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一个世纪前胰岛素的问世开启了多肽疗法的时代。然而,尽管有这样的谱系,直到20世纪末,肽疗法仍然被认为是一个利基领域。在过去的几十年里,多肽合成和修饰化学的技术进步大大促进了治疗多肽的发现和翻译。目前,超过80种多肽药物已获监管机构批准,550-750种多肽处于临床或临床前阶段。然而,由于肽序列的组合空间很大,系统地鉴定功能肽是困难的。
2023年1月12日,浙江大学计剑课题组、赵俊博课题组与张鹏课题组合作在Nature Biomedical Engineering(IF=29)杂志在线发表题为“Identification of potent antimicrobial peptides via a machine-learning pipeline that mines the entire space of peptide sequences”的研究论文,该研究报告了一个机器学习管道——顺序模型集成管道(sequential model ensemble pipeline, SMEP),它挖掘了由6-9个氨基酸组成的肽的整个虚拟库中的数千亿个序列,以识别有效的抗菌肽。
该管道由可训练的机器学习模块(用于执行经验选择、分类、排名和回归任务)组成,按照从粗到细的设计原则依次组装,以逐渐缩小搜索空间。经管道鉴定的三种主要的抗微生物六肽对广泛的临床分离的耐多药病原体表现出强烈的活性。在患有细菌性肺炎的小鼠中,所确定的多肽的雾化配方显示出与青霉素相当的治疗效果,毒性可忽略不计,并且诱导耐药性的倾向较低。总之,该研究报告的机器学习管道可能会加速新功能肽的发现。

肽分子是以氨基酸为基础的低聚物或聚合物。由于氨基酸的多样性,肽序列形成了一个巨大的潜在治疗库。例如,如果只考虑20种标准的蛋白原氨基酸,一个20-mer肽有1026种不同的可能性。传统的肽类药物研发依赖于从自然界中鉴定功能肽,这极大地限制了候选药物的搜索空间。显示技术,包括噬菌体显示、酵母显示、信使核糖核酸(mRNA)显示、核糖体显示和脱氧核糖核酸(DNA)显示,将搜索空间扩大到107-1015的序列文库。因此,即使使用最先进的实验技术,筛选整个肽文库空间以寻找新的候选药物也是一项不可克服的任务。
计算工具是药物发现过程中实验研究的补充。分子模拟长期以来一直被应用于研究小分子与其生物靶标之间的相互作用。然而,基于模拟的方法在处理每个问题时都需要大量的计算资源。机器学习技术最近在生物技术领域取得了巨大的成功,如大组学数据的分析、蛋白质结构预测、计算病理学以及药物和配方发现。由于其高通量能力,机器学习可以成为从完整搜索空间筛选治疗性肽的理想方法。
在这项研究中,研究人员选择了抗菌肽(antimicrobial peptides,AMPs)来构建一种高效和稳健的方法,用于从整个肽库中筛选性能最佳的候选肽。抗菌肽是补充抗生素治疗耐药细菌感染的有希望的候选药物,耐药细菌感染每年造成全球70万人死亡,预计到2050年每年将造成1000万人死亡。
与其他肽类药物类似,AMPs的开发通常从天然肽的分析开始。据报道,几种高通量实验方法从更广泛的肽库中发现了有效的AMPs,其中表面显示方法将搜索空间扩大到80万个序列。计算方法,包括定量结构-活性关系方法、从头设计、语言模型、模式插入、进化算法和具有分子模拟的深度生成模型,在AMPs序列优化、结构多样性和改进的治疗指标方面取得了相当大的进展。然而,这些策略仅限于搜索组合分子空间的一小部分。此外,硅法制得的AMPs由于其生产成本高、序列长度长、蛋白水解降解、溶解性差和脱靶毒性等原因,尚未在临床试验中进行测试。
更短和更容易获得的AMPs被认为是在临床转译前克服这些障碍的更好候选,然而更短的序列也可能损害抗菌活性。该研究从寻找六肽开始,因为MP196,一种六肽,是已知最短的具有有效抗菌活性的AMP。为了有效地从整个组合六肽库中筛选有效的AMPs,在这里提出了一个顺序模型集成管道(sequential model ensemble pipeline, SMEP),由多个步骤组成,包括经验选择、分类、排名、回归和湿实验室验证。该方法的主干是使用一组模型,按顺序缩小搜索空间,辅以通过持续学习的模型调整过程。

图1. AMP筛选方法概述(图源自Nature Biomedical Engineering )
通过SMEP,研究人员能够在短时间内从六肽、七肽、八肽和非肽库的整个搜索空间中识别出一系列有效的AMPs。湿式实验室实验证实,三种主要的六- AMPs (CRRI3、CRRI4和CRRI7)对不同的革兰氏阳性和革兰氏阴性病原体具有高效的抗氧化能力,与MP196的抗氧化能力相当或更好。
值得注意的是,所有三种主要抗菌肽均表现出较低的脱靶毒性和对临床衍生的多药耐药菌株(包括鲍曼不动杆菌)的强抗菌活性。在细菌培养100代后,这些六肽均未引起金黄色葡萄球菌耐药。此外,在健康和细菌性肺炎小鼠模型中,以雾化配方形式存在的先导肽与经典抗生素青霉素相比,表现出相似的治疗效果和安全性。

图2. 扩展肽库的筛选(图源自Nature Biomedical Engineering )
综上所述,该研究选择了抗菌肽来构建一种高效和稳健的方法,用于从整个肽库中筛选性能最佳的候选肽。抗菌肽是补充抗生素治疗耐药细菌感染的有希望的候选药物。研究所发现的六肽很有希望成为下一代抗生素,并表明SMEP框架可以成为在整个组合搜索空间范围内筛选潜在肽药物的可行方法。
原文链接:
https://www.nature.com/articles/s41551-022-00991-2
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