在一項新的研究中,來自昆士蘭科技大學、賓夕法尼亞大學、復旦大學、歐洲分子生物學實驗室和愛爾蘭APC微生物組研究所利用機器學習識別出了863498種有前景的抗菌肽——能夠殺死或抑制傳染性微生物生長的小分子。這一發現是在全球重新關注抗菌藥耐藥性(AMR)的背景下得出的,因為人類正在與越來越多對現有藥物產生抗藥性的超級細菌作斗爭。相關研究結果于2024年6月5日在線發表在Cell期刊上,論文標題為“Discovery of antimicrobial peptides in the global microbiome with machine learning”。
昆士蘭科技大學微生物組研究中心研究員Luis Pedro Coelho副教授說,“我們迫切需要發現抗生素的新方法。抗菌藥耐藥性是最嚴重的公共衛生威脅之一,每年造成 127 萬人死亡。”
如果不采取干預措施,估計到2050年,AMR每年可能造成多達1000萬人死亡。他說,“利用人工智能來了解和利用全球微生物組的力量,將有望推動創新研究,從而取得更好的公共衛生成果。”
這些作者通過測試 100 種實驗室制造的針對臨床上重要的病原體的肽來驗證機器學習的預測。他們發現有79種肽能破壞細菌膜,63種肽特異性靶向金黃色葡萄球菌和大腸桿菌等抗生素耐藥細菌。Coelho說,“此外,一些肽還有助于消除小鼠的感染;其中兩種肽尤其能將細菌數量減少達四個數量級。”
在一種臨床前模型中,對受感染的小鼠進行了測試,用這些肽治療產生的效果與多粘菌素B(polymyxin B)的效果相似,其中多粘菌素B是一種市售抗生素,用于治療腦膜炎、肺炎、敗血癥和尿路感染。
為了得出這些結果,這些作者分析了 6 萬多份宏基因組(特定環境中的基因組集合),其中包含了 100 多萬種生物的基因構成。它們來自全球各地,包括海洋和土壤環境以及人類和動物腸道。由此產生的AMPSphere——一個包含這些新型多肽的綜合數據庫,已作為新抗生素發現的公開、開放資源出版。
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