文献阅读记录5-Recent Progress in the Discovery and Design of AntimicrobialPeptides
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摘要
一、引言
1. 抗菌肽的发现与分类
2. 抗菌肽的作用机制
3. 抗菌肽在生物医学和工业领域的应用
4. 抗菌肽发展的主要挑战
二、AMP发现和设计-机器学习工作流
三、特征编码方法
四、传统机器学习预测抗菌肽
五、深度学习方法在抗菌肽预测中的应用
六、AMP设计优化
七、AMP从头设计
八、局限性和需要解决的问题
Recent advancements in discovering and designing antimicrobial peptides using traditional machine learning techniques and deep learning approaches, published in 2024.
摘要
因传统抗生素的过度使用及多重耐药微生物的增多导致抗菌药物耐药性已成为一个全球性的严重健康问题。抗菌肽（AMPs）作为一类天然存在的多肽物质因其低毒性能广泛的生物活性（涉及抗菌抗真菌抗病毒抗寄生虫等方面）以及巨大的治疗潜力（涵盖抗癌抗炎等多个方面）有望成为下一代抗生素的重要替代品。值得注意的是尽管AMPs通过多种作用机制破坏细胞膜从而消灭细菌而无需针对单一分子或途径这使得细菌难以产生耐药性这一特点使得其在治疗上具有独特优势然而传统的实验方法用于发现及设计新类AMPs却非常耗时且成本高昂近年来研究人员对采用计算机模拟手段进行药物开发表现出浓厚兴趣尽管已有几篇综述性文章对计算预测AMPs的方法进行了总结但专门针对深度学习预测AMPs的方法仍鲜有报道本文旨在系统探讨深度学习技术在AMPs预测研究中的最新进展首先介绍AMPs的基本生物学背景接着阐述表示肽序列特征的各种特征编码方法并详细解读当前最流行的深度学习技术及其在网络分类AMPs及设计新型肽序列方面的应用最后讨论当前研究面临的技术局限与挑战
一、引言
1. 抗菌肽的发现与分类
抗菌肽（AMPs）是一类广泛生物活性的天然多肽 ，首次于1922年被亚历山大·弗莱明发现 。它们普遍存在于动植物、昆虫以及微生物中 ，通过消灭病原体或调节宿主免疫系统来保护宿主免受微生物感染 。AMPs可基于不同的标准进行分类 ，其中按二级结构可分为：α螺旋、β折叠、α-β混合以及无规则结构 。例如，在α螺旋型抗菌肽中 ，其具有线性结构并含有丰富的阳离子以及疏水性氨基酸 ，能够与细胞膜形成强烈结合 ；而β折叠结构则通常由二硫键起到稳定作用 ，具备较强的结构性稳定性 。这种多样性赋予了AMPs在抗菌 、抗真菌以及抗病毒等领域显著的治疗潜力 。
2. 抗菌肽的作用机制
AMP的作用机制主要包括三个方面：首先涉及的是细胞膜完整性破坏过程；其次针对的是细菌代谢系统的干扰；最后则针对的是免疫调节途径的干预。AMP分子凭借其阳离子特性，在细胞膜表面特定负电荷区域引发作用；具体而言，在该过程中主要包含三种理论模型：桶状孔形成模型、诱导细胞膜曲率形成孔状结构以及覆盖式破坏作用模式等。此外，在某些特殊情况下，AMP分子能够穿透细胞壁并参与其中关键代谢过程的调控活动；这种现象有助于阻断细菌细胞内重要的合成反应进程。
3. 抗菌肽在生物医学和工业领域的应用
AMP在多个领域展示了重要应用潜力：
生物医药领域：AMP被视为一种新型生物活性物质，在结构上与传统的抗生素存在显著差异。它其主要优势在于具有多种抗细菌作用机制，并且导致耐药性出现的概率较低。已被成功应用于局部感染案例的治疗，并在某些情况下能够有效用于治疗眼、鼻及喉咙部位产生的浅表感染。例如，在革兰氏阴性菌中首次发现使用的Gramicidin就属于此类情况。
农业生产与畜牧业发展 ：一种新型生物活性物质（AMP）作为抗生素和农药的替代品出现，在一定程度上减少了抗生素滥用带来的环境问题。通过利用基因工程技术改造植物和动物物种，能够显著提高其抗病能力。例如，在实际应用中发现，在这种改造下培育出的一些品种显示出更好的适应能力：如转基因猪显示出在Glaesserella parasuis感染中表现出较高的抵抗力。
