Vzhľadom na vzorku mikrobiómu (koža, ústny alebo fekálny tampón), Vedci dokázali, že teraz môžu pomocou strojového učenia predpovedať chronologický vek človeka. s rôznym stupňom presnosti. Vzorky kože poskytli najpresnejšiu predpoveď, správny odhad približne do 3,8 roka, v porovnaní so 4,5 rokom s orálnou vzorkou a 11,5 roka s fekálnou vzorkou. Typy mikróbov žijúcich v ústnej dutine alebo v čreve mladých ľudí (vo veku 18 až 30 rokov) mali tendenciu byť rozmanitejšie a bohatšie ako v porovnávacích mikrobiómoch starších dospelých (vo veku 60 rokov a starších).
Prediktívny nástroj, popísané v dokumente zverejnenom 11. februára, 2020 do mSystémy , bol vyvinutý ako spolupráca medzi výskumníkmi z Kalifornskej univerzity v San Diegu a IBM.
„Táto nová schopnosť korelovať mikróby s vekom nám pomôže pokročiť v budúcom štúdiu rolí, ktoré mikróby zohrávajú v procese starnutia a chorôb súvisiacich s vekom, a umožňujú nám lepšie testovať potenciálne terapeutické intervencie zamerané na mikrobiómy, "povedal spoluautor Zhenjiang Zech Xu, PhD., ktorý bol v čase štúdie postdoktorandom v laboratóriu Lekárskej fakulty UC San Diego spoluautora Roba Knighta, PhD., profesor a riaditeľ centra UC San Diego pre inováciu mikrobiómov.
Konečným cieľom tímu je vytvoriť podobné modely strojového učenia na koreláciu mikrobiómov a klinických stavov, ako je zápal pri autoimunitných stavoch. Tento prístup by jedného dňa mohol tvoriť základ pre neinvazívny test na báze mikrobiómu, ktorý potenciálne klinickým lekárom pomôže lepšie diagnostikovať alebo posúdiť riziko ochorenia na osobu.
V štúdii z roku 2014 Vedci z Washingtonskej univerzity porovnávali „mikrobiálny vek“ -; vek podľa predpovedí fekálnym mikrobiómom -; a skutočný chronologický vek v kontexte podvyživených dojčiat počas prvých mesiacov života. Vedci poznamenali, že rozdiel medzi chronologickým a mikrobiálnym vekom je spojený so stupňom vývojovej zrelosti detí. V novej štúdii Vedci z UC San Diego urobili túto myšlienku o krok ďalej, aby zistili, či sa toto združenie môže vzťahovať aj na dospelých, a ako dobre sa zovšeobecnil na iné telesné stránky.
Podľa Xu, jednou z najdôležitejších požiadaviek dobrého štatistického modelu je veľká veľkosť vzorky a reprezentatívna populácia. Urobiť to, vedci vyťažili údaje o sekvenovaní mikrobiómov dostupné z verejných databáz niekoľkých projektov občianskej vedy, ako napríklad American Gut Project, v ktorom účastníci posielajú poštu fekálne, sliny alebo tampóny z pokožky, dostávať svoje prispôsobené údaje o mikrobiómoch, a prispievať svojimi anonymizovanými údajmi do vedeckej komunity.
Štúdia sa opierala o celkom 4, 434 vzoriek stolice z USA a Číny, 2, 550 vzoriek slín z USA, Kanada, Veľká Británia a Tanzánia, a 1, 975 vzoriek kože z USA a Veľkej Británie. Účastníci, ktorých údaje boli použité v štúdii, boli vo veku od 18 do 90 rokov, s indexmi telesnej hmotnosti 18,5 až 30, nemal zápalové ochorenie čriev alebo cukrovku, a najmenej jeden mesiac pred odberom vzoriek neužíval antibiotiká. Štúdia tiež vylúčila tehotné hospitalizovaný, zdravotne postihnutí alebo kriticky chorí jednotlivci.
„Toto bolo doposiaľ najkomplexnejšie vyšetrenie mikrobiómu a veku, “povedal prvý autor Shi Huang, PhD., postdoktorandský výskumník v Knightovom laboratóriu a UC San Diego Center for Microbiome Innovation.
Tím zistil rodovo špecifické rozdiely vo výsledkoch črevného mikrobiómu, ale žiadny rozdiel medzi mužmi a ženami, pokiaľ ide o výsledky orálnych a kožných mikrobiómov. Napriek rozmanitosti mikróbov žijúcich na rôznych miestach ľudského tela, tiež nie je rozdiel, či boli vzorky kože odobraté z čela alebo rúk, čo znamená, že budúce štúdie mikrobiómu pokožky môžu zvýšiť ich štatistickú silu kombináciou zberných miest a pohlaví.
Jedným z možných dôvodov, prečo sa mikróby žijúce na našej koži menia tak dôsledne, ako starneme, vedci povedali, je to kvôli predvídateľným zmenám vo fyziológii pokožky, s ktorými sa stretáva každý, ako je znížená produkcia séra a zvýšená suchosť.
„Presnosť našich výsledkov ukazuje potenciál aplikácie techník strojového učenia a umelej inteligencie na lepšie porozumenie ľudským mikrobiómom, “povedal spoluautor Ho-Cheol Kim, PhD., programový riaditeľ programu Umelá inteligencia pre zdravý život, spolupráca medzi IBM Research a UC San Diego v rámci siete IBM AI Horizons Network. „Aplikácia tejto technológie na budúce štúdie mikrobiómov by mohla pomôcť odhaliť hlbšie poznatky o korelácii medzi tým, ako mikrobiómy ovplyvňujú naše celkové zdravie, a širokým spektrom chorôb a porúch od neurologického po kardiovaskulárne a imunitné zdravie.“
Podľa spoluautora Yoshiki Vázquez-Baeza PhD., zástupca riaditeľa bioinformatickej integrácie v UC San Diego Centre for Microbiome Innovation, predikcia veku je obzvlášť atraktívna metóda na školenie prediktívnych modelov, pretože účastníci nemusia splniť špeciálne kritériá, aby sa stali darcom vzorky, a posúdenie veku spravidla nevyžaduje návštevu nemocnice.
Ďalšie štúdie, ktoré sa zameriavajú na jednu konkrétnu podmienku, zápalové ochorenie čriev, často majú problém získať dostatok účastníkov, ktorí spĺňajú kritériá štúdie a ktorí sú ochotní sa zúčastniť, aby mohli vyvodiť zmysluplné závery. Ale tu, široká použiteľnosť predikcie veku nám umožnila preskúmať hranice mikrobiálneho modelovania v bezprecedentnom meradle. “
Yoshiki Vázquez-Baeza, PhD., docent bioinformatickej integrácie v UC San Diego Centre for Microbiome Innovation
„Naučiť sa vytvárať presné a robustné modely založené na mikrobiómoch otvorí dvere mnohým biotechnologickým aplikáciám, a pomôcť nám lepšie porozumieť vzťahu určitých baktérií k výsledkom záujmu, “Povedal Knight.