Tokyo Üniversitesi araştırmacıları, bağırsak bakterileriyle sağlık arasındaki karmaşık ilişkileri çözmek için özel olarak geliştirilen bir yapay zeka sistemiyle çığır açıcı bir çalışmaya imza attı. Proje kapsamında geliştirilen Bayes sinir ağı sistemi ‘VbayesMM’, bu mikroorganizmaların vücut üzerindeki etkilerini yüksek doğrulukla analiz edebiliyor.
İnsan vücudu yaklaşık 30 ila 40 trilyon hücre içerirken, bağırsaklarımızda 100 trilyonu aşkın bakteri yaşıyor. Sindirim dışında bağışıklık, ruh hali ve metabolizma gibi birçok kritik sistemle ilişkili olan bu bakteriler, kimyasal sinyal taşıyıcılar olan metabolitler üretmeleriyle dikkat çekiyor.
KARMAŞIK YAPILARA HASSAS ANALİZ
Tokyo Üniversitesi Biyolojik Bilimler Bölümü'nden Proje Araştırmacısı Tung Dang, bu ilişkilerin karmaşıklığına dikkat çekerek, "Hangi bakterinin hangi metaboliti ürettiği ve bu ilişkilerin hastalıklara göre nasıl değiştiği hâlâ büyük bir bilinmezlik" açıklamasında bulundu.
Araştırmacılar, geleneksel analiz yöntemlerinin başaramadığı bağlantıları saptamak için VBayesMM’yi geliştirdi. Sistem, bağırsak mikrobiyotasında yer alan yüzlerce bakteri türü arasından sağlık açısından önemli olanları ayırt ediyor ve elde ettiği sonuçlarda belirsizlik derecesini de bildiriyor.
BİLİMSEL BAŞARIYA KANIT
VBayesMM, uyku bozukluğu, obezite ve kanser gibi rahatsızlıklara dair verilerle test edildi. Sistem, bilinen biyolojik süreçlerle uyumlu sonuçlar vererek, rastgele istatistiksel eşleşmelerin ötesinde güvenilir bilimsel veriler sundu. Araştırmacılar, özellikle bakteriyel etkileşimler ve kimyasal kaynakların çeşitliliği gibi etmenleri daha doğru analiz edebilmek için sistem üzerinde çalışmalarını sürdürüyor.
KİŞİYE ÖZEL TEDAVİLER YOLDA
Projenin uzun vadeli hedefi, kişiselleştirilmiş tıbbın yolunu açmak. Dang, "Gün gelecek, hangi bakteriyi nasıl yönlendireceğimizi bilerek kişinin sağlığına özel diyet ya da ilaç tasarlayabileceğiz" diyerek araştırmanın potansiyelini vurguladı.
GELİŞTİRİLMİŞ VERİ SETLERİ
Araştırmacılar şimdi sistemi daha da güçlendirmek için daha geniş veri kümeleriyle çalışmayı ve hastaların bireysel farklılıklarını daha iyi yansıtan yapılar geliştirmeyi hedefliyor. Ayrıca analiz süresini kısaltmak da öncelikler arasında yer alıyor.
