As bactérias intestinais desempenham um papel importante na saúde humana, afetando tudo, desde a digestão até a imunidade e o humor. No entanto, a complexidade do microbioma é impressionante. O número de espécies bacterianas e as suas interações com a química humana tornam difícil para os cientistas compreenderem completamente o seu impacto. Pesquisadores da Universidade de Tóquio deram um passo inovador ao aplicar um tipo de inteligência artificial chamada redes neurais bayesianas para estudar bactérias intestinais. Seu objetivo é descobrir conexões que muitas vezes são ignoradas pelos métodos tradicionais de análise de dados.
Embora o corpo humano contenha aproximadamente 30 a 40 trilhões de células humanas, só o intestino contém aproximadamente 100 trilhões de células bacterianas. Em outras palavras, carregamos conosco mais células bacterianas do que nós mesmos. Esses microrganismos não estão envolvidos apenas na digestão; Eles também produzem e modificam milhares de compostos químicos chamados metabólitos. Essas pequenas moléculas atuam como mensageiros químicos, circulando no corpo e afetando o metabolismo, a imunidade e até a função cerebral. Compreender como bactérias específicas produzem metabolitos específicos poderia desbloquear novas formas de apoiar a saúde geral.
Mapeando o mistério dos micróbios
“O problema é que estamos apenas começando a entender quais bactérias produzem quais metabólitos humanos e como essas relações mudam em diferentes doenças”, explica Tung Dang, pesquisador do projeto no laboratório de Tsunoda no Departamento de Ciências Biológicas. “Ao mapear com precisão as relações dessas bactérias com os produtos químicos, poderíamos 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 é o tamanho dos dados. Como inúmeras bactérias e metabólitos interagem de maneiras complexas, é extremamente difícil identificar padrões significativos. Para resolver esse problema, Dang e sua equipe recorreram a métodos avançados de inteligência artificial (IA).
Seu sistema, denominado VBayesMM, usa métodos bayesianos para detectar quais grupos de bactérias afetam significativamente metabólitos específicos. Também mede a incerteza da previsão, ajudando a evitar conclusões excessivamente confiantes, mas incorretas. “Quando testada em dados do mundo real de estudos sobre distúrbios do sono, obesidade e câncer, nossa abordagem superou consistentemente os métodos existentes e identificou famílias bacterianas específicas consistentes com processos biológicos conhecidos”, disse Dang. “[Isso dá confiança]de que estamos encontrando relações biológicas reais, e não padrões estatísticos sem sentido.”
Entenda os pontos fortes e as limitações do sistema
Como o VBayesMM pode identificar 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 ainda exige muita computação. No entanto, espera-se que estes custos diminuam ao longo do tempo à medida que as capacidades de processamento aumentam. O sistema também funciona melhor quando há uma grande quantidade de dados bacterianos 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 usar um conjunto de dados químicos mais abrangente para capturar todos os produtos bacterianos, mas isso cria novos desafios para determinar se os produtos químicos vêm de fontes externas, como bactérias, seres humanos ou dieta”, disse Dang. “Também pretendemos tornar o VBayesMM mais poderoso ao analisar diferentes grupos de pacientes, incorporando relações de ‘árvore genealógica’ bacteriana para fazer melhores previsões e reduzir ainda mais o tempo computacional necessário para análise. Para aplicações clínicas, o objetivo final é identificar alvos bacterianos específicos para intervenção terapêutica ou dietética que possam realmente ajudar os pacientes, passando da pesquisa básica para aplicações médicas práticas.”
Ao utilizar a inteligência artificial para explorar o vasto e complexo mundo dos micróbios intestinais, os investigadores estão a desbloquear ainda mais o potencial do microbioma para transformar a medicina personalizada.