食品加工产业 ：某些抗微生物蛋白质（AMP），如乳链菌素类物质，在多个领域中得到广泛应用。特别适用于具有较高保鲜需求的奶制及肉类制品组合，在这些产品中可显著延长保质期。此外，在食品包装领域中，则借助缓释技术实现对细菌等病原体的有效抑制作用。
4. 抗菌肽发展的主要挑战
虽然在多个领域展现了巨大的潜力，在生产效率、稳定性以及毒性方面仍面临着挑战。首先受到生产成本较高的制约。其次，在宿主体内容易受到蛋白酶的降解作用，并导致其活性水平下降。此外，在一定浓度下会对宿主细胞造成一定的毒性影响。尽管少数细菌具有一定程度上的抗AMP菌活性，并非普遍现象。但是这些菌可以通过膜极性调控以及外膜蛋白等方式部分地抵消AMP的杀菌效果。
二、AMP发现和设计-机器学习工作流
该研究系统阐述了在抗菌肽（AMP）发现与设计过程中采用的机器学习工作流程 ，着重探讨了特征编码方法在AMP识别中的应用、传统机器学习技术在结构预测中的表现以及深度学习模型在功能表征方面的优势，并深入分析了AMP设计优化的具体策略及其面临的局限性。
具体情况如下所述：
- 特征编码方法：通过将复杂的生物序列数据转化为可计算的形式进行建模
- 传统机器学习应用：聚焦于基于经验规则的数据驱动模式识别
- 深度学习方法：结合多层次非线性映射能力实现精准预测
- AMP设计优化及限制：基于反馈机制的迭代改进策略及其对资源消耗的关注
其研究路径主要基于机器学习与深度学习技术的结合，并具体涉及特征编码、模型构建、活性预测以及序列筛选等核心环节，并通过实验验证其有效性。该研究路径能够通过大规模肽序列和结构数据的学习实现对潜在抗菌活性的自动识别，并突破了传统基于已知菌株的研究局限。这一方法显著降低了传统实验所需的时间与成本，并通过基因突变或全新合成策略生成大量候选菌株提供了更大的潜力。
三、特征编码方法
编码过程作为机器学习流程中的核心环节，在完成对具有抗菌活性的多肽序列数据进行数值化处理的基础上实现了对具有抗菌活性的多肽序列数据进行数值化处理
- 肽层面的特征涵盖基于序列信息和立体构象的不同编码方法：
- 序列特性的编码方式包括独热编码（以二进制向量的形式记录氨基酸在序列中的排列顺序）以及统计各氨基酸种类及其含量的方法。独热编码特别保留了氨基酸排列顺序的信息内容，并广泛应用于深度学习模型中。
- 结构特性的编码方法主要涉及蛋白质二级构象、定量结构-活性关系（QSAR）以及空间分布模式等技术手段。这些方法被用于揭示肽层在空间特性和功能特性上的独特组合。
- 在氨基酸层面的研究中，则主要关注于分析单个氨基酸所具有的物理化学特性和生物特性等属性信息。通过采用自然语言处理技术中的Word2Vec和BERT模型，则能够将每个独立的氨基酸转化为具有语义背景意义的低维向量表示，并在此基础上有效提升模型对分类与预测任务的表现能力。
四、传统机器学习预测抗菌肽
传统机器学习方法对于AMP发现发挥着关键作用，在这一领域中常见的算法涉及支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、k近邻（kNN）以及判别分析（DA）等多种技术：
支持向量机：借助核函数技巧将输入空间映射至高维特征空间，在处理非线性数据以及具有良好的抗噪能力方面展现出卓越性能，并特别适用于抗菌肽的分类预测研究。
基于多个决策树构建的集成学习方法被称为随机森林。该算法不仅展现出较强的泛化能力，并且能够通过子采样的方法高效处理大规模的数据集。特别适用于多分类场景下的抗菌肽数据分析。
k近邻算法：通过分析邻近样本实现分类任务，在处理小规模数据集时展现出较高的效率特征，在抗菌肽样本数量有限的情况下仍能保持良好的性能水平。在早期AMP研究中，传统机器学习方法成功识别了大量具有抗菌活性的肽序列，并为其发展奠定了理论基础。
五、深度学习方法在抗菌肽预测中的应用
深度学习方法显著提升了抗菌肽设计的准确性和效率；常见的模型是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其混合模型。
