Новый подход с использованием искусственного интеллекта (ИИ) показывает, как можно использовать микроорганизмы в организме и молекулы в клетках для прогнозирования состояния здоровья человека, утверждают исследователи Медицинского колледжа штата Пенн и Юго-западного медицинского центра Техасского университета, пишет News Medical Life Sciences.  По их словам, это может повысить точность прогнозирования развития заболеваний человека, таких как воспалительные заболевания кишечника и диабет. Микробиом человека состоит из триллионов микроорганизмов, таких как грибки и бактерии, которые живут в организме, обычно в кишечнике, и влияют на общее состояние здоровья. Эти организмы, а также метаболом - или молекулы, содержащиеся в клетках и тканях - оказывают важное влияние на медицинские исследования. В настоящем исследовании предлагается изучить полезные характеристики из наборов данных, в которых измеряются как микробиом, так и метаболом, и использовать их для существенного повышения точности предсказания риска в наборах данных, в которых измеряется только микробиом. Результаты представляют статистическое обучение и основанный на ИИ неинвазивный подход с использованием микробиома кишечника, который может выявить людей с повышенным риском заболеваний. По мнению исследователей, объединение данных микробиома и метаболома может более точно предсказать исход заболевания и привести к лучшему пониманию механизмов болезни. Ученые предложили новую интегративную систему моделирования под названием Microbiome-based Supervised Contrastive Learning Framework (MB-SupCon). Применяя новый метод, они изучили данные микробиома кишечника и метаболома в образцах стула 720 пациентов, чтобы предсказать факторы, связанные с диабетом 2 типа. По словам исследователей, MB-SupCon превзошел существующие методы машинного обучения и оказался высокоточным для прогнозирования статуса инсулинорезистентности пациентов (84%), пола (78%) и расы (80%).