近日，我校史俊峰教授團隊與曾湘祥教授團隊在國際知名學術期刊《Nature Communications》上發表了題為“A Foundation Model Identifies Broad-Spectrum Antimicrobial Peptides against Drug-Resistant Bacterial Infection”的研究論文。該研究開發了一種全新的抗菌肽發現基礎模型——deepAMP，并成功設計出多個可與抗生素媲美的廣譜抗菌肽，為應對日益嚴重的抗生素耐藥性危機提供了新的思路和方法。
耐藥性細菌感染是當前最嚴重的公共衛生問題之一，每年導緻約70萬人死亡，預計到2050年，這一數字将上升至1000萬。然而，在過去幾十年中，鮮有新型抗生素被發現并投入臨床使用，而且由于這些新抗生素的結構由于與已知的較老抗生素相似，細菌會很快适應并産生耐藥性。因此，研發具有全新結構的抗生素尤為迫切。抗菌肽是一類由10至50個氨基酸組成的陽離子、兩親性短肽，其獨特的膜損傷抗菌機制不易誘導細菌産生耐藥性，因此被視為後抗生素時代理想的抗生素替代品。然而，抗菌肽可能的序列組合數量極為龐大。例如，僅考慮20種天然氨基酸的情況下，一個20肽就有1020種不同的組合可能性，要想從中找到有效的抗菌肽無疑像大海撈針一樣困難。
為了快速生成和識别高活性的抗菌肽以應對抗生素耐藥危機，我校史俊峰教授團隊與曾湘祥教授團隊聯合研發了一個基于肽語言的深度生成框架（deepAMP），它包括生成和預測兩大部分。與現有的計算方法相比，deepAMP模型在識别有效抗菌肽方面展現出更高的準确性和可靠性。實驗結果表明，該模型生成高活性候選抗菌肽的成功率超過90%。這些候選抗菌肽主要通過增強細菌外膜的滲透性以及破壞細菌的細胞膜結構來發揮抗菌作用，這種物理性破壞使細菌難以通過突變單一的蛋白或者酶來産生耐藥性。通過構建小鼠真皮傷口感染模型進行測試，發現其中三條候選抗菌肽的體内抗感染療效與抗生素左氧氟沙星相媲美，并且不易誘導細菌産生耐藥性。
deepAMP模型的工作流程圖
