機械学習×腸内環境情報で
森下仁丹株式会社と株式会社メタジェンは2022年11月18日、共同研究により「メタボロゲノミクス」を用いて「生きたビフィズス菌を摂取することにより、便通が改善する人」の腸内環境の特徴に関する研究成果を公表した。
同研究成果は科学雑誌「Computational and Structural Biotechnology Journal」に2022年10月25日付で掲載されている。
ヨーグルトなどの発酵食品やビフィズス菌などのプロバイオティクスが便通改善に効果的であるという認識は一般的だが、そのメカニズムは未だ研究途中だ。
今回の研究ではビフィズス菌の摂取による便通改善の評価を行い、機械学習によって便通改善が見込まれる人の予測が可能かどうかが検討された。
同研究成果は科学雑誌「Computational and Structural Biotechnology Journal」に2022年10月25日付で掲載されている。
ヨーグルトなどの発酵食品やビフィズス菌などのプロバイオティクスが便通改善に効果的であるという認識は一般的だが、そのメカニズムは未だ研究途中だ。
今回の研究ではビフィズス菌の摂取による便通改善の評価を行い、機械学習によって便通改善が見込まれる人の予測が可能かどうかが検討された。
腸内細菌の特徴も判明
同研究は、便秘傾向者を主とした成人24名を対象に、2週間、ビフィズス菌粉末を内包した耐酸性シームレスカプセルを摂取してもらい、便通の評価および腸内細菌叢・腸内代謝物質の解析をプラセボ群と比較するというものだ。
この結果、摂取2週間後の排便回数は、ビフィズス菌を摂取した被験者がプラセボ群と比較して有意に増加。
機械学習を用いて、ビフィズス菌摂取前の腸内環境から便通改善効果が期待できる人を予測することに成功した。
便通改善効果が期待できる人の腸には、 Eubacterium属細菌の一種が多くDorea属細菌が少ないなど、複数の腸内細菌の特徴が認められている。
今後はこれらの結果をもとにさらなる研究を進め、腸内環境を考慮した製品開発が期待される。
(画像はプレスリリースより)
この結果、摂取2週間後の排便回数は、ビフィズス菌を摂取した被験者がプラセボ群と比較して有意に増加。
機械学習を用いて、ビフィズス菌摂取前の腸内環境から便通改善効果が期待できる人を予測することに成功した。
便通改善効果が期待できる人の腸には、 Eubacterium属細菌の一種が多くDorea属細菌が少ないなど、複数の腸内細菌の特徴が認められている。
今後はこれらの結果をもとにさらなる研究を進め、腸内環境を考慮した製品開発が期待される。
(画像はプレスリリースより)