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研究人员开发了一种新的基于人工智能的抗菌肽查找器

研究人员开发了一种新的基于人工智能的抗菌肽查找器

在过去几十年中,抗微生物药物耐药性已成为全球主要公共卫生问题。这导致了寻找治疗微生物感染的替代方法。

其中一项创新是发现某些肽的抗菌特性。抗菌肽 (AMP) 是在大多数动物、植物和微生物中发现的短肽,是抵御感染的天然防御。AMP通过一种非特异性机制来对抗有害细菌,防止它们产生抗菌素耐药性。

尽管有这些非凡的能力,但对AMP的研究受到阻碍,因为用于识别候选AMP的现有系统就像一个黑匣子,其中输出不容易解释以进行进一步分析。

现在,在最近发表在《蛋白质科学》上的一项突破中,光州科学技术研究所的一组研究人员,包括Hojung Nam教授和Hansol Lee先生,提出了一种AMP-BERT分类系统,该系统使用基于AI的双向编码器表示变压器(BERT)架构来改进现有的AMP分类模型

当被问及开发分类系统背后的动机时,Nam教授解释说:“滥用和过度使用抗生素导致细菌的发展,这些抗生素无法有效治疗。这不仅导致人类健康风险增加,也增加了农业健康风险。因此,我们希望开发一个AMP预筛选平台,该平台不是算法的黑匣子,但可以轻松解释以进行进一步研究。

该团队整合了一个基于自然语言处理(NLP)的深度神经网络,该网络使用数十亿个蛋白质序列进行预训练,然后使用来自基准AMP数据库的数千个肽序列进行微调。这使得AMP-BERT模型不仅可以从输入肽序列中提取结构和功能信息,还可以区分AMPS和非AMP。这增强了预测能力,即使使用外部数据,模型也能做出更好的分类。

该团队还设计了该模型,为输入肽序列中的每个氨基酸分配单独的注意力分数。然后,注意力特征揭示了AMP的重要亚区域,这些亚区域在决定肽是否具有抗菌特性方面起着重要作用。此外,预测结果表明,AMP-BERT模型的适用性甚至延伸到看不见的肽数据,并且可以从这些肽中学习有意义的功能和结构信息。

新型AMP-BERT肽预筛选模型可以为发现和开发用于治疗抗菌素耐药性疾病的基于AMP的候选药物打开新的大门。该预测平台提供的重要肽亚区域信息也可用于优化肽的抗生素效率。

南教授总结说:「随着越来越多的AMP得到实验验证,以及使用计算方法发现新的结构信息,我们将能够制造更有效的抗生素药物,并有可能在不久的将来阻止新的大流行在全球蔓延。

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