Sonsuz Ark/ Evrensel Çerçeveye Yolculuk
"Bağırsak bakterileri insan hücrelerinden çok daha fazla sayıdadır ve sindirimden beyin kimyasına kadar her şeyi etkiler; ancak nasıl etkileşime girdikleri büyük ölçüde bir sır olarak kalmaya devam ediyor. Tokyo Üniversitesi'ndeki bilim insanları, bu mikroplar ve ürettikleri kimyasallar arasındaki gizli bağlantıları ortaya çıkarmak ve gelecekteki tedaviler için potansiyel yollara ışık tutmak için özel bir yapay zeka aracı kullandılar."
AI Decodes the Secret Language of Your Gut Bacteria
Yapay sinir ağı, insan sağlığına ilişkin bilgiler ortaya çıkarmak için kapsamlı bir bağırsak mikrobiyomu veri setini analiz ediyor.
Bağırsak Bakteri Mikrobiyomu, Kaynak: Stock
Bağırsak bakterileri çok çeşitli sağlık sorunlarında önemli bir rol oynar. Çok çeşitli olmaları ve hem vücut biyokimyasıyla hem de birbirleriyle olan etkileşimlerinin karmaşıklığı, onları incelemeyi zorlaştırır. Tokyo Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, yeni bir yaklaşımla, bağırsak mikropları üzerine geniş bir veri setini analiz etmek için Bayes sinir ağı olarak bilinen özel bir yapay zekâ türü kullandılar.
Bu yöntem, geleneksel analitik tekniklerin güvenilir bir şekilde tespit etmekte zorlandığı örüntüleri ve bağlantıları ortaya çıkarmalarına olanak sağladı.
Bağırsak bakterileri sağlık açısından neden önemlidir?
İnsan vücudu yaklaşık 30 ila 40 trilyon hücre içerirken, bağırsaklar yaklaşık 100 trilyon bağırsak bakterisine ev sahipliği yapar. Başka bir deyişle, vücudunuzdaki mikrobiyal hücreler kendi vücudunuzdan daha fazladır. Bu bakteriler genellikle sindirimle ilişkilendirilmekle birlikte, aynı zamanda birçok vücut fonksiyonunu da etkilerler.
Çok çeşitlidirler ve metabolitler olarak bilinen çok sayıda kimyasal bileşiği üretir veya değiştirirler. Bu metabolitler, vücutta dolaşarak bağışıklık, metabolizma, beyin aktivitesi ve ruh hali gibi sistemleri etkileyen sinyal molekülleri olarak işlev görürler. Bağırsak bakterileri hakkında daha derinlemesine bilgi edinmek, önemli sağlık yararları sağlayabilir.
VBayesMM mimarisi
VBayesMM, mikrobiyal türleri girdi değişkenleri ve metabolit bolluklarını hedef değişkenler olarak kullanarak eşleştirilmiş mikrobiyom-metabolit verilerini kullanır. Kaynak: 2025 Tsunoda ve ark. CC-BY-ND
Biyolojik Bilimler Bölümü'ndeki Tsunoda Laboratuvarı'ndan Proje Araştırmacısı Tung Dang, "Sorun şu ki, hangi bakterinin hangi insan metabolitlerini ürettiğini ve bu ilişkilerin farklı hastalıklarda nasıl değiştiğini henüz anlamaya başlıyoruz," diyor. "Bu bakteri-kimyasal ilişkilerini doğru bir şekilde haritalayarak, potansiyel olarak kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirebiliriz. Faydalı insan metabolitleri üretmek için belirli bir bakteriyi yetiştirebildiğinizi veya hastalıkları tedavi etmek için bu metabolitleri değiştiren hedefli tedaviler tasarlayabildiğinizi hayal edin."
Karmaşıklığın zorluğu
Kulağa umut verici gelebilir, ancak büyük bir zorluk var. Hem bağırsak bakterilerinin hem de metabolitlerin sayısı ve çeşitliliği, aralarındaki olası ilişkileri son derece karmaşık hale getiriyor. Veri toplamak zaten çok zorlu bir iş, ancak anlamlı biyolojik örüntüleri ortaya çıkarmak için veriyi analiz etmek daha da zor. Bu sorunu çözmek için Dang ve ekibi, daha derinlemesine analiz için gelişmiş yapay zekâ (YZ) araçlarına yöneldi.
