Embora o corpo humano possua cerca de 30 a 40 trilhões de células humanas, apenas nos intestinos existem aproximadamente 100 trilhões de células bacterianas. Em outras palavras, carregamos mais células bacterianas do que nossas próprias. Esses microrganismos não estão apenas envolvidos na digestão; eles também produzem e modificam milhares de compostos conhecidos como metabolitos. Essas pequenas moléculas funcionam como mensageiros químicos, circulando pelo corpo e influenciando o metabolismo, a imunidade e até a função cerebral. Compreender como bactérias específicas produzem metabolitos particulares pode abrir novas possibilidades para apoiar a saúde geral.

Desvendando o Enigma Microbiano

“A questão é que estamos apenas começando a desvendar quais bactérias produzem quais metabolitos humanos e como essas relações mudam em diferentes doenças”, afirmou o pesquisador do projeto Tung Dang, do laboratório Tsunoda, no Departamento de Ciências Biológicas. “Ao mapear com precisão essas relações entre bactérias e substâncias químicas, poderíamos potencialmente desenvolver tratamentos personalizados. Imagine poder cultivar uma bactéria específica para produzir metabolitos humanos benéficos ou formular terapias direcionadas que modifiquem esses metabolitos para tratar doenças.”

O principal desafio reside na enormidade dos dados. Com inúmeras bactérias e metabolitos interagindo de maneiras complexas, identificar padrões significativos é extremamente difícil. Para enfrentar isso, Dang e sua equipe recorreram a métodos avançados de inteligência artificial (IA).

O sistema deles, denominado VBayesMM, utiliza uma abordagem bayesiana para identificar quais grupos bacterianos influenciam significativamente determinados metabolitos. Ele também mede a incerteza em suas previsões, ajudando a evitar conclusões excessivamente confiantes, mas incorretas. “Quando testado em dados reais de estudos sobre distúrbios do sono, obesidade e câncer, nossa abordagem superou constantemente métodos existentes e identificou famílias bacterianas específicas que se alinham com processos biológicos conhecidos”, disse Dang. “[Isso proporciona] confiança de que identifica relações biológicas reais em vez de padrões estatísticos sem sentido.”

Compreendendo as Forças e Limitações do Sistema

Dado que VBayesMM pode reconhecer e comunicar incertezas, ele oferece aos pesquisadores insights mais confiáveis do que ferramentas anteriores. Apesar de estar otimizado para dados em grande escala, a análise de massivos conjuntos de dados do microbioma continua exigindo alto poder computacional. Com o tempo, no entanto, espera-se que esses custos diminuam à medida que o poder de processamento melhore. O sistema também apresenta um desempenho ideal quando há muitos dados bacterianos em comparação com dados de metabolitos; caso contrário, a precisão pode ser comprometida. Outra limitação é que o VBayesMM trata as bactérias como agentes independentes, mesmo que frequentemente interajam em redes complexas e interdependentes.

“Pretendemos trabalhar com conjuntos de dados químicos mais abrangentes que capturem toda a gama de produtos bacterianos, embora isso traga novos desafios para determinar se os químicos vêm das bactérias, do corpo humano ou de fontes externas como a dieta”, afirmou Dang. “Também buscamos tornar o VBayesMM mais robusto na análise de populações diversas de pacientes, incorporando relações de ‘árvore genealógica’ bacteriana para fazer previsões mais precisas e, além disso, reduzir 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 pacientes, progredindo da pesquisa básica para aplicações médicas práticas.”

Ao utilizar a IA para navegar pelo vasto e intricado mundo dos micróbios intestinais, os pesquisadores estão se aproximando da capacidade de desvendar o potencial do microbioma para transformar a medicina personalizada.