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Cell子刊:生成式AI模型,从头生成抗菌肽,对抗抗生素耐药难题
生物世界·2025-09-07 12:03

行业背景与挑战 - 抗生素耐药性的发展速度已远超新型抗生素的发现能力 [2] - 抗菌肽作为传统抗生素的有前景替代品,具有广谱抗菌活性,但其发现过程面临巨大序列空间和复杂结构活性关系等挑战 [2] 技术突破:AMP-Diffusion模型 - 研究团队开发了一种名为AMP-Diffusion的潜在扩散模型,该模型基于蛋白质语言模型嵌入并对抗菌肽序列进行微调 [3] - AMP-Diffusion直接在源自ESM-2蛋白质语言模型的潜在空间上操作,无需对蛋白质潜在空间进行训练,实现了与基础模型的深度集成 [7] - 该模型能够通过系统地探索序列空间来快速发现抗菌肽候选物 [3] 研究成果与实验验证 - 使用AMP-Diffusion生成了50000个候选抗菌肽序列,并合成了46个排名靠前的候选肽进行验证 [8] - 76%的测试候选抗菌肽具有低毒性且能杀灭细菌 [9] - 验证显示候选抗菌肽具有广谱抗菌活性,包括对多重耐药菌株的活性,其主要作用模式为膜通透性和去极化 [8] - 在临床前小鼠模型中,先导抗菌肽降低了细菌载量,其疗效与多粘菌素B和左氧氟沙星相当,且未检测到不良反应 [8][9] 技术平台价值 - AMP-Diffusion为设计抗生素提供了一个强大的平台 [8] - 该研究展示了生成式人工智能与蛋白质语言模型结合在精确控制多肽属性方面的潜力 [7]