新型抗菌肽Healitide-GP1的机器学习设计与伤口愈合应用：机制探索与治疗潜力

本研究针对细菌感染导致的伤口愈合延迟问题，通过机器学习结合遗传算法设计出新型抗菌肽Healitide-GP1。该肽段在体外实验中展现出卓越的抗菌活性（S.aureus MIC 12.5 μg/mL）和促愈合能力（24小时伤口闭合率48-52%），其独特的疏水基序和两亲性结构暗示全新作用机制，为感染性伤口治疗提供了双功能候选药物。

　　

慢性伤口伴随细菌感染是临床治疗的重大挑战，传统抗生素面临耐药性困境，而单一功能的生长因子又难以控制感染。伤口愈合肽(Wound Healing Peptides, WHPs)因其兼具抗菌与组织修复的双重潜力成为研究热点，但现有肽段存在活性不足、毒性较高或机制不清等局限。在此背景下，Hadi Zare-Zardini和Sima Sadat Seyedjavadi团队在《Scientific Reports》发表研究，通过人工智能与实验验证相结合的策略，开发出具有临床应用前景的新型抗菌肽Healitide-GP1。

研究采用四大关键技术：1）基于UniProt数据库构建含1000个WHPs的训练集，通过LightGBM算法建立分类模型（AUC 0.90）；2）应用遗传算法生成30种候选肽段，经BLASTp筛选获得5种新型序列；3）固相肽合成(SPPS)制备纯度96.8%的Healitide-GP1；4）通过MTT法、划痕实验和肉汤微量稀释法分别评估细胞毒性、促愈合及抗菌效能。

模型性能与肽段设计

机器学习模型识别出半胱氨酸(C)含量、赖氨酸(K)频率及GK/LL二肽组合为WHPs关键特征。遗传算法生成的Healitide-GP1（序列MFTMKKPLLLLLFFGTISLSLCEEE）在进化树中呈现独特分支，与已知防御素或cathelicidin家族显著差异。

结构特性分析

螺旋轮投影显示该肽具有典型两亲性结构：疏水面富含亮氨酸(L)和苯丙氨酸(F)，亲水面分布赖氨酸(K)和谷氨酸(E)。I-TASSER预测其含α螺旋(6-12位)-β折叠(13-15位)-无规卷曲的混合二级结构，可能通过膜破坏与胞内靶点双重机制发挥作用。

功能验证结果

细胞实验证实Healitide-GP1在100 μg/mL浓度下对真皮成纤维细胞(HDF)和角质形成细胞(HaCaT)的存活率>95%，显著优于LL-37（毒性阈值10 μg/mL）。划痕实验显示其24小时促闭合率达48-52%（对照组22-25%），抗菌实验显示对金黄色葡萄球菌(S.aureus)和 Escherichia coli的MIC分别为12.5 μg/mL和25 μg/mL，MBC/MIC比值2.0证实为杀菌性肽段。

讨论与意义

该研究突破性地将机器学习预测与生物活性验证相结合，开发出兼具-2.58净电荷与高疏水性(0.44)的独特肽段。相比临床阶段肽类如pexiganan，Healitide-GP1治疗指数(IC₅₀/MIC)提升2-4倍，其阴离子特性可规避阳离子肽耐药机制。研究为感染性伤口提供了"抗菌-促愈"一体化解决方案，建立的AI设计框架也为其他治疗性肽段开发提供范式。未来需进一步探究其体内药效及对抗生物膜的能力。