Yapay Zeka, Bağırsak Verileriyle Uyku Bozukluğu, Obezite ve Kanserin İzini Sürüyor

İnsan sağlığı üzerinde büyük etkisi olan bağırsak bakterileri, çeşitlilikleri ve vücudun biyokimyasıyla karmaşık etkileşimleri nedeniyle uzun süredir araştırmacıların ilgisini çekiyor. Tokyo Üniversitesi'ndeki bilim insanları, bağırsak mikrobiyotası üzerine toplanan büyük bir veri setini analiz etmek amacıyla Bayesyen sinir ağı olarak bilinen özel bir yapay zeka yöntemine başvurdu. Yöntem, geleneksel analiz tekniklerinin tespit etmekte zorlandığı desenleri ve bağlantıları ortaya çıkarmayı mümkün kıldı.

Bağırsak Bakterilerinin Sağlık Açısından Önemi

İnsan vücudu yaklaşık 30 ila 40 trilyon hücreden oluşurken, bağırsaklarda yaklaşık 100 trilyon bakteri bulunur. Yani vücuttaki mikrobiyal hücre sayısı insan hücrelerinden fazladır. Genellikle sindirimle ilişkilendirilen bu bakteriler, aynı zamanda bağışıklık, metabolizma, beyin aktivitesi ve ruh hali gibi çok sayıda biyolojik sistemi etkileyen sinyal molekülleri olan metabolitleri üretir veya değiştirir.

Tsunoda Laboratuvarı’ndan Biyolojik Bilimler Bölümü araştırmacısı Tung Dang, “Sorun şu ki, hangi bakterilerin hangi insan metabolitlerini ürettiğini ve bu ilişkilerin hastalıklarda nasıl değiştiğini henüz yeni yeni anlamaya başlıyoruz.Eğer bu bakteri-kimya ilişkilerini doğru şekilde haritalayabilirsek, kişiye özel tedaviler geliştirmek mümkün olabilir. Belirli bir bakteriyi büyüterek faydalı metabolitler üretmesini sağlamak ya da bu metabolitleri değiştiren hedefe yönelik tedaviler tasarlamak hayal değil.” dedi. 

Karmaşıklıkla Mücadelede Yapay Zeka

Bağırsak bakterilerinin ve metabolitlerin sayısal ve işlevsel çeşitliliği, aralarındaki olası ilişkileri son derece karmaşık hale getiriyor. Veri toplamak başlı başına zor bir işken, bu verilerden anlamlı biyolojik desenler çıkarmak daha da zordur. Dang ve ekibi bu zorluğu aşmak için ileri düzey YZ araçlarını devreye soktu.

Dang, geliştirdikleri VBayesMM hakkında “Sistemimiz, önemsiz mikroplar arasından metabolitler üzerinde önemli etkisi olanları otomatik olarak ayırt ediyor. Ayrıca tahmin edilen ilişkilerle ilgili belirsizlikleri de göz önünde bulunduruyor; yani aşırı özgüvenli ama potansiyel olarak yanlış sonuçlar sunmak yerine daha dengeli ve güvenilir sonuçlar veriyor.” ifadelerini kullandı. Gerçek veriler üzerinde yapılan testlerde, sistemin uyku bozukluğu, obezite ve kanser çalışmalarında mevcut yöntemlerden daha başarılı sonuçlar verdiği görüldü. Analizler sırasında sistem, bilinen biyolojik süreçlerle uyumlu belirli bakteri ailelerini tanımladı.

VBayesMM Nasıl Çalışıyor?

VBayesMM, belirsizlikleri yönetip yorumlama yeteneği sayesinde araştırmacılara daha fazla güven sağlıyor. Büyük veri kümelerini işleyecek şekilde optimize edilmiş olmasına rağmen, analiz işlemleri hâlâ yüksek hesaplama maliyetleri gerektiriyor. Ancak zamanla engellerin azalacağı öngörülüyor.

Yapay zekanın mevcut sınırlamaları arasında, metabolitlere göre bakteri verisinin daha fazla olması avantaj sağlarken, bakteri verisi yetersiz kaldığında doğruluk oranı düşebiliyor. Ayrıca, VBayesMM mikroorganizmaların birbirinden bağımsız hareket ettiğini varsayıyor; oysa gerçekte bağırsak bakterileri oldukça karmaşık şekillerde etkileşime giriyor.

Dang, “Bakteriyel ürünlerin tam yelpazesini yakalayan daha kapsamlı kimyasal veri setleriyle çalışmayı planlıyoruz. Ancak bu da yeni zorluklar getiriyor çünkü kimyasal bileşiklerin bakteriden mi, insan vücudundan mı, yoksa dış kaynaklardan mı (örneğin beslenme) geldiğini ayırt etmek zorlaşıyor.” cümlelerini kurdu. Ayrıca araştırmacılar, sistemin farklı hasta gruplarını analiz ederken daha sağlam sonuçlar verebilmesi için bakteriyel soy ağaçlarını entegre etmeyi ve analiz süresini kısaltmayı hedefliyor. Dang’a göre, nihai amaç, klinik uygulamalar için belirli bakteriyel hedeflerin tanımlanması ve tedavi ya da diyetle müdahale edilebilecek yolların geliştirilmesi.

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://scitechdaily.com/ai-decodes-the-secret-language-of-your-gut-bacteria/