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：

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