Nouvelle orientation des applications des jumeaux numériques : analyser le développement du nourrisson

Des recherches menées par l'Université de Chicago montrent que les « jumeaux numériques » pilotés par la technologie de l'IA peuvent modéliser le microbiome du bébé pour prédire d'éventuels problèmes de développement neurologique qui pourraient survenir plus tard au cours de la croissance du bébé.

En utilisant des données très précoces relatives au microbiome intestinal provenant d'échantillons fécaux de nourrissons prématurés, le jumeau numérique peut prédire très précisément la composition ultérieure de son microbiome et les défauts de développement neurologique correspondants.

L'article a été publié dans la revue Science Exhibition. Ishanu Chattopadhyay de l'Université de Chicago, l'auteur principal de l'étude, a déclaré dans un communiqué : « Nous avons simplement examiné un instantané du microbiome et analysé différents niveaux de différents types de microbiome. bactéries. , nous pouvons rapidement tirer des conclusions. En effet, le microbiome continue de changer et de mûrir pendant la petite enfance. "

Nous avons donc développé une nouvelle méthode pour utiliser l'IA générative pour construire un système jumeau numérique pour les micro-organismes. simuler les interactions des populations bactériennes à mesure qu’elles évoluent.

Cette recherche en est encore à ses débuts, mais si elle est validée, l’équipe pense qu’elle pourrait aider à prédire quels bébés pourraient avoir besoin d’une greffe précoce de microbiome pour améliorer leur développement neurologique.

Au cours de la discussion, les auteurs ont souligné : « De plus en plus de preuves montrent qu'un déséquilibre microbien peut conduire à l'apparition et au développement d'une variété de maladies, notamment en affectant les processus digestifs de base et même en accédant à la trajectoire microbiote-intestin-cerveau du système nerveux central. système. Système."

Les sciences naturelles ont observé le rôle du microbiome dans le développement du cerveau humain, y compris chez les nourrissons prématurés, et la relation entre la dysbiose microbienne et la neuroinflammation et les troubles du développement neurologique, mais les spécificités de son fonctionnement de l'axe cérébral glial demeurent. un mystère qui n’a pas encore été entièrement révélé.

Pour faire progresser l'exploration dans ce domaine, Chattopadhyay et ses collègues ont utilisé des profils d'ARN ribosomal 16S provenant de 398 échantillons extraits de 88 prématurés pour guider et entraîner un modèle numérique. Les données fournies par les bébés, certains présentant des problèmes de développement neurologique et d’autres sans symptômes, ont permis à l’IA d’apprendre à prédire d’éventuels problèmes de développement chez les nouveau-nés.

L'équipe de recherche a découvert que Digital Kids peut prédire le risque de déficits de développement et de mauvaise croissance du périmètre crânien, avec un taux d'observation correct de 76 % des caractéristiques du sujet. Le taux d’exactitude des prédictions positives à 30 semaines était de 95 % et le taux d’exactitude des prédictions spécifiques était de 98 %.

Les chercheurs ont calculé qu'une transplantation précoce du microbiome peut aider environ 45 % des nourrissons à éviter des problèmes de développement, mais la situation spécifique doit être vérifiée davantage dans les travaux futurs, en particulier les effets négatifs possibles d'une supplémentation incorrecte en microbiote.

Chatopadhyay a expliqué : "Nous ne pouvons pas espérer réduire les risques de développement en donnant simplement des probiotiques. Le microbiome du bébé est très important et il doit être contrôlé avec précision sous plusieurs angles lors de la supplémentation."

Les chercheurs ont également mentionné que les modèles de jumeaux numériques pourraient être utilisés. à l’avenir, concentrer la recherche sur des conditions spécifiques et des cibles thérapeutiques dans le microbiome intestinal. Par rapport aux méthodes de recherche existantes, elle devrait raccourcir considérablement le cycle de développement des plans de diagnostic et de traitement.

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