AI让分子“起死回生”:拯救抗生素的新希望

生物工程师利用人工智能(AI)使分子“起死回生”[1]

为实现这种分子“复活”,研究人员应用计算方法对来自现代人类(智人)和我们早已灭绝的远亲尼安德特人和丹尼索瓦人的蛋白质数据进行分析。这使研究人员能够鉴定出可以杀死致病细菌的分子,从而促进研发用于治疗人类的感染等疾病的新药物。

“我们的动力是寻回过去的分子来解决当今面临的问题,”佩尼西尔维尼亚大学费城分校的生物工程学家、该研究报告的作者Cesar de la Fuente说。这项研究于2023728日发表在《Cell Host & Microbe》(IF2022=30.3)杂志上。

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回顾过去

近几十年来,抗生素的开发速度逐步放缓, 如今大部分处方抗生素在市场上已有30多年的历史。与此同时,抗生素耐药菌正日益增多, 因此新一轮的治疗方法的开发迫在眉睫。

许多生物体会产生一种叫做肽的短蛋白亚单位,具有抗菌性质。一些抗菌肽已经被应用于临床,其中大部分是从细菌中分离出来的。

已灭绝物种的蛋白质可能是抗生素开发的一个未被挖掘的资源,这是de la Fuente及其合作者受一部经典大片启发并结合实际工作得出的结论。他说:“我们实际上开始考虑《侏罗纪公园》。”与科学家在1993年的电影中让恐龙复活不同,该团队提出了一个更为可行的想法:“为什么不复活分子呢?”

研究人员训练了AI算法以识别人类蛋白质上已知会被切割成肽的位点。为寻找新肽,该团队将算法应用于公开可用的现在人类(H. sapiens)、尼安德特人(H. neanderthalensis)和丹尼索瓦人(Denisovans)的蛋白质序列(蛋白质氨基酸图)数据。然后,研究人员利用先前描述的抗菌肽的特性预测这些新肽哪些可能会杀死细菌。

de la Fuente提到,使用AI筛选和测试候选药物只需几周的时间。相比之下,使用旧方法发现一种新抗生素则需要3 ~ 6年。

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实验设计

古老的抗生素

研究人员测试了数十种肽,检测它们是否能在实验室的培养皿中杀死细菌。然后,他们从中选择了6种有效的肽,其中4种来自现代人类,1种来自尼安德特人,1种来自丹尼索瓦人。将6种肽注入感染革兰阴性杆菌(人类常见的医院感染病原体)的小鼠体内进行实验。

结果发现,6种肽全部都阻止了生长在小鼠大腿肌肉中的革兰阴性杆菌,但都没有杀死细菌。其中5种分子杀死了生长在皮下脓肿中的细菌,但所需剂量很高。斯坦福大学化学生物学家Nathanael Gray说,使用的剂量“非常高”(extremely high)。

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现代肽类抗菌活性、对酶降解的抵抗能力以及古代肽类抗菌活性的机制

de la Fuente表示,调整最成功的分子可能会产生更有效的版本。同样,改进算法可能会改进抗菌肽的识别准确率,减少假阳性。“尽管我们使用的算法没有产生出色的分子,但我认为这个概念和框架代表了一种全新的药物发现思路,”de la Fuente说。

Gray说:“这个宏观思路很有趣。” 但在算法不能比现在更成功地预测临床相关肽之前, 他认为分子“复活”在药物研发方面不会产生太大影响。

斯坦福大学基因组学和精准医学专家Euan Ashley对于在抗生素开发这个不太被关注的领域看到了一种新方法,他表示de la Fuente和他的同事说服我,深入研究古老人类基因组是一种有趣且有潜在用途的方法

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分子“复活”技术可能为药物研发开辟新的途径,通过重新引入在现存生物体中已不再编码的生物活性分子。为了在已灭绝和现存人类蛋白质中寻找编码的抗菌肽,我们引入了panCleave随机森林模型,用于全基因组范围内裂解位点的预测。尽管其设计旨在全面适用于各种蛋白酶,我们的模型在三种现代人类半胱天冬氨酸蛋白酶中表现出色,超越了多个蛋白酶特异性裂解位点分类器。通过panCleave鉴定出的现代和古代蛋白质片段在体外显示出抗菌活性。引导性肽表现出抵抗蛋白水解的能力,并展现出膜通透性的多变性。此外,在代表性的现代和古代蛋白质片段中,我们在皮肤脓肿感染模型和临床前小鼠大腿感染模型中展示了抗感染的功效。这些结果表明,基于机器学习的加密肽前瞻性挖掘能够鉴定出稳定且无毒的肽抗生素。此外,我们通过古蛋白质组的开掘,确立了分子“复活”作为抗细菌药物发现的一个框架。

参考文献:

[1] Maasch, J. R. M. A., Torres, M. D. T., Melo, M. C. R. & de la Fuente-Nunez, C. Cell Host Microbe https://doi.org/10.1016/j.chom.2023.07.001 (2023).

查看原文内容

https://doi.org/10.1038/d41586-023-02403-0

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机器学习

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