La IA revela la comunicación oculta de los microbios intestinales

Los microbios intestinales desempeñan un papel fundamental en la salud humana, influyendo en aspectos como la digestión, la inmunidad y el estado de ánimo. Sin embargo, la complejidad del microbioma es asombrosa. La gran cantidad de especies bacterianas y sus interacciones con la química humana dificultan la comprensión completa de sus efectos. En un avance significativo, investigadores de la Universidad de Tokio aplicaron un tipo de inteligencia artificial conocido como red neuronal bayesiana para estudiar las bacterias intestinales, con el objetivo de descubrir conexiones que los métodos tradicionales de análisis de datos a menudo pasan por alto.

El cuerpo humano alberga aproximadamente entre 30 y 40 billones de células humanas, mientras que los intestinos contienen alrededor de 100 billones de células bacterianas. En otras palabras, llevamos más células bacterianas que propias. Estos microbios no solo participan en la digestión; también producen y modifican miles de compuestos llamados metabolitos. Estas pequeñas moléculas actúan como mensajeros químicos, circulando por el cuerpo e influyendo en el metabolismo, la inmunidad e incluso en la función cerebral. Comprender cómo bacterias específicas producen metabolitos particulares podría abrir nuevas vías para apoyar la salud en general.

Desentrañando el rompecabezas microbiano

"El problema es que recién estamos comenzando a entender qué bacterias producen qué metabolitos humanos y cómo estas relaciones cambian en diferentes enfermedades", explicó el investigador del proyecto Tung Dang del laboratorio Tsunoda en el Departamento de Ciencias Biológicas. "Al mapear con precisión estas relaciones entre bacterias y químicos, podríamos desarrollar tratamientos personalizados. Imaginen poder cultivar una bacteria específica para producir metabolitos humanos beneficiosos o diseñar terapias dirigidas que modifiquen estos metabolitos para tratar enfermedades".

El principal desafío radica en la magnitud de los datos. Con innumerables bacterias y metabolitos interactuando de maneras complejas, identificar patrones significativos es extremadamente difícil. Para abordar esto, Dang y su equipo recurrieron a métodos avanzados de inteligencia artificial.

Su sistema, denominado VBayesMM, utiliza un enfoque bayesiano para detectar qué grupos bacterianos influyen significativamente en metabolitos particulares. También mide la incertidumbre en sus predicciones, ayudando a prevenir conclusiones incorrectas pero excesivamente confiadas. "Cuando se probó con datos reales de estudios sobre trastornos del sueño, obesidad y cáncer, nuestro enfoque superó constantemente a los métodos existentes e identificó familias bacterianas específicas que se alinean con procesos biológicos conocidos", afirmó Dang. "Esto brinda confianza en que descubre relaciones biológicas reales en lugar de patrones estadísticos sin sentido".

Entendiendo las fortalezas y limitaciones del sistema

Debido a que VBayesMM puede reconocer y comunicar incertidumbre, proporciona a los investigadores información más confiable que las herramientas anteriores. Aunque está optimizado para datos a gran escala, analizar conjuntos de datos masivos del microbioma sigue siendo computacionalmente exigente. Con el tiempo, sin embargo, se espera que estos costos disminuyan a medida que mejore la potencia de procesamiento. El sistema también funciona mejor cuando hay datos bacterianos extensos en comparación con los datos de metabolitos; de lo contrario, la precisión puede disminuir. Otra limitación es que VBayesMM trata a las bacterias como actores independientes, a pesar de que a menudo interactúan en redes complejas e interdependientes.

"Planeamos trabajar con conjuntos de datos químicos más completos que capturen el rango completo de productos bacterianos, aunque esto crea nuevos desafíos para determinar si los químicos provienen de bacterias, del cuerpo humano o de fuentes externas como la dieta", dijo Dang. "También buscamos hacer que VBayesMM sea más robusto al analizar poblaciones de pacientes diversas, incorporando relaciones de 'árbol genealógico' bacteriano para hacer mejores predicciones y reducir aún más el tiempo computacional necesario para el análisis. Para aplicaciones clínicas, el objetivo final es identificar objetivos bacterianos específicos para tratamientos o intervenciones dietéticas que realmente puedan ayudar a los pacientes, pasando de la investigación básica a aplicaciones médicas prácticas".

Al utilizar la IA para navegar por el vasto e intrincado mundo de los microbios intestinales, los investigadores se acercan a desbloquear el potencial del microbioma para transformar la medicina personalizada.

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