目前抗生素耐藥性已被世界衛生組織列為人類面臨的十大公共衛生威脅之一。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源。

近日，中國科學院微生物研究所的研究人員發表題為“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據集，以尋找具有抗菌特性肽的方法。

研究人員通過對大規模宏基因組數據進行搜索，識別出與已知AMP相似的序列，作為AMP的識別管道，對多個基于深度學習的自然語言處理模型（如循環和注意力神經網絡）的性能進行評估和優化。在檢索出的4409個代表性基因組中篩選出了2349個候選AMP，通過基因表達數據、相對豐度和與選定細菌的關聯，進一步鑒定出241條抗菌肽序列，并合成了最終的216個多肽，其中181個具有抗菌活性，命中率為83.8%，這一發現有力的說明機器學習模型能夠有效地加快發現新型抗生素的進度。

原文鏈接：

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

注：此研究成果摘自《Nature Biotechnology》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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