Mikrobiyom ve Metabolit Analizi için VBayesMM Sistem Genel Bakışı
Sistemi oluşturan girdilerin, süreçlerin ve çıktıların basitleştirilmiş bir dökümü.
Kaynak: 2025 Tsunoda ve diğerleri. CC-BY-ND
Dang, "Sistemimiz VBayesMM, metabolitleri önemli ölçüde etkileyen kilit oyuncuları, daha az alakalı mikropların oluşturduğu geniş arka plandan otomatik olarak ayırt ederken, aşırı özgüvenli ancak potansiyel olarak yanlış cevaplar vermek yerine, tahmin edilen ilişkiler hakkındaki belirsizliği de kabul ediyor," diyor. "Uyku bozukluğu, obezite ve kanser çalışmalarından elde edilen gerçek veriler üzerinde test edildiğinde, yaklaşımımız mevcut yöntemlerden sürekli olarak daha iyi performans gösterdi ve bilinen biyolojik süreçlerle uyumlu belirli bakteri ailelerini belirleyerek, anlamsız istatistiksel kalıplar yerine gerçek biyolojik ilişkileri keşfettiğine dair güven verdi."
VBayesMM bağırsak verilerini nasıl ele alıyor?
VBayesMM, belirsizlik sorunlarını ele alıp iletebildiğinden, araştırmacılara bunu başaramayan bir araca göre daha fazla güven sağlar. Sistem, yoğun analitik iş yükleriyle başa çıkmak için optimize edilmiş olsa da, bu kadar büyük veri kümelerini işlemek yine de yüksek hesaplama maliyetleri gerektirir; ancak zaman geçtikçe, bu durum onu kullanmak isteyenler için giderek daha az engel teşkil edecektir.
Şu anki diğer sınırlamalar arasında, sistemin bağırsak bakterileri hakkında ürettikleri metabolitlerden daha fazla veriye sahip olmasından faydalanması yer alıyor; yeterli bakteri verisi olmadığında doğruluk düşüyor. Ayrıca, VBayesMM mikropların bağımsız hareket ettiğini varsayıyor, ancak gerçekte bağırsak bakterileri inanılmaz derecede karmaşık şekillerde etkileşime giriyor.
Dang, "Bakteriyel ürünlerin tamamını kapsayan daha kapsamlı kimyasal veri kümeleriyle çalışmayı planlıyoruz, ancak bu, kimyasalların bakterilerden mi, insan vücudundan mı yoksa diyet gibi dış kaynaklardan mı geldiğini belirlemede yeni zorluklar yaratıyor," diyor. "Ayrıca, çeşitli hasta popülasyonlarını analiz ederken VBayesMM'yi daha sağlam hale getirmeyi, daha iyi tahminler yapmak için bakteriyel 'aile ağacı' ilişkilerini dahil etmeyi ve analiz için gereken hesaplama süresini daha da azaltmayı hedefliyoruz. Klinik uygulamalar için nihai hedef, temel araştırmalardan pratik tıbbi uygulamalara geçerek hastalara gerçekten yardımcı olabilecek tedaviler veya diyet müdahaleleri için belirli bakteri hedeflerini belirlemektir."
Bu araştırma kısmen JSPS KAKENHI Hibe Numaraları JP20H03240 ve JP24K15175 ve JST CREST Hibe Numarası JPMJCR2231 tarafından desteklenmiştir.
Tokyo Üniversitesi, 24 Temmuz 2025, SciTechDaily
Mustafa Tamer, 17.09.2025, Sonsuz Ark, Çeviri, Bilim ve Teknoloji, Aklın Merdivenleri
Referans: “VBayesMM: Yüksek boyutlu mikrobiyom çoklu omik verilerinin önemli ilişkilerini önceliklendirmek için varyasyonel Bayes sinir ağı”, Tung Dang, Artem Lysenko, Keith A Boroevich ve Tatsuhiko Tsunoda, 4 Temmuz 2025, Biyoinformatik Brifingleri. DOI: 10.1093/bib/bbaf300
- Sonsuz Ark'ta yayınlanan yazılardan yazarları sorumludur.
- Sonsuz Ark linki verilerek kısmen alıntı yapılabilir.
- Sonsuz Ark yayınları Sonsuz Ark manifestosuna aykırı yayın yapan sitelerde yayınlanamaz.
- Sonsuz Ark Yayınlarının Kullanımına İlişkin Önemli Duyuru için lütfen tıklayınız