As bactérias intestinais desempenham um papel importante na saúde humana, afetando tudo, desde a digestão até a imunidade e o humor. Ainda assim, a complexidade do microbioma é impressionante. O grande número de espécies bacterianas e as suas interações com a química humana tornam difícil para os cientistas compreenderem completamente os seus efeitos. Num movimento inovador, investigadores da Universidade de Tóquio aplicaram um tipo de inteligência artificial conhecida como redes neurais bayesianas para estudar bactérias intestinais. Seu objetivo era descobrir conexões que os métodos tradicionais de análise de dados muitas vezes não percebem.
Embora o corpo humano contenha cerca de 30 a 40 biliões de células humanas, só o intestino contém cerca de 100 biliões de células bacterianas. Em outras palavras, carregamos mais células bacterianas do que as nossas. Esses micróbios não estão envolvidos apenas na digestão; Eles produzem e alteram milhares de compostos chamados metabólitos. Essas pequenas moléculas atuam como mensageiros químicos, circulam pelo corpo e influenciam o metabolismo, a imunidade e até a função cerebral. Compreender como bactérias específicas produzem metabolitos específicos pode desbloquear novas formas de apoiar a saúde geral.
Mapeando o quebra-cabeça microbiano
“O problema é que estamos apenas começando a entender quais bactérias produzem quais metabólitos humanos e como essas relações mudam em diferentes doenças”, explicou o pesquisador do projeto Tung Dang, do Laboratório Tsunoda, no Departamento de Biologia. “Ao mapear com precisão essas relações químico-bacterianas, podemos potencialmente desenvolver tratamentos personalizados. Imagine ser capaz de cultivar uma bactéria específica para produzir metabólitos humanos benéficos ou projetar terapias direcionadas que modifiquem esses metabólitos para tratar doenças.”
O principal desafio reside na enorme escala dos dados. Com inúmeras bactérias e metabólitos interagindo de maneiras complexas, identificar padrões significativos é extremamente difícil. Para combater isso, Dang e sua equipe recorreram a métodos avançados de inteligência artificial (IA).
Seu sistema, chamado VBayesMM, usa uma abordagem bayesiana para identificar quais grupos bacterianos influenciam significativamente determinados metabólitos. Também mede a incerteza nas suas previsões, ajudando a evitar conclusões demasiado confiantes mas erróneas. “Quando testada em dados reais de estudos de distúrbios do sono, obesidade e cancro, a nossa abordagem superou consistentemente os métodos existentes e identificou famílias bacterianas específicas que se alinham com processos biológicos conhecidos”, disse Dang. “(Isso) dá confiança de que descobre relações biológicas reais, em vez de padrões estatísticos sem sentido.”
Compreender os pontos fortes e limites do sistema
Como o VBayesMM pode reconhecer e comunicar incertezas, ele fornece aos pesquisadores insights mais confiáveis do que as ferramentas anteriores. Embora seja otimizado para dados em grande escala, a análise de grandes conjuntos de dados de microbiomas é computacionalmente exigente. Com o tempo, no entanto, espera-se que esses custos diminuam à medida que o poder de processamento melhora. O sistema funciona melhor quando há dados bacterianos extensos em comparação com dados de metabólitos; Caso contrário, a precisão poderá diminuir. Outra limitação é que o VBayesMM trata as bactérias como atores independentes, embora muitas vezes interajam em redes complexas e interdependentes.
“Planejamos trabalhar com conjuntos de dados químicos mais extensos que capturem toda a gama de produtos bacterianos, embora isso crie novos desafios para determinar se os produtos químicos vêm de fontes externas, como bactérias, o corpo humano ou alimentos”, disse Dang. “Nosso objetivo é tornar o VBayesMM mais robusto ao analisar diferentes populações de pacientes, incorporando relações de ‘árvore genealógica’ bacteriana para melhor previsão e reduzindo ainda mais o tempo computacional necessário para análise. Aplicações.”
Ao utilizar a IA para navegar no vasto e complexo mundo dos micróbios intestinais, os investigadores estão cada vez mais perto de desbloquear o potencial do microbioma para transformar a medicina personalizada.
