人工智能在微生物組的應(yīng)用具有巨大的潛力，從加速對這些豐富生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)科學(xué)理解的能力，到利用微生物群改善人類健康和減輕疾病。以下是在未來幾年人工智能特別適合幫助解決的一些問題。
1.預(yù)測微生物組
微生物組構(gòu)成一個復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)。我們能否預(yù)測未來的微生物組會發(fā)生什么，就像預(yù)測天氣一樣？如果微生物組暴露在抗生素或其他藥物中，我們能預(yù)測恢復(fù)與持續(xù)的微生物失衡嗎？如果我們改變宿主的飲食，我們能預(yù)測微生物組隨時間會發(fā)生什么嗎？如果我們有意引入新的微生物，會發(fā)生什么？治療目的，例如噬菌體或活細(xì)菌療法？我們能否預(yù)測植入和對現(xiàn)有微生物群的影響？解決這些問題將涉及處理時間信息或輸入序列的模型，這是人工智能研究的一個非?；钴S的領(lǐng)域。
2.闡明宿主-微生物相互作用
盡管有證據(jù)表明微生物組與宿主廣泛互動，但這些互動的細(xì)節(jié)，包括其背后的分子機制，仍然描述得不夠清楚。哪些微生物單獨或結(jié)合作用于宿主細(xì)胞以防止疾病，還是促進病理？宿主細(xì)胞如何響應(yīng)？這種互動的機制是什么，例如分泌的代謝物、細(xì)胞表面蛋白質(zhì)/多糖等？這些因素如何塑造宿主的免疫庫，并影響對疫苗或感染的反應(yīng)？能夠解開這些復(fù)雜互動的AI模型需要整合多模態(tài)數(shù)據(jù)集測量宿主和微生物生理學(xué)的多個方面，并利用縱向和擾動實驗來幫助確定潛在機制的因果關(guān)系。
3.揭示宏基因組學(xué)的“暗物質(zhì)”
人類微生物組中的大量細(xì)菌基因尚未注釋。這些基因的結(jié)構(gòu)和功能是什么？它們是如何被調(diào)節(jié)以參與重要的細(xì)菌生理過程的？除了細(xì)菌之外，微生物組中的病毒和原生生物成分甚至更不為人所知。我們?nèi)绾螠?zhǔn)確地識別并為之前未被研究的病毒或微生物組共生原生生物提供上下文？這些微生物與其他微生物組成分如何相互作用？歷史上，對新生物序列的分析主要依賴于基于同源性的生物信息學(xué)方法；然而，對于來自未充分研究的生物體的基因組的序列，可能與任何已知序列的同源性有限。最近，AI在預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的令人興奮的進展提供了一種潛在的強大替代方法，利用結(jié)構(gòu)和其他特征，這些特征可能為微生物組的“暗物質(zhì)”功能提供更直接的洞察。這樣的模型不僅可以用來理解新型微生物分子結(jié)構(gòu)，還可以用于診斷和治療目的。
4.微生物組生物地理學(xué)的繪制
在宏觀生態(tài)系統(tǒng)的空間組織的重要性已經(jīng)得到長期確立，定向研究也表明微生物群落的空間結(jié)構(gòu)如何使局部互動和生態(tài)位利用變得重要。如何擴大微生物組空間結(jié)構(gòu)的特征？這些結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定，還是隨著宿主或環(huán)境變化而積極重新配置？空間結(jié)構(gòu)如何影響微生物組的功能？新的高通量分子技術(shù)、基于光學(xué)的方法以及用于圖像分析和解釋的DL方法有可能揭開微生物組研究這一激動人心新領(lǐng)域的奧秘。
5.AI與實驗形成閉環(huán)
理解生物系統(tǒng)最終需要進行實驗以獲取數(shù)據(jù)。設(shè)計有信息價值的微生物組實驗并非易事，部分原因是微生物組的復(fù)雜性和需要評估和考慮的大量可能變量的組合。此外，這樣的實驗可能成本高昂，尤其是如果它們涉及人類或動物模型。人工智能能否用于設(shè)計能夠提供最大信息的實驗？一旦獲得結(jié)果，人工智能模型是否可以自我更新并建議下一輪實驗？我們能否使用人工智能來幫助我們理解這些實驗的結(jié)果，例如，基于科學(xué)文獻訓(xùn)練的AI模型可以總結(jié)結(jié)果并根據(jù)先驗知識提出可能的解釋？目前這樣的AI系統(tǒng)聽起來可能像是科幻小說，但使用深度學(xué)習(xí)進行最優(yōu)實驗設(shè)計的統(tǒng)計框架已經(jīng)存在，快速的自然語言處理系統(tǒng)進展表明，我們可能很快就能使用人工智能來幫助我們解釋發(fā)現(xiàn)并提出下一步行動。
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