随着有害细菌对抗生素的耐药性越来越强，噬菌体疗法被予以厚望，成为了对抗细菌耐药性的终极武器。
但在实际的运用过程中，噬菌体疗法却难以广泛推广到全球各地，其最主要的原因就在于噬菌体的特异性。大多数噬菌体与其细菌宿主之间存在非常特定的相互作用，这使得寻找与特定病原体匹配的一个或几个噬菌体变得困难，并且不能很好地扩展到筛选数百甚至数千个噬菌体。
因此专家们提出了一个问题：我们能否开发出一个计算工具，以一种实际相关的方式在计算机中筛选噬菌体？答案就是：AI技术！
人工智能在噬菌体研究中的应用
近年来，人工智能（AI）技术在生物医学领域的应用日益广泛，在噬菌体和宿主基因配型方面也取得了重要进展。
01人工智能辅助噬菌体筛选和鉴定
通过分析大量噬菌体和宿主基因组数据，人工智能模型可以快速、准确地预测和鉴定潜在的噬菌体－宿主配对关系。基于深度学习的模型能从噬菌体基因组序列中提取关键特征，与宿主细菌的遗传标记进行匹配，实现自动化、高通量的噬菌体宿主识别。
02人工智能在噬菌体治疗应用中的优化作用
通过整合噬菌体基因组、宿主机制、临床数据等多源信息，人工智能模型可以预测特定噬菌体对目标细菌的感染能力，以及其在体内的动力学特性，为噬菌体治疗方案的设计提供重要支持。
今年5月22日《Nature communications》发表文章，提出了一种名为PhageHostLearn的机器学习系统，可以预测克雷伯氏菌噬菌体-细菌对受体结合蛋白和细菌受体之间的菌株水平相互作用，为开发和评估噬菌体宿主预测方法提供了一个框架。
03利用人工智能发掘新型裂解酶
近日，华中农业大学李锦铨教授团队在国际期刊《Advanced Science》上发表了研究论文。该研究发布了一站式的裂解酶发掘和活性评估软件“DeepLysin”，能够利用人工智能识别抗菌候选蛋白在高维特征的细微差别，实现从噬菌体或宏基因组等“暗物质”中有效筛选裂解酶候选物。这种裂解酶是一类蛋白质类抗菌物质，具有高效快速的杀菌作用和不易诱导细菌产生耐药性的优势。
总之，在噬菌体的研究上，AI技术是风口，它可以极大地帮助专家学者们解决之前难以解决的一些问题。
热门跟贴