Herramienta de IA podría ayudar a identificar objetivos bacterianos intestinales específicos para tratamiento de enfermedades
Actualizado el 08 Jul 2025
El cuerpo humano alberga billones de bacterias, especialmente en el intestino, que desempeñan un papel fundamental en la digestión y otros aspectos de la salud. Estas bacterias intestinales producen diversos metabolitos que actúan como mensajeros moleculares, influyendo en procesos como el metabolismo, la función inmunitaria, la actividad cerebral y el estado de ánimo. Sin embargo, la comprensión de la relación exacta entre las bacterias y los metabolitos que producen aún se encuentra en sus primeras etapas.
Dado que las bacterias intestinales son muy diversas e interactúan de forma compleja, resulta difícil determinar con precisión cómo estos microbios influyen en la salud y las enfermedades humanas. La dificultad para mapear estas relaciones dificulta el desarrollo de tratamientos específicos. Los investigadores han buscado métodos para comprender mejor las interacciones entre bacterias y metabolitos y cómo pueden aplicarse en tratamientos personalizados. Ahora, por primera vez, los investigadores han utilizado un tipo especial de inteligencia artificial (IA) para analizar un conjunto de datos sobre bacterias intestinales y encontrar relaciones que las herramientas analíticas actuales no podían identificar con fiabilidad.
La herramienta VBayesMM ha sido desarrollada por un equipo de investigadores de la Universidad de Tokio (Tokio, Japón) para ayudar a mapear las complejas relaciones entre las bacterias intestinales y los metabolitos. Mediante una red neuronal bayesiana, VBayesMM analiza grandes conjuntos de datos para identificar las bacterias clave que influyen en la producción de metabolitos. El sistema distingue automáticamente entre las bacterias significativas que influyen en los metabolitos y la amplia gama de microbios menos relevantes. Además, considera la incertidumbre en las predicciones, proporcionando resultados más precisos y fiables que otros métodos existentes. VBayesMM se ha probado con datos reales de estudios sobre trastornos del sueño, obesidad y cáncer, superando sistemáticamente a otras técnicas y descubriendo familias bacterianas vinculadas a procesos biológicos conocidos.
Los hallazgos, publicados en Nature Communications, muestran que la herramienta superó los métodos analíticos existentes al identificar con fiabilidad las bacterias que se alinean con los procesos biológicos y al reconocer la incertidumbre en las predicciones. Este enfoque brinda a los investigadores mayor confianza en los resultados, reduciendo el riesgo de conclusiones excesivamente confiadas y potencialmente incorrectas. La herramienta ofrece aplicaciones prometedoras en la atención médica personalizada, donde podría ayudar a identificar objetivos bacterianos para tratamientos o intervenciones dietéticas. En el futuro, los investigadores planean mejorar VBayesMM incorporando conjuntos de datos químicos más completos y mejorando su robustez para diversas poblaciones de pacientes, lo que en última instancia permitirá la transición de la investigación básica a aplicaciones médicas prácticas.
“El problema es que apenas estamos empezando a comprender qué bacterias producen qué metabolitos humanos y cómo cambian estas relaciones en diferentes enfermedades”, afirmó el investigador del proyecto Tung Dang, del laboratorio de Tsunoda, en el Departamento de Ciencias Biológicas. “Al mapear con precisión estas relaciones químicas entre bacterias, podríamos desarrollar tratamientos personalizados. Imaginemos poder cultivar una bacteria específica para producir metabolitos humanos beneficiosos o diseñar terapias dirigidas que modifiquen estos metabolitos para tratar enfermedades”.
Enlaces relacionados:
Universidad de Tokio
