人工智能有望短期發(fā)現(xiàn)多種新型抗生素

目前抗生素耐藥性已被世界衛(wèi)生組織列為人類(lèi)面臨的十大公共衛(wèi)生威脅之一。因此，快速高效的尋找新型抗生素迫在眉睫。抗菌肽（AMP）由于不太可能引起耐藥性，不僅能成為傳統(tǒng)抗生素替代品，還為抗生素耐藥性的病原體提供了新的候選藥物來(lái)源。

近日，中國(guó)科學(xué)院微生物研究所的研究人員發(fā)表題為“Identification of antimicrobial peptides from the human gut microbiome using deep learning”的研究論文，描述了利用人工智能有效地挖掘大型腸道微生物組數(shù)據(jù)集，以尋找具有抗菌特性肽的方法。

研究人員通過(guò)對(duì)大規(guī)模宏基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，識(shí)別出與已知AMP相似的序列，作為AMP的識(shí)別管道，對(duì)多個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型（如循環(huán)和注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的性能進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。在檢索出的4409個(gè)代表性基因組中篩選出了2349個(gè)候選AMP，通過(guò)基因表達(dá)數(shù)據(jù)、相對(duì)豐度和與選定細(xì)菌的關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步鑒定出241條抗菌肽序列，并合成了最終的216個(gè)多肽，其中181個(gè)具有抗菌活性，命中率為83.8%，這一發(fā)現(xiàn)有力的說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠有效地加快發(fā)現(xiàn)新型抗生素的進(jìn)度。

原文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41587-022-01327-w

注：此研究成果摘自《Nature Biotechnology》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場(chǎng)，僅供參考。

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