维度网讯，美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院（Perelman School of Medicine）研究团队利用人工智能技术，在传统上与神经退行性疾病相关的朊病毒（prions）蛋白中，发现了一类名为“prionins”的短肽，具有杀灭细菌的潜力。这项发现拓展了抗生素可能隐藏位置的认知，并为应对耐药细菌感染提供了新的候选来源。研究已发表于《自然·微生物学》（Nature Microbiology）。

长期以来，朊病毒这类错误折叠的蛋白质主要与罕见且致命的退行性脑部疾病相关联。此前已有零星研究暗示，某些与神经退行性疾病相关的蛋白质片段，如β-淀粉样蛋白和细胞朊病毒蛋白，可能具备抗菌作用，但缺乏大规模的系统性搜索。宾夕法尼亚大学团队利用深度学习平台APEX 1.1，扫描了来自2897种朊病毒和类朊病毒蛋白的1930万个短肽片段，根据预测的抗生素活性识别出1179种候选抗菌肽，并将其命名为“prionins”。

研究团队根据平台对抗11种不同细菌病原体（包括耐药菌株）的预测结果，选取了75种最有前景的肽进行实验验证。结果显示，其中59种肽抑制了至少一种细菌病原体，42种在低浓度下表现出强活性。进一步的实验表明，许多活性prionins通过破坏细菌膜发挥抗菌作用，且毒性较低，16种活性肽在最高测试浓度下未对人体细胞或红细胞造成可测量伤害。

为验证实际效果，研究人员在小鼠模型中测试了两种分别源自真菌和蛔虫的prionins。在由耐药病原体鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）引起的标准皮肤感染模型中，这两种肽均降低了细菌水平，效果与多粘菌素B相当，且未观察到与治疗相关的体重减轻。

研究资深作者César de la Fuente博士（FRSB）指出，这项工作改变了对抗生素可能隐藏位置的看法，人工智能在朊病毒这类长期被视为疾病代名词的蛋白质中，发现了编码有用分子的可能性。研究共同第一作者Marcelo D. T. Torres表示，AI搜索提供了一个候选短名单，而许多分子在实验室和动物感染模型中的实际效果，使这项研究成为一个真正的发现平台。

该研究建立在de la Fuente实验室从生物世界中挖掘“加密肽”（encrypted peptides）的更广泛工作之上。团队此前已对人类蛋白质、灭绝生物、古菌、微生物组和毒液等来源进行过搜索。这项研究将视域延伸至朊病毒和类朊病毒蛋白，为神经退行性疾病与先天免疫的交叉领域提出了新的可能性。不过研究人员强调，该工作并未证明prionins在自然感染过程中会被释放，也未改变关于错误折叠朊病毒在神经退行性疾病中致病作用的认知。其核心意义在于表明，这些蛋白质可能是一个丰富且此前被忽视的抗生素候选来源，并为探讨蛋白质聚集与宿主防御之间的潜在联系提供了新方向。

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