新认知:发现隐藏在人类蛋白质组中的上千种天然抗菌肽 揭示基因/蛋白质的高效功能

耐药菌的出现要求发现新的抗生素。然而近十年来，传统的发现策略并没有产生新的抗菌剂类别。目前可用的大多数抗生素已经使用了30多年，在抗生素耐药性细菌面前有逐渐降低效力的趋势。据美国CDC的数据，2019年全美有280万例耐抗生素感染。迫切需要发现针对耐药感染的新抗菌素。

抗菌肽 AMp 是一种小的、自然产生的分子，几乎所有活生物体都会产生的小分子，长度为 8-50 个氨基酸残基，呈两性，具有保护身体免受感染的能力。识别新的抗菌肽一直是一个活跃的研究领域，但传统的方法主要基于化学直觉和实验，这限制了传统抗菌肽以外的肽抗生素的发现。用计算机方法来加快药物开发已经有了一定进展，通常侧重于小分子对接和优化，这种方法在抗生素发现中的应用仍处于起步阶段。抗菌肽 (AMp) 的计算机辅助设计已不断出现，或将成为新生物活性化合物的希望，有可能发现传统抗生素的替代品。

宾夕法尼亚大学(penn)的一个跨学科团队使用了一种精心设计的算法，依据抗菌肽的序列长度、净电荷、平均疏水性和其他物理化学特性的算法挖掘人类蛋白质组，竟然挖掘出了 2,603 种隐藏加密的（encrypted）抗菌肽，这些抗菌肽编码位于与免疫功能无关的蛋白质中。后继实验表明，这些隐藏加密抗菌肽通过靶向膜杀死病原菌，调节肠道和皮肤共生菌，不容易引起细菌耐药性，并且在皮肤脓肿和大腿感染小鼠模型中表现出抗感染活性。在体外实验和两种感染小鼠模型实验表明，来自同一生物地理区域的加密抗生素肽显示出协同抗菌活性。新的算法策略可实现快速挖掘蛋白质组数据，并为发现候选抗生素开辟了新途径。文章发表在新一期的《自然生物医学工程》。

“人体是一个信息宝库，一个生物数据集，”César de la Fuente博士说，他是宾夕法尼亚大学工程学院和宾夕法尼亚大学医学院生物工程、微生物学、精神病学、化学和生物分子工程的校长助理教授。“通过使用正确的工具，我们可以挖掘一些最具挑战性的问题的答案……在这项研究中，我们应用了一种新的方法，利用人工智能在以前不认识的地方发现抗菌肽。”我们自己的生物信息决定了我们是谁。还有什么比探索我们自己的生物信息、基因和蛋白质的集合更好的起点呢？”

研究人员识别新抗菌肽的方法集中在所有抗菌肽的共同物理化学特征上:它们长度为8到50个氨基酸，带正电，同时具有疏水和亲水部分。有了这些必要的特征，研究小组就可以生成一种搜索功能，来识别基因组和蛋白质组中具有抗菌特性的肽。

“想象一下，你想在百科全书之类的大型word文档中找到一个特定的单词。“你只需使用搜索功能，设置你要查找的文本的参数，算法就会迅速突出显示文档中所有匹配的区域。这就是我们在寻找新的抗生素时所采用的方法。我们知道我们要寻找的分子种类，并利用算法来像搜索功能一样在人体各处寻找它们。”

通过对蛋白质组(机体中完整的蛋白质组)的研究，算法得到了43,000个长度为8到50个氨基酸的肽段，其中许多肽段是在蛋白质组中与免疫系统无关的区域发现的。然后，根据包含所有参数的适应度函数，这组肽经过过滤，得到2603个加密多肽。de la Fuente说:“我们使用‘加密’这个词来描述我们发现的抗菌肽，因为它们隐藏在更大的蛋白质中，似乎与免疫系统没有联系，而我们希望在免疫系统中发现这种功能。”

为了验证这些算法衍生的多肽的抗菌特性，研究人员合成了55个多肽，并将它们暴露于8种不同的病原体中，包括大肠杆菌和引起葡萄球菌感染和肺炎的细菌。“我们发现这55种加密肽中有63.6%显示出抗菌活性，有趣的是，这些肽不仅能抵抗世界上一些最有害的细菌的感染，还靶向对我们有益的肠道和皮肤共生微生物。我们推测，这可能表明了这些肽可能具有调节微生物作用。”

该团队还测试了多肽协同作用的能力，发现从体内相同生物地理区域提取的多肽混合物能够将其个体抵御感染的能力提高100倍。“在体外实验和两个感染小鼠模型实验中，来自同一生物地理区域的加密抗菌肽显示出协同抗菌活性。”“值得注意的是，在体外和动物模型中，一对加密抗菌肽在低的微摩尔浓度至纳米摩尔浓度下协同杀灭病原体，显示出与人类免疫系统中最强大的防御素相当的活性，甚至在某些情况下具有更高的效力。”

“这种协同效应很可能已经发生在我们的身体里，”de la Fuente说。“我们的算法发现的一些肽在生理上具有抗菌活性。这些分子遍布全身，包括免疫系统。一个令人惊讶的发现是，这些肽不仅编码于免疫系统，而且还存在于消化系统、循环系统和神经系统中，这表明抗击入侵有机体引起的感染可能比之前认为的更全面。”

在相关临床前小鼠模型的体内试验中，这些肽再次被证明可以抵御感染，将细菌负荷降低3个数量级，与已知的有效抗生素和抗菌肽的能力相当。此外，在小鼠模型中使用这些肽作为抗生素不会导致任何毒性迹象。

细菌耐药性是抗生素开发的主要问题之一，研究人员也分析了这个潜在的问题。de la Fuente说:“因为这些加密肽有潜力作为天然抗生素应用，我们需要了解它们如何影响细菌的突变，以了解它们是否会促进耐药性。我们发现，这些加密分子通过渗透细菌的外膜来攻击细菌，而外膜是细菌生存必不可少的细胞器。这种更具破坏性的膜渗透需要大量的能量和多代突变才能在细菌中产生耐药性，这表明这些新发现的多肽是可持续抗生素的良好候选者。”

研究表明，蛋白质组可作为一个以前未开发的新型抗生素来源，还揭示了大量在传统上被认为只有某种特定生物功能的蛋白质实际上具有多功能性质。。。这项研究的方法从计算上确定了“已经过自然优化、已在我们自己的身体里产生的”抗生素，研究人员认为这类算法将成为抗生素开发的候选工具。

认识到“在某些情况下有些蛋白质可以被切割来分泌加密抗菌肽”，将为人类身体自然保护自己免受感染的能力提供新的见解，同时“在基因组水平上保存能量”——一个基因编码一个蛋白质，除了最初的生理作用外，它还能发挥许多有用的功能。作者进一步解释说:“我们推测，通过加密片段，具有多种功能的蛋白质的存在反映了一种进化蛋白质的能力，同时最小化了基因组的扩展。”“这减少了蛋白质编码基因的数量，而这些基因执行操作和保护人体所需的所有功能。”

de la Fuente说:“这项工作突出表明，每一个有机体都是一个代码集，人工智能可以用于找到相关分子。”这个工具可以用于检索基因组和蛋白质组以外的部分如转录组和代谢组，迅速和彻底地在这些广泛的地方搜索这些分子，无论是抗菌、抗癌、抗病毒，在药物发现和分子研究的许多领域打开新的大门。”