AI赋能的人类微生物组研究

高通量微生物组分析的最新进展产生了大量数据集，为研究微生物在人类健康中的作用提供了前所未有的机会。然而，这些数据的复杂性和高维性带来了重大的分析挑战，通常超出了传统计算方法的能力。人工智能（AI），包括经典机器学习和现代深度学习方法，已成为应对这些挑战的强大解决方案。在这篇综述中，我们系统地探讨了微生物组研究中AI驱动的方法，包括聚类算法、降维技术、卷积和循环神经网络，以及新兴的大语言模型。我们从多尺度的角度评估了这些方法如何能够从复杂的微生物数据中提取有意义的生物学模式，促进对群落动态、宿主-微生物相互作用和功能基因组学的洞察。此外，我们还探讨了AI对学术研究和真实世界临床环境中转化应用的变革性影响，包括疾病诊断、治疗开发和精准微生物组工程。通过批判性地评估AI在此背景下的当前能力和局限性，本综述旨在为AI融入微生物组研究指明前进道路，最终加速个性化医疗的创新并加深我们对宿主-微生物组关系的理解。