人工智能驱动的全球毒液组学挖掘：发现新型抗菌肽的突破性研究

为解决抗生素耐药性危机，研究人员利用深度学习模型APEX对16,123种毒液蛋白进行系统性挖掘，鉴定出386种结构独特的抗菌肽（VEPs）。实验验证显示53种肽对多重耐药菌具有显著活性，其中Arachnoserver-5在小鼠模型中实现3-log细菌负荷降低。该研究为开发不易产生耐药性的新型抗菌药物提供了创新策略。

　　

抗生素耐药性已成为全球公共卫生的重大威胁，每年导致约500万人死亡，尤其是革兰氏阴性菌的耐药性问题日益严峻。传统抗生素研发陷入停滞，而动物毒液中蕴含的百万年进化形成的生物活性分子成为未被充分开发的宝库。来自宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）的Cesar de la Fuente-Nunez团队通过人工智能与实验验证相结合的策略，在《Nature Communications》发表突破性研究，成功从全球毒液数据库中挖掘出新型抗菌肽。

研究采用深度学习模型APEX对ConoServer、ArachnoServer等四大数据库的16,123种毒液蛋白进行系统性分析，生成40,626,260个毒液加密肽段（VEPs）。通过预测最小抑菌浓度（MIC≤32μmol L^-1）和序列相似性筛选，最终获得386个候选肽。实验验证阶段采用圆二色谱（CD）分析构象变化，NPN/DiSC₃-5荧光探针检测膜破坏机制，并建立Acinetobacter baumannii皮肤感染小鼠模型评估体内疗效。

毒液组学挖掘与特征分析

通过UMAP降维可视化显示，ISOB数据库来源的VEPs与已知抗菌肽（AMPs）差异最大，形成独立的序列空间簇。理化特征分析揭示VEPs具有更高净电荷（+5.2±1.8）和疏水性（0.52±0.11），其中蜘蛛源肽富含赖氨酸（18.7%），而蛇毒肽苯丙氨酸含量突出（12.3%）。

抗菌活性与构效关系

53/58（91.4%）合成肽对至少一种耐药菌有效，Arachnoserver来源肽全部具有活性。CD光谱显示在膜模拟环境（10 mmol L^-1 SDS）中，VEPs从无序构象转变为α-螺旋（占比达62%），这种构象变化与膜破坏能力正相关。

作用机制研究

荧光检测证实23种VEPs可穿透铜绿假单胞菌外膜，26种引起胞膜去极化（较阳性对照强1.8倍）。值得注意的是，源自狼蛛Geolycosa riograndae的M-lycotoxin-Gri2c衍生肽Arachnoserver-5，在2μmol L^-1浓度下即能完全抑制细菌生长。

体内外安全性评估

HEK293T细胞毒性实验（CC₅₀）显示部分肽存在细胞毒性，但优选肽在64μmol L^-1下无溶血活性。小鼠模型中，单次给药可使感染部位细菌负荷降低3个数量级，且未观察到体重减轻等毒性反应。

该研究开创性地证明毒液蛋白是新型抗菌分子的重要来源，人工智能辅助的挖掘策略将传统发现周期从数年缩短至数周。特别值得注意的是，ISOB数据库来源的蛇毒肽展现出完全不同于现有抗菌肽的序列特征，为克服交叉耐药性提供了全新分子骨架。研究人员指出，未来通过理性设计优化这些肽的电荷分布和疏水核心，有望开发出兼具高效性和安全性的下一代抗菌药物。这项成果不仅为抗感染治疗提供了新思路，也为机器学习在天然产物挖掘中的应用树立了典范。