IA desvenda a comunicação oculta dos micróbios intestinais

Embora o corpo humano contenha cerca de 30 a 40 trilhões de células humanas, só o intestino abriga cerca de 100 trilhões de células bacterianas. Em outras palavras, carregamos mais células bacterianas do que as nossas. Esses micróbios não estão envolvidos apenas na digestão; eles também produzem e modificam milhares de compostos chamados metabólitos. Essas pequenas moléculas atuam como mensageiros químicos, circulando pelo corpo e influenciando o metabolismo, a imunidade e até mesmo a função cerebral. Compreender como bactérias específicas produzem metabolitos específicos poderia desbloquear novas formas de apoiar a saúde geral.

Mapeando o quebra-cabeça microbiano

“O problema é que estamos apenas começando a entender quais bactérias produzem quais metabólitos humanos e como essas relações mudam em diferentes doenças”, explicou o pesquisador do projeto Tung Dang, do laboratório Tsunoda, no Departamento de Ciências Biológicas. “Ao mapear com precisão essas relações entre bactérias e produtos químicos, poderíamos potencialmente 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 reside na enorme escala dos dados. Com inúmeras bactérias e metabólitos interagindo de maneiras complexas, identificar padrões significativos é extremamente difícil. Para resolver isso, Dang e sua equipe recorreram a métodos avançados de inteligência artificial (IA).

Seu sistema, chamado VBayesMM, usa uma abordagem bayesiana para detectar quais grupos bacterianos influenciam significativamente determinados metabólitos. Também mede a incerteza nas suas previsões, ajudando a evitar conclusões excessivamente confiantes, mas incorretas. “Quando testada em dados reais de estudos sobre distúrbios do sono, obesidade e câncer, nossa abordagem superou consistentemente os métodos existentes e identificou famílias bacterianas específicas que se alinham com processos biológicos conhecidos”, disse Dang. “(Isso dá) confiança de que descobre relações biológicas reais, em vez de padrões estatísticos sem sentido.”

Compreendendo os pontos fortes e limites do sistema

Como o VBayesMM pode reconhecer 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 enormes conjuntos de dados de microbiomas continua exigente em termos computacionais. Com o tempo, no entanto, espera-se que esses custos diminuam à medida que o poder de processamento melhora. O sistema também funciona melhor quando há dados bacterianos extensos em comparação com dados de metabólitos; caso contrário, a precisão poderá cair. Outra limitação é que o VBayesMM trata as bactérias como atores independentes, embora muitas vezes interajam em redes complexas e interdependentes.

“Planejamos trabalhar com conjuntos de dados químicos mais abrangentes que capturem toda a gama de produtos bacterianos, embora isso crie novos desafios para determinar se os produtos químicos vêm de bactérias, do corpo humano ou de fontes externas como a dieta”, disse Dang. “Também pretendemos tornar o VBayesMM mais robusto ao analisar diversas populações de pacientes, incorporando relações de ‘árvore genealógica’ bacteriana para fazer melhores previsões e reduzindo ainda mais o tempo computacional necessário para análise. Para aplicações clínicas, o objetivo final é identificar alvos bacterianos específicos para tratamentos ou intervenções dietéticas que possam realmente ajudar os pacientes, passando da pesquisa básica para aplicações médicas práticas”.

Ao utilizar a IA para navegar no vasto e intrincado mundo dos micróbios intestinais, os investigadores estão cada vez mais perto de desbloquear o potencial do microbioma para transformar a medicina personalizada.