ACS NANO：AI辅助设计抗结核病短肽药物

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关注  生物材料前沿进展  把握 前沿 生物材料研究 “ Assembly-Induced Membrane Selectivity of Artificial Model Peptides through Entropy−Enthalpy Competition ” 01 — 研究背景 结核病（TB）是由耐多药的结核分枝杆菌（M. tb）引起的高度传染性和致命性疾病，对全球健康构成重大威胁。每年新发病例约870万，导致约150万人死亡。基于肽的药物开发提供了解决这一关键问题的方案，利用氨基酸序列的广泛多样性，赋予肽类在结构和功能上的特殊多功能性。肽类药物的设计空间极高维度（约20^n），其中n代表肽链的长度，20表示常见的氨基酸类型数量，使得全面探索肽类药物的设计空间几乎是不可能的。人工智能（AI）和机器学习的出现为克服这一挑战提供了强有力的策略。 0 2 — 研究要点 AI辅助设计针对结核病的最小模型肽序列。 K7W6序列在体外和体内对多种致病细菌表现 ………………………………