多肽合成

抗生素耐药性是现代医学面临的严峻挑战之一。近几十年来，产生抗生素耐药性的病原微生物数量不断增加，全球耐药细菌感染造成的死亡人数每年达到70万人。抗生素肽（AMPS）作为解决抗生素耐药性的候选方案之一，具有不易产生耐药性、作用快等优点。同时，由于易降解，不会对环境造成持续污染。因此，迫切需要开发出能够应对多种耐药细菌的新药，以缓解耐药性问题；然而，用传统方法筛选新药的候选人成功率较低，迫切需要高通量的挖掘和筛选。

抗菌肽是一种具有抗微生物活性的小肽，其作用范围包括细菌、真菌、病毒和寄生虫。抗菌肽可以通过多种作用机制抑制病原微生物，其中更常见的作用机制是结合病原微生物的细胞膜，扰乱细胞膜结构；或者直接在细胞膜上形成微孔，使细胞内容物流出，最终杀死病原微生物。近年来，抗菌肽能抵抗多种耐药细菌，不易产生耐药性，被认为是下一代替代传统抗生素的抗生素。如果能在大量微生物和微生物组中有效、高通量挖掘，将非常有利于耐药细菌的临床治疗。

近日，中国科学院微生物研究所王军研究员与陈义华研究员团队合作，在Naturebiotechnology期刊上发表了题为：Identification of antimicrobial peptides from the human gut microbiome using deep learning

本文采用自然语言学习（NLP）的多种神经网络方法，实现抗菌肽挖掘模型的构建和优化；通过该预测模型在大型微生物组（1万多个样本）中的应用，共挖掘合成了216种潜在的新型抗菌肽。

经实验证明，181种新型抗菌肽具有抗菌活性（占83.8%）。进一步实验表明，抗菌肽对多种耐药革兰氏阴性菌具有较强的抗菌能力，部分抗菌肽在动物感染模型中具有很好的体内活性和安全性。

结合微生物组大数据和最新的深度学习模型，提供了人工智能大分子挖掘和转化的良好例子；同时，也表明微生物组数据中有大量的开发资源，可以通过计算方法快速、高通量地探索具有生物活性的分子。其次，该研究还扩大了人工智能在生物医学领域的应用范围。以往的研究主要集中在医学图像处理、小分子药物筛选等领域，增加了人工智能的应用场景。考虑到未来随着测序数据的积累，将获得更多的微生物大数据。同时，小分子药物和肽的搜索空间仍处于早期探索阶段，对挖掘多功能分子（治疗感染、代谢和免疫性疾病）具有很大的发展潜力。

       写到最后：

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