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抗生素耐藥性是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。近幾十年來,產(chǎn)生抗生素耐藥性的病原微生物數(shù)量不斷增加,全球耐藥細(xì)菌感染造成的死亡人數(shù)每年達(dá)到70萬人。抗生素肽(AMPS)作為解決抗生素耐藥性的候選方案之一,具有不易產(chǎn)生耐藥性、作用快等優(yōu)點(diǎn)。同時,由于易降解,不會對環(huán)境造成持續(xù)污染。因此,迫切需要開發(fā)出能夠應(yīng)對多種耐藥細(xì)菌的新藥,以緩解耐藥性問題;然而,用傳統(tǒng)方法篩選新藥的候選人成功率較低,迫切需要高通量的挖掘和篩選。
抗菌肽是一種具有抗微生物活性的小肽,其作用范圍包括細(xì)菌、真菌、病毒和寄生蟲??咕目梢酝ㄟ^多種作用機(jī)制抑制病原微生物,其中更常見的作用機(jī)制是結(jié)合病原微生物的細(xì)胞膜,擾亂細(xì)胞膜結(jié)構(gòu);或者直接在細(xì)胞膜上形成微孔,使細(xì)胞內(nèi)容物流出,最終殺死病原微生物。近年來,抗菌肽能抵抗多種耐藥細(xì)菌,不易產(chǎn)生耐藥性,被認(rèn)為是下一代替代傳統(tǒng)抗生素的抗生素。如果能在大量微生物和微生物組中有效、高通量挖掘,將非常有利于耐藥細(xì)菌的臨床治療。
近日,中國科學(xué)院微生物研究所王軍研究員與陳義華研究員團(tuán)隊合作,在Naturebiotechnology期刊上發(fā)表了題為:Identification of antimicrobial peptides from the human gut microbiome using deep learning
本文采用自然語言學(xué)習(xí)(NLP)的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,實(shí)現(xiàn)抗菌肽挖掘模型的構(gòu)建和優(yōu)化;通過該預(yù)測模型在大型微生物組(1萬多個樣本)中的應(yīng)用,共挖掘合成了216種潛在的新型抗菌肽。
經(jīng)實(shí)驗證明,181種新型抗菌肽具有抗菌活性(占83.8%)。進(jìn)一步實(shí)驗表明,抗菌肽對多種耐藥革蘭氏陰性菌具有較強(qiáng)的抗菌能力,部分抗菌肽在動物感染模型中具有很好的體內(nèi)活性和安全性。
結(jié)合微生物組大數(shù)據(jù)和最新的深度學(xué)習(xí)模型,提供了人工智能大分子挖掘和轉(zhuǎn)化的良好例子;同時,也表明微生物組數(shù)據(jù)中有大量的開發(fā)資源,可以通過計算方法快速、高通量地探索具有生物活性的分子。其次,該研究還擴(kuò)大了人工智能在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。以往的研究主要集中在醫(yī)學(xué)圖像處理、小分子藥物篩選等領(lǐng)域,增加了人工智能的應(yīng)用場景??紤]到未來隨著測序數(shù)據(jù)的積累,將獲得更多的微生物大數(shù)據(jù)。同時,小分子藥物和肽的搜索空間仍處于早期探索階段,對挖掘多功能分子(治療感染、代謝和免疫性疾病)具有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/span>
寫到最后:
杭州固拓生物科技有限公司定制多肽合成業(yè)務(wù):藥物肽、臨床肽、訂書肽、淀粉肽、醛肽、環(huán)肽、二硫鍵搭橋多肽、穿膜肽、各種抗菌肽、美容肽、磷酸化肽、PEG肽、偶聯(lián)BSA和KLH抗原肽、各類酸修飾多肽、各種胺類化合物修飾多肽(苯胺、異戊胺、二乙胺)、各類熒光標(biāo)記肽(FITC、FAM系列、DOTA、TAMRA系列、Cy系列)同位素肽等。
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