Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã áp dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo tiên tiến, 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. Tập dữ liệu lớn được sử dụng trong nghiên cứu này chứa thông tin về hệ vi sinh vật đường ruột, vốn được biết đến với vai trò quan trọng trong nhiều tình trạng sức khỏe khác nhau.
Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò thiết yếu trong cơ thể con người, không chỉ liên quan đến tiêu hóa mà còn ảnh hưởng đến nhiều chức năng cơ thể khác. Với khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột trong cơ thể, nhiều hơn số lượng tế bào của chính con người, việc hiểu rõ mối quan hệ giữa chúng và sức khỏe con người vẫn còn là một thách thức lớn. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực lập bản đồ các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất để phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.
Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã phát triển hệ thống VBayesMM, một công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến có khả năng 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. Hệ thống này cũng thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán. Kết quả thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư đã cho thấy phương pháp này 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.
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 https://www.u-tokyo.ac.jp/