NBE：浙江大学计剑/赵俊博/张鹏合作开发新的方法，以识别有效的抗菌肽

一个世纪前胰岛素的问世开启了多肽疗法的时代。然而，尽管有这样的谱系，直到20世纪末，肽疗法仍然被认为是一个利基领域。在过去的几十年里，多肽合成和修饰化学的技术进步大大促进了治疗多肽的发现和翻译。目前，超过80种多肽药物已获监管机构批准，550-750种多肽处于临床或临床前阶段。然而，由于肽序列的组合空间很大，系统地鉴定功能肽是困难的。

2023年1月12日，浙江大学计剑课题组、赵俊博课题组与张鹏课题组合作在Nature Biomedical Engineering（IF=29）杂志在线发表题为“Identification of potent antimicrobial peptides via a machine-learning pipeline that mines the entire space of peptide sequences”的研究论文，该研究报告了一个机器学习管道——顺序模型集成管道(sequential model ensemble pipeline, SMEP)，它挖掘了由6-9个氨基酸组成的肽的整个虚拟库中的数千亿个序列，以识别有效的抗菌肽。

该管道由可训练的机器学习模块（用于执行经验选择、分类、排名和回归任务）组成，按照从粗到细的设计原则依次组装，以逐渐缩小搜索空间。经管道鉴定的三种主要的抗微生物六肽对广泛的临床分离的耐多药病原体表现出强烈的活性。在患有细菌性肺炎的小鼠中，所确定的多肽的雾化配方显示出与青霉素相当的治疗效果，毒性可忽略不计，并且诱导耐药性的倾向较低。总之，该研究报告的机器学习管道可能会加速新功能肽的发现。