هوش مصنوعی در تحلیل تاثیر میکروبیوم روده بر عملکرد ورزشی

زمینه و هدف: میکروبیوم روده به عنوان یک تنظیم کننده کلیدی متابولیسم، ایمنی و التهاب سیستمیک شناخته می شود و شواهد فزاینده ای ارتباط آن را با ظرفیت هوازی، بازیابی و تطابق تمرینی نشان داده اند. پیچیدگی داده های متاژنومیک و متابولومیک نیازمند روش های تحلیلی پیشرفته است. هدف این مطالعه بررسی نقش الگوریتم های هوش مصنوعی در تحلیل داده های میکروبیوم و پیش بینی عملکرد ورزشی بود. روش ها: در یک مطالعه طولی، ۱۰۰ ورزشکار استقامتی و قدرتی طی ۱۶ هفته پایش شدند. نمونه های مدفوع برای توالی یابی ۱۶S rRNA و شاتگان متاژنومیک جمع آوری شد. شاخص های عملکردی شامل VO₂max، توان بی هوازی و شاخص های ریکاوری اندازه گیری گردید. داده های میکروبی، متابولیت های مشتق از اسیدهای چرب زنجیره کوتاه (SCFAs) و شاخص های التهابی با استفاده از مدل های Random Forest، XGBoost و شبکه های عصبی عمیق تحلیل شدند. یافته ها: تنوع آلفا (Shannon index) با VO₂max همبستگی مثبت نشان داد (r=۰.۴۸, p<۰.۰۱). فراوانی جنس های تولیدکننده بوتیرات با بهبود ریکاوری مرتبط بود. مدل XGBoost با دقت ۹۲٪ بهترین عملکرد را در پیش بینی سطح عملکرد هوازی داشت. نتیجه گیری: هوش مصنوعی قادر است از داده های پیچیده میکروبیوم الگوهای پیش بینی کننده عملکرد ورزشی استخراج کند. ادغام این رویکرد با فیزیولوژی تمرین می تواند پایه ای برای طراحی مداخلات تغذیه ای و تمرینی شخصی سازی شده فراهم کند.

کلیدواژه ها:

میکروبیوم روده ، هوش مصنوعی ، عملکرد ورزشی ، متاژنومیک ، متابولومیکس