【導語】抗生素耐藥性成全球公共衛生威脅，傳統藥物逐漸失效，尋找全新抗感染策略刻不容緩。9月2日，《細胞·生物材料》刊載研究顯示，科研人員借助生成式人工智能設計出多種高效抗菌肽，對多種超級耐藥菌有強殺滅力且安全性高，為藥物研發開辟新路徑。

編譯：高傑

當人類被細菌、真菌等病原體侵襲時，抗生素往往是臨床治療的“主力軍”。但隨著耐藥性問題日益嚴峻——全球每年因耐藥菌感染死亡的人數已超(chāo)百(bǎi)萬(wàn)，傳(chuán)統(tǒng)抗(kàng)感(gǎn)染(rǎn)藥(yào)物的效果不斷打折扣，尋找全新的抗感染策略迫在眉睫。

9月2日，國際知名期刊《細胞·生物材料》發表的一項研究取得突破性進展：賓夕法尼亞大學和杜克大學的研究人員成功利用生成式人工智能技術創造出多種高效抗菌肽，為解決抗生素耐藥性問題帶來了新希望。實驗數據顯示，這些AI設計的抗菌肽對多種超級耐藥菌表現出極強的殺滅能力。

PART.01 傳統抗生素逐漸失效

抗生素的發現曾是醫學史上最偉大的成就之一。然而，過度使用和濫用導致細菌產生耐藥性，使許多傳統抗生素逐漸失去效果。世衛組織已將抗生素耐藥性列為全球十大公共衛生威脅之一。

更令人擔憂的是，新抗生素的研發速度遠遠跟不上細菌產生耐藥性的速度。研發一種新抗生素通常需要10年以上時間，投入資金超過10億美元，而細菌產生耐藥性可能隻需要2-3年。

PART.02 自然界中的免疫武器

抗菌肽是生物體內天然存在的短鏈氨基酸，是先天免疫係統的重要組成部分。從人類到植物，幾乎所有生物都依靠抗菌肽來抵禦病原體入侵。

與傳統抗生素不同，抗菌肽通過物理機製破壞細菌細胞膜，導致細胞內容物外泄而死亡。這種作(zuò)用(yòng)機(jī)製(zhì)使(shǐ)得(de)細(xì)菌(jūn)很(hěn)難(nán)產(chǎn)生(shēng)耐(nài)藥(yào)性(xìng)。

然(rán)而(ér)，天(tiān)然(rán)抗(kàng)菌(jūn)肽(tài)存(cún)在(zài)穩(wěn)定(dìng)性(xìng)差(chà)、毒(dú)性較大等問題。科學家們一直試圖通過修飾天然抗菌肽來優化性能，但進展緩慢。傳統的試錯方法需要合成和測試大量候選分子，效率極低。


AMP-Diffusion模型和生成肽的特性

PART.03 AI設計抗菌肽的新突破

這項新研究采用了“生成式潛在擴散語言模型”的人工智能技術，徹底改變了抗菌肽的設計方法。

研究團隊首先訓練AI係統學習了已知抗菌肽序列的“語言規則”，就像理解人類語言一樣理解蛋白質的“氨基酸語言”，最終自主生成全新的、自然界中不存在的抗感染序列，整個過程實現了“從模仿到創造”的跨越。

該模型的優勢在於它不僅模仿現有抗菌肽，而是真正理解了氨基酸序列與抗菌功能之間的關係，從而能夠進行自主創造。

PART.04 實驗驗證效果顯著

研究團隊使用AMP-Diffusion生成50000個候選抗菌肽序列，並用APEX深度學習模型對其進行篩選，最終合成並實驗測試了46個抗菌肽序列，結果令人振奮：

▲這些AI設計的抗菌肽對耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）、耐碳青黴烯類肺炎克雷伯菌（CRKP）等多種超級耐藥菌表現出極強的殺滅能力。

▲某些AI設計的抗菌肽效果甚至超過了臨床常用的傳統抗生素。實驗數據顯示，這些新型抗菌肽能夠在很低的濃度下就有效抑製細菌生長。

▲更重要的是，這些抗菌肽同時保持了較高的安全性，對人類細胞顯示出低毒性，具有很好的選擇性毒性——能夠殺死細菌卻不傷害人體細胞。


小鼠感染模型中肽的抗感染活性

進一步機製研究表明，這些AI設計的抗菌肽一部分親水，一部分疏水，這種結構使它們能夠與細菌細胞膜結合並形成孔洞，導致細胞內容物外泄。由於細菌細胞膜與人類細胞膜在成分和結構上存在差異，這些抗菌肽能夠選擇性攻擊細菌細胞，而不傷害人類細胞。

AI設計的創新性在於，它能夠探索人類研究者可能忽略的氨基酸組合，發現意想不到的有效序列。這些序列在自然界中可能不存在，但卻具有理想的抗菌特性。

PART.05 AI輔助藥物研發的新紀元

這項研究的意義遠不止於抗菌肽設計本身，它展示了人工智能在生物醫學領域的巨大潛力，特別是在藥物研發方麵。

研究人員表示，同樣的方法可以應用於其他治療性肽類的設計，如抗癌肽、抗病毒肽、抗炎肽等。AI甚至可以為特定患者群體量身定製個性化治療方案。