金黄色葡萄球菌的扫描电子显微照片。图片来源：NIAID
根据休斯顿卫理公会医院的最新研究，一种新设计的AI工具能够通过瓦解抗生素抗性细菌的外部防御机制，有效开发治疗方案。这项发表在《自然通讯》杂志上的研究由休斯顿卫理公会查尔斯·邓肯小医学部主席Eleftherios Mylonakis医学博士领导，详细介绍了研究人员如何利用该工具识别抗菌肽——这些是人体自然免疫系统的一部分小蛋白质——在实验室测试中有效针对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）等细菌。
Mylonakis表示："抗生素抗性细菌代表着一个重大的全球健康威胁，在美国每年估计有280万例感染和超过3.5万例死亡。应对这一挑战至关重要。"
"抗菌肽提供了一种有前景的方法，可以针对难以治疗的细菌，同时降低抗药性的可能性。然而，传统上精确设计这些分子一直很复杂且耗时。为了解决这一问题，我们开发了一个AI驱动的平台，能够识别和设计对MRSA和其他病原体最有效的肽。"
第一作者Fadi Shehadeh和Biswajit Mishra与其合作者设计了CAMPER（约束驱动的抗菌肽工程与排序），这是一个将机器学习与生物学特征相结合的AI平台。CAMPER基于候选肽的物理和化学特性以及预测性能，对候选肽库进行评估和排序。
通过这种方法，研究团队发现了一个有前景的候选物WP-CAMPER1，它在低浓度下对MRSA表现出强大的活性，并展示了治疗抗生素抗性感染的潜力。
Mylonakis表示："最终，我们的研究报告并验证了CAMPER方法论，证明了它能够生成对难以治疗和持续性感染有效的肽。这代表着向开发针对复杂病原体的可扩展治疗平台迈出了重要一步。"
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