مدل‌های یادگیری ماشینی سلامت انسان را از داده‌های میکروبیوم پیش‌بینی می‌کنند

توسط اشلی پیکون، آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور

این مقاله با توجه به روند و سیاست‌های ویرایشی Science X بررسی شده است. ویراستاران ضمن اطمینان از اعتبار محتوا، ویژگی های زیر را برجسته کرده اند:

در داخل روده، روی سطح پوست و پوشش گوش، دهان و بینی، کلنی هایی از میلیون ها میکروب وجود دارد. به ازای هر سلول انسانی که دارید، حداقل به تعداد سلول های میکروبی مرتبط با بدن شما وجود دارد.

در آزمایشگاه ملی لاورنس لیورمور (LLNL)، محققان یک سوال مهم می پرسند: میکروبیوم چگونه بر سلامت انسان تأثیر می گذارد؟ و آیا می توان از آن برای پیش بینی، درمان یا پیشگیری از بیماری در سربازان و غیرنظامیان استفاده کرد؟

نیکلاس بی، دانشمند LLNL و محقق اصلی گفت: «اگر به این فکر می‌کنیم که چگونه می‌توانیم سلامت انسان را بهبود ببخشیم، فکر می‌کنم منطقی است که باید به نیمه دیگر بدن انسان که میکروبیوم ماست نیز توجه کنیم.» ما می خواهیم از میکروبیوم به عنوان یک شاخص تشخیصی یا پیش آگهی گسترده تر برای سلامت و انعطاف پذیری انسان استفاده کنیم.

برای دستیابی به این هدف، دانشمندان آزمایشگاهی در حال استقرار ابزارهای یادگیری ماشینی بر روی داده‌های میکروبیوم هستند که برخی از مطالعات اخیر آنها در مجلات Bioinformatics، BioData Mining و Frontiers in Microbiology منتشر شده است.

چالش های زیادی در این فرآیند به وجود می آید. برای استفاده از یادگیری ماشینی، تیم مجبور شد حجم زیادی از داده‌های توالی را از بسیاری از مطالعات مستقل جمع‌آوری و مدیریت کند. اکثر مطالعات میکروبیوم نسبتا کوچک هستند و تنها چند صد نمونه دارند. تکنیک های جمع آوری آن داده ها می تواند از مطالعه ای به مطالعه دیگر متفاوت باشد. و داده ها پراکنده هستند، مانند درختی که بسیاری از شاخه هایش را از دست داده است.

آندره گونکالوز، دانشمند LLNL، که رهبری جنبه یادگیری ماشینی این تحقیق را بر عهده دارد، گفت: «ما از چیزی استفاده می‌کنیم که آن را پروفایل میکروبیوم می‌نامیم، که اساسا می‌گوید چقدر از هر ارگانیسم خاص در یک نمونه خاص دارید.

به طور سنتی، این نمایه مانند یک صفحه گسترده طولانی اما لاغر به نظر می رسد: ده ها هزار ردیف، یکی در هر گونه، با نام میکروب در یک ستون و مقدار آن در ستون دیگر. با این حال، تنها بخش کوچکی از گونه ها در یک نمونه مشخص ظاهر می شوند، بنابراین بیشتر مقادیر صفر هستند. این امر یافتن الگوهای واقعی را برای الگوریتم های یادگیری ماشینی دشوار می کند.

فراتر از آن، هنگام نگاشت یک نمونه DNA به یک ارگانیسم خاص، عدم قطعیت وجود دارد.

کار رین کوک، دانشمند LLNL، که بخشی از تیم بررسی داده ها است، گفت: "بسیاری از داده های توالی یابی DNA نسبتا کوتاه هستند، بنابراین تلاش برای استنباط اینکه این توالی ها از چه ارگانیسمی می آیند یک چالش فنی است. این مانند تلاش برای تطبیق چند کلمه با یک پاراگراف طولانی است."

برای مقابله با این پیچیدگی ها و عدم قطعیت ها، تیم چندین رویکرد یادگیری ماشینی را توسعه داد.

اولی که مدل بیزی سلسله مراتبی نامیده می شود، پیش بینی می کند که آیا یک فرد بیماری خاصی دارد یا خیر. از همان ابتدا می‌داند که داده‌ها نامشخص هستند و این عدم قطعیت را در سراسر مدل منتشر می‌کند. به جای جعبه سیاه، نتایج قابل تفسیر هستند - یک بیماری خاص، مانند اسهال مسافرتی، می تواند نقشه برداری شود تا ببیند چه میکروبی با آن مرتبط است.

