宾夕法尼亚大学研究团队在《自然通讯》发表最新研究，利用深度学习技术从动物毒液中筛选出潜在抗生素分子。该研究为应对日益严重的抗生素耐药性问题提供了新思路。

研究人员开发了名为APEX的人工智能系统，对超过4000万种毒液加密肽(VEP)进行快速筛选。这些由蛇、蝎子和蜘蛛等生物产生的微小蛋白质，在进化过程中形成了独特的抗菌特性。系统仅用数小时就识别出386个具有抗生素潜力的候选分子。

"毒液是进化的杰作，但其抗菌潜力却鲜少被探索，"研究负责人César de la Fuente博士表示。团队随后合成了58种候选肽进行实验验证，发现其中53种能有效杀灭耐药性大肠杆菌和金黄色葡萄球菌，同时对人类红细胞无毒性作用。

该研究还识别出2000多个全新的抗菌基序，这些短氨基酸序列是肽类物质发挥抗菌功能的关键。研究人员目前正对最具潜力的候选分子进行结构优化，以期开发出新一代抗生素药物。

更多信息： Changge Guan 等，利用 Venomics 人工智能对全球毒液进行计算探索以发现抗菌药物，《自然通讯》(2025)。期刊信息： 《自然通讯》