机构名称：
¥ 1.0
生成人工智能（AI）为肽设计提供了强大的途径，但是由于庞大的序列空间，复杂的结构 - 活性关系以及平衡抗菌效力和低毒性的需求，此过程仍然具有挑战性。传统方法通常依赖于试验筛选，并且无法有效浏览潜在序列的巨大多样性。在这里，我们介绍了AMP-Diffusion，这是一种使用蛋白质语言模型的嵌入在抗菌肽（AMP）序列上微调的潜在潜扩散模型。通过系统地探索序列空间，AMP扩散可以快速发现有希望的抗生素候选物。我们生成了50,000个候选序列，随后使用我们的APEX预测模型对其进行过滤和排名。从这些过程中，合成了46位顶级候选人并通过实验验证。所得的AMP扩散肽表现出广泛的抗菌活性，靶向临床相关的病原体（包括多药抗性菌株），而人类细胞分析中的细胞毒性较低。机械研究表明，通过膜通透性和去极化进行细菌杀死，肽显示出良好的物理化学特征。在感染的临床前小鼠模型中，铅肽有效地减轻了细菌负担，表现出与多粘蛋白B和Levofloxacin相当的功效，没有可检测到的不良影响。这项研究强调了AMP扩散是设计新型抗生素和生物活性肽的强大生成平台的潜力，提供了一种有希望的策略来解决抗菌耐药性升级的挑战。
生成潜在扩散语言建模产生反...
主要关键词
相关文件推荐