رویکرد دیگر از مدل‌های بینایی کامپیوتری برای پیش‌بینی سلامت انسان استفاده می‌کند. به جای نگاه کردن به داده های میکروبیوم به عنوان ردیف در یک صفحه گسترده، آن را به یک تصویر تبدیل می کند. هر پیکسل نشان دهنده یک میکروب است و روشنایی آن میزان فراوانی میکروب را به شما می گوید.

کامیلو والدز، دانشمند LLNL، که توسعه این مدل را رهبری می‌کرد، می‌گوید: «می‌توانید آن را به‌عنوان Google Maps از همه باکتری‌ها در نظر بگیرید. مرزهای بزرگ نشان‌دهنده محله‌های باکتری‌ها هستند». ایده این است که مجموعه‌های مختلف میکروب‌ها در یک میکروبیوم خاص الگوهای بصری متفاوتی ایجاد می‌کنند و این الگوهای بصری را می‌توان با یک برنامه بینایی کامپیوتری یاد گرفت.

این الگوهای بصری بسته به میکروبیوم (روده، بینی، دهان و غیره) متفاوت هستند، اما با موقعیت جغرافیایی و بسیاری از عوامل دیگر نیز تغییر می‌کنند.

گونکالوز می گوید: "بسته به سبک زندگی یا رژیم غذایی شما، داده ها ممکن است متفاوت به نظر برسند. به عنوان مثال، اگر یک سگ در خانه داشته باشید، میکروبیوم شما تغییر می کند. همه چیز روی شما تاثیر می گذارد و این فقط به خود بدن انسان مربوط نمی شود، بلکه به کجا و در چه موقعیتی است." این تیم به بررسی این موضوع ادامه می دهد که چگونه مطالعه این متغیرها می تواند به پیش بینی بیماری کمک کند.

محققان به طور فعال از این مدل ها برای بررسی سلامت اعضای خدمت سربازی در طول اعزام و در خانه استفاده می کنند. هدف آنها تعیین این است که کدام امضاهای میکروبیوم می توانند انعطاف پذیری را در مقابل حساسیت به اختلال روده و عفونت زخم، در میان سایر شرایط، پیش بینی کنند. پروژه دیگری به رهبری Kok and Be با مرکز پزشکی ارتش Tripler برای نظارت بر میکروبیوم ها و شناسایی خطرات عفونت در طول استقرار خارج از کشور همکاری کرد.

در تلاشی همسو، مهندسان LLNL همچنین در حال ساختن سیستم‌های آزمایشی هستند، مانند یک روده روی یک تراشه، تا دقیقا چگونگی تأثیر اختلالات در میکروبیوم بر سلامت را آزمایش کنند.

بی گفت: «این کار به هر قسمت از آزمایشگاه می رسد. "اینها سوالاتی هستند که به مهندسی داده واقعا قوی، قابلیت های محاسباتی مرزی و توانایی آوردن آن به دنیای واقعی با سیستم های آزمایشی پیچیده نیاز دارند."

Car Reen Kok و همکاران، Meta2DB: مجموعه‌های ویژگی‌های متاژنومیک تفنگ ساچمه‌ای و ابرداده برای پیش‌بینی وضعیت سلامت، بیوانفورماتیک (2026). DOI: 10.1093/bioinformatics/btag422

هاونان ژو و همکاران، یادگیری چندوظیفه‌ای بیزی پراکنده سلسله مراتبی برای پیش‌بینی بیماری در مطالعات میکروبیوم ادغام‌شده، BioData Mining (2026). DOI: 10.1186/s13040-026-00600-x

آندره R. Goncalves و همکاران، فراتر از فراوانی میکروبی: ادغام ابرداده پیش بینی بیماری را در مطالعات میکروبیوم انسانی، Frontiers in Microbiology (2026) افزایش می دهد. DOI: 10.3389/fmicb.2025.1695501

اطلاعات مجله: مرزها در میکروبیولوژی، بیوانفورماتیک

ارائه شده توسط آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور

لیسانس زیست شناسی ریاضی، کارشناسی ارشد در نوشتن خلاق. خوش سفر با دیدگاه های منحصر به فرد در علم و زبان. نمایه کامل →