Roboty laboratoryjne i AI znalazły trio bakterii poprawiające zdrowie jelit

Zespół inżynierii biomedycznej z Duke University opracował metodę, która pozwala systematycznie przeszukiwać biliony możliwych kombinacji bakterii jelitowych i włókien dietetycznych, zamiast testować je metodą prób i błędów. Wyniki, opublikowane 27 lipca 2026 roku w czasopiśmie Nature Chemical Biology, pokazują konkretną trójkę bakterii i jeden rodzaj błonnika, które w połączeniu niezawodnie produkują maślan, związek kluczowy dla zdrowia jelit, niezależnie od tego, jakie inne mikroorganizmy już tam żyją.

• Zespół przetestował 15 gatunków bakterii jelitowych w kombinacji z 6 rodzajami włókien dietetycznych, co dało biliony możliwych zestawień
• Roboty laboratoryjne przeprowadziły pięć serii wysokoprzepustowych eksperymentów, jednocześnie badając do 390 warunków
• Zidentyfikowana kombinacja to bakterie Bacteroides uniformis, Anaerostipes caccae i Prevotella copri razem z włóknem inuliny
• Wyniki opublikowano 27 lipca 2026 r. w Nature Chemical Biology (DOI 10.1038/s41589-026-02272-4)
• Globalny rynek probiotyków i prebiotyków wart jest około 130 miliardów dolarów

Metoda zamiast zgadywania

Kierowniczka badania Ophelia Venturelli, profesor nadzwyczajna inżynierii biomedycznej na Duke University, tłumaczy, że dotychczasowe podejście do projektowania suplementów probiotycznych i prebiotycznych opierało się głównie na intuicji i ograniczonych testach. Firmy łączyły bakterie z błonnikami, licząc na efekt synergii, ale bez systematycznego sposobu sprawdzenia, które zestawienia faktycznie działają w warunkach zmienności ludzkiego mikrobiomu.

Problem polega na tym, że skład mikrobiomu jelitowego różni się drastycznie między ludźmi, w zależności od diety, przyjmowanych leków i wcześniej obecnych w jelitach organizmów. Kombinacja bakterii i błonnika, która działa u jednej osoby, może zupełnie zawieść u innej. Zespół z Duke chciał znaleźć zestawy, które dają powtarzalny efekt niezależnie od tego tła.

Roboty i uczenie aktywne

Kluczem do przeszukania tak ogromnej przestrzeni możliwości było połączenie automatyzacji laboratoryjnej z algorytmami uczenia maszynowego opartymi na optymalizacji bayesowskiej. Roboty laboratoryjne wykonywały tysiące równoległych eksperymentów hodowli bakterii w różnych mieszankach, a model AI analizował wyniki każdej rundy i na tej podstawie proponował, które kombinacje przetestować w kolejnej turze, zawężając stopniowo pole poszukiwań.

W pięciu seriach wysokoprzepustowych testów, z których każda badała jednocześnie do 390 warunków, zespół był w stanie eksplorować ułamek z bilionów teoretycznie możliwych zestawień, ale wystarczający, by trafić na kombinację dającą spójny, przewidywalny rezultat.

Probiotyki same w sobie mogą nie kolonizować jelita wystarczająco długo - Ophelia Venturelli, profesor nadzwyczajna inżynierii biomedycznej, Duke University

Co znaleziono

Zidentyfikowana triada, bakterie Bacteroides uniformis, Anaerostipes caccae oraz Prevotella copri w połączeniu z włóknem inuliny, konsekwentnie produkowała maślan (butyrat), krótkołańcuchowy kwas tłuszczowy, który odżywia komórki wyściełające jelito grube, wspiera barierę jelitową i ma udokumentowane działanie przeciwzapalne. Według zespołu efekt utrzymywał się niezależnie od tego, jakie inne mikroorganizmy były już obecne w badanym środowisku, co jest kluczowe, bo to właśnie ta zmienność dotąd psuła powtarzalność wyników komercyjnych produktów.

Znaczenie dla przemysłu i medycyny

Globalny rynek probiotyków i prebiotyków, wart około 130 miliardów dolarów, od lat zmaga się z problemem niespójnych efektów: produkt, który w badaniach klinicznych działa u jednej grupy pacjentów, u innej nie daje żadnego rezultatu. Metoda opracowana w Duke oferuje sposób na projektowanie kombinacji z gwarancją odtwarzalności, co mogłoby przełożyć się na bardziej celowane produkty dopasowane do konkretnych schorzeń żołądkowo-jelitowych.

Autorzy badania wskazują też na szersze zastosowania kliniczne, w tym potencjał we wspieraniu leczenia chorób zapalnych jelit i innych zaburzeń, w których zaburzona równowaga mikrobiomu odgrywa rolę. Naukowcy podkreślają, że kolejnym krokiem jest przetestowanie znalezionej kombinacji w modelach zwierzęcych i docelowo w badaniach z udziałem ludzi.

Szersze tło

Badanie wpisuje się w rosnący trend wykorzystania robotyki laboratoryjnej połączonej z AI do przyspieszania odkryć biomedycznych, od projektowania leków po inżynierię mikrobiomu. Automatyzacja pozwala na skalę eksperymentów niemożliwą do osiągnięcia metodami ręcznymi, a algorytmy uczenia aktywnego minimalizują liczbę potrzebnych prób, kierując badaczy od razu w stronę najbardziej obiecujących kombinacji zamiast losowego przeszukiwania.

Projekt sfinansowały amerykańskie National Institutes of Health oraz Army Research Office. W zespole, poza Venturelli, znaleźli się między innymi Bryce M. Connors, Jaron Thompson, Manasi Subhash Gangan, Nick Quinn-Bohmann, Sean M. Gibbons oraz badacze z innych ośrodków współpracujących przy projekcie.

Źródła: AI and robotics accelerate search for better gut microbiome therapies (https://pratt.duke.edu/news/ai-gut-microbiome-therapies/), AI and robotics accelerate search for better gut microbiome therapies (https://phys.org/news/2026-07-ai-robotics-gut-microbiome-therapies.html)