デジタルツインアプリケーションの新たな方向性: 乳児の発達の分析

シカゴ大学主導の研究は、AI テクノロジー主導の「デジタル ツイン」が赤ちゃんのマイクロバイオームをモデル化し、赤ちゃんの成長の後半に発生する可能性のある神経発達上の問題を予測できることを示しています。

未熟児の糞便サンプルから採取した非常に初期の腸内マイクロバイオーム関連データを使用することで、デジタルツインはその後のマイクロバイオーム構成とそれに対応する神経発達欠陥を非常に正確に予測できます。

この論文は、サイエンス・エキシビション誌に掲載されました。「私たちは単にマイクロバイオームのスナップショットを調べ、さまざまな種類の細菌を分析しただけです」と、筆頭著者であるシカゴ大学のイシャヌ・チャトパディヤイ氏は声明で述べた。なぜなら、マイクロバイオームは幼児期に変化し、成熟し続けるからです。」

したがって、私たちは生成 AI を使用してマイクロバイオームを構築する方法を開発しました。これは、細菌の個体数の変化に応じた相互作用をシミュレートできるシステムのデジタル ツインへの新しいアプローチです。 。

研究はまだ初期段階にあるが、検証されれば、神経発達を改善するためにどの赤ちゃんに早期のマイクロバイオーム移植が必要かを予測するのに役立つ可能性があると研究チームは考えている。

議論の中で、著者らは次のように指摘しました。「微生物のバランスの崩れが、基本的な消化プロセスへの影響や、微生物叢、腸、脳へのアクセスなど、さまざまな病気の発生や発症につながる可能性があることを示す証拠が増えている」 line TRAVEL CENTRAL NERVOUS SYSTEM ''

自然科学は、早産児を含む人間の脳の発達におけるマイクロバイオームの役割と、微生物の腸内細菌叢異常と神経炎症および神経発達障害との関係を観察してきましたが、そのグリアの特異的なメカニズムは脳軸の働きは未だ完全には解明されていない謎です。

この分野の探索を進めるために、Chattopadhyayらは、88人の未熟児から採取した398サンプルの16SリボソームRNAプロファイルを使用して、デジタルモデルを導き、トレーニングした。神経発達に問題のある赤ちゃんや症状のない赤ちゃんから提供されたデータにより、AI は新生児の潜在的な発達上の問題を予測する方法を学習することができました。

研究チームは、Digital Kids が発達の遅れと頭囲の成長不良のリスクを予測でき、被験者の特徴を正確に観察できる率が 76% にも達したことを発見しました。 30週時点での陽性予測精度は95%、特異度予測精度は98%でした。

研究者らは、早期のマイクロバイオーム移植により約45%の乳児が発達上の問題を回避できると計算したが、具体的な状況、特にマイクロバイオームの誤った補給による悪影響の可能性については今後の研究でさらに検証する必要がある。

チャトパディヤイ博士は、「プロバイオティクスを与えるだけでは、発達リスクの軽減は期待できません。赤ちゃんのマイクロバイオームは非常に重要であり、サプリメントの摂取は多角的に正確に制御する必要があります。

研究者らも同様です。」と説明しました。同氏は、デジタルツインモデルは将来、腸内マイクロバイオームの特定の状態と治療目標に研究を集中させる可能性があると述べた。既存の研究手法と比較して、診断・治療計画の策定サイクルが大幅に短縮されることが期待されます。

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