Искусственный интеллект предсказал изменения в кишечном микробиоме человека

Ученые разработали новую методику регрессии, позволяющую прогнозировать изменения в составе кишечной микрофлоры на основе информации о составе микробиома кишечника в прошлом. Как сообщает издание PLoS Computational Biology, метод позволяет производить эффективный анализ изменения состава бактерий, населяющих кишечник.

Кишечные бактерии отвечают за целый комплекс важнейших физиологических процессов, поэтому в целом представляют собой колоссальную важность для здоровья.

Исследователи уже изучили связь между кишечным микробиомом и иммунитетом, сахарным диабетом, онкологическими заболеваниями, лишним весом, и так далее. Доказана даже связь бактерий в кишечнике с депрессивными расстройствами.

Соответственно, понимание и моделирование изменений в микробиоме кишечника является весьма важной задачей, от решения которой зависит развитие многих областей медицины. Существующие исследования говорят о том, что ученые пока что довольно плохо понимают, от чего конкретно зависят изменения в составе кишечной микрофлоры.

Решить проблему должен искусственный интеллект, разработанный в рамках модели MTV-LMM. Речь идет о смешанной линейной модели регрессии, при помощи которой можно объединять данные о составах микробиомов сразу нескольких кишечников. Модель может применяться для прогнозирования изменений, которым подвергнутся кишечные бактерии того или иного человека с течением времени.

В будущем, как уверены ученые, системы машинного обучения для предсказывания изменений в кишечной микрофлоре получат самое широкое применение в исследовательской и медицинской практиках.