基于CNN的模型
基于循环神经网络的变体（如LSTM、BiLSTM和GRU）
混合模型技术
注意力机制：在抗菌肽研究中整合了多头注意力机制与层次化注意力结构 ，通过聚焦序列核心位置以显著提升预测精度。例如，在抗菌肽生成与预测过程中该机制能够自动平衡不同特征并展现出卓越的能力
六、AMP设计优化
该部分主要涉及通过优化方法 用于抗菌肽设计的策略，并列出了以下几个方面的内容
基于现有肽的优化
遗传算法：在AMP设计中应用遗传算法时会模拟自然选择机制从而能够有效地探索并优化多肽序列空间这一方法将候选多肽视为个体经过交叉重组基因突变以及筛选等操作能够生成具有更高活性的多肽对于研究者而言他们可以通过构建适应度函数来评估其多肽的抗菌活性以及其他重要特性从而筛选出表现最优的目标多肽
此部分改动说明
多目标优化
模型整合
七、AMP从头设计
本部分专门围绕AMP自上而下的设计策略展开，并旨在通过创新性的序列生成及设计手段实现抗菌肽的新突破
基于深度学习的方法
语言模型的应用：应用现有的自然语言处理技术框架，在蛋白质序列上建立类似的人工语言系统。这种方法为研究者提供了利用现成的语言模型工具（如BERT、GPT等），从而能够深入挖掘蛋白质的空间结构及其功能特性。通过这种方式，在捕捉蛋白质序列中的复杂生物化学关系方面取得了显著进展，并最终提高了新合成多肽分子对病原微生物的有效性分析能力。
实验验证与反馈：新合成的肽序列需经过体外抗菌活性测试以确定其抗菌特性。实验证据将作为优化模型的重要依据，并指导我们改进模型参数设置以提高预测肽链结构与功能的精度。该反馈机制使从头设计方法不仅依靠计算模拟结果还结合实验数据实现了理论与实际应用的有效结合以确保所合成的肽链能够实际发挥作用
序列空间探索 ：本研究通过全面构建从头设计的方法对蛋白质序列空间进行深入挖掘，并成功生成数百种以上的新肽候选分子。这些新分子不仅显著丰富了AMP库的内容,还为后续药物研发提供了丰富的选择余地.这种系统性的研究方式不仅不仅不仅能发现许多传统方法难以识别的新型抗菌肽类物质,还能为相关疾病治疗提供新的思路
八、局限性和需要解决的问题
该文章深入探讨了抗菌肽（AMP）研究及设计过程中所面临的主要局限性与挑战，并详细阐述了这些挑战的具体表现形式。主要围绕数据不足、模型可解释性、实验验证及标准化等问题展开。具体内容如下：
当前用于获取AMP（抗微生物蛋白质）数据的成本高昂
该模型在可解释性方面存在显著缺陷：尽管在AMP预测领域中尽管深度学习表现出色其结果往往呈现出‘不可见’的特性缺乏直观的理解能力研究者难以深入解析模型推理的具体过程从而导致关键影响因素及作用机理难以被准确识别这种局限性对生物医学领域的应用尤为显著深入解析抗菌肽的功能及其作用机制对其药物研发及个体化治疗策略具有至关重要的指导意义因此在未来的研究中应致力于提升这一类模型的能力例如通过加入注意力机制等方法来提高模型对特征的识别和解读能力
实验验证的挑战： 尽管该计算方法能够生成大量候选肽序列, 但实验验证过程耗时耗力且成本高昂, 使得其推广应用面临诸多障碍。许多预测出的AMP在经过实际试验后仍未能展现出预期活性, 进而制约了该模型的实际适用性。此外, 在体内与体外的不同实验环境中进行测试发现某些AMP的表现效果并不稳定。因此, 在优化这一流程方面至关重要的是开发出快速筛选及小规模测试平台, 从而有效降低检验成本并提高效率水平
标准化问题：针对这一问题，在抗菌肽研究领域中存在多种不同的特征编码方法、模型架构设计以及评估指标体系。这些差异导致了各研究之间结果的一致性较差，并且不同的特征提取策略以及模型参数设置都会直接影响预测结果的准确性与稳定性。此外这些因素也限制了不同研究之间的对比能力为此必须制定统一的标准流程以确保所有研究都能相互验证并进行比较分析
抗性发展和稳定性问题：尽管AMP在多重耐药性细菌治疗中展现出巨大的潜力 一些细菌可能会通过调控膜极性和利用外膜蛋白等机制发展出对AMP的耐药特性 这仍是当前研究中的一个重要挑战 同时 在药物开发过程中 AMP 在体内环境中的稳定性表现欠佳 因此提高 AMP 的抗性和稳定性的能力 并延长其在其宿主体内的作用时间 是未来研究的重要课题之一