Cell | 机器学习助力新型抗菌肽的发现

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撰文 | 存中一贯 传统的治疗策略已经越来越难以治疗抗生素耐药性感染，每年因为抗生素耐药性感染而死亡的人数量已经多达1270000人 【1,2】 ，因此当前迫切需要新的治疗方案或者发现新的抗生素。生物计算，尤其是蛋白质组挖掘等方法在新的抗生素发现中发挥了重要作用，包括 抗菌肽 （antimicrobial peptides, AMPs ） 的发现 【3,4】 。天然的抗菌肽能够分别通过蛋白水解、非核糖体途径合成以及由基因组编码产生 【5,6】 。 与传统的抗生素不同，一些抗菌肽的耐药性进化速率非常慢，且与广泛应用的抗生素之间不存在交叉抵抗作用，这些抗菌肽将为临床应用提供新的元素。 近日，来自复旦大学类脑智能科学与技术研究院的青年研究员 Luis Pedro Coelho 带领团队与美国宾夕法尼亚大学的 Cesar de la Fuente-Nunez 团队合作在 Cell 发表了文章  Discovery of antimicrobial ………………………………