متنوعة من المرضى، ودمج علاقات “شجرة العائلة” البكتيرية لإجراء تنبؤات أفضل، وتقليل الوقت الحسابي اللازم للتحليل. بالنسبة للتطبيقات السريرية، فإن الهدف النهائي هو تحديد أهداف بكتيرية محددة للعلاجات أو التدخلات الغذائية التي يمكن أن تساعد المرضى بالفعل، والانتقال من الأبحاث الأساسية إلى التطبيقات الطبية العملية.”

ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتنقل في عالم ميكروبات الأمعاء الواسع والمعقد، يقترب الباحثون من إطلاق العنان لإمكانات الميكروبيوم في إحداث تحول في الطب الشخصي.

المصدر :- Health & Medicine News — ScienceDaily

بفضل التقنيات الحديثة، يمكن أن نقترب من فهم أعمق لتواصل ميكروبات الأمعاء، مما يفتح آفاق جديدة في الطب الشخصي.