IA identifica relaciones clave entre bacterias intestinales y metabolitos humanos

Investigadores de la Universidad de Tokio desarrollaron una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de identificar relaciones significativas entre bacterias intestinales y metabolitos, elementos clave para la salud humana. El sistema, denominado VBayesMM, utiliza redes neuronales bayesianas para analizar conjuntos de datos complejos y detectar vínculos que hasta ahora eran difíciles de identificar con herramientas convencionales.

Según datos del equipo de investigación, el cuerpo humano alberga entre 30 y 40 billones de células, pero el intestino contiene alrededor de 100 billones de bacterias. Estas bacterias no solo participan en la digestión, sino que también generan y modifican metabolitos que influyen en el sistema inmunológico, el metabolismo incluso en el estado de ánimo y la función cerebral.

Tung Dang, investigador del laboratorio Tsunoda en la Universidad de Tokio, afirmó: "El problema es que estamos apenas comenzando a entender qué bacterias producen qué metabolitos humanos y cómo estas relaciones cambian en diferentes enfermedades". Además, señaló que, mediante el mapeo preciso de estas interacciones, podrían desarrollarse tratamientos personalizados. Por ejemplo, estimular el crecimiento de bacterias específicas o diseñar terapias dirigidas a modificar metabolitos clave.

VBayesMM permite identificar de forma automática qué especies microbianas tienen una influencia significativa sobre los metabolitos, mientras gestiona la incertidumbre inherente a estos modelos. Durante pruebas con datos reales relacionados con trastornos del sueño, obesidad y cáncer, el sistema superó a otros métodos existentes y destacó familias bacterianas vinculadas con procesos biológicos previamente conocidos.

Las limitaciones actuales del modelo se encuentra la necesidad de contar con una cantidad suficiente de datos microbianos, dado que la precisión disminuye cuando estos son insuficientes. Además, VBayesMM parte del supuesto de que las bacterias actúan de manera independiente, aunque en realidad presentan interacciones altamente complejas.

El equipo planea incorporar conjuntos de datos químicos más amplios y robustecer el sistema para analizar poblaciones diversas, considerando también relaciones filogenéticas entre bacterias. Asimismo, trabajan en reducir el tiempo de análisis computacional y trasladar el conocimiento adquirido hacia aplicaciones clínicas, como la identificación de objetivos bacterianos específicos para terapias o intervenciones dietéticas.