密歇根大学
该模型预测了氧化锌纳米金字塔如何中断MRSA(耐甲氧西林金黄色葡萄球菌)代谢的蛋白质，MRSA是一种导致抗生素耐药性感染的常见菌株
鸣谢:科托夫实验室，Cha min Jeong和Emine Sumeyra Turali Emre 随着抗生素耐药性感染的增加和疫情病毒的不断变异，很容易理解为什么研究人员希望能够设计出可以关闭这些感染的工程纳米粒子
密歇根大学开发的一种预测纳米粒子和蛋白质之间相互作用的新机器学习模型，让我们离这一现实更近了一步
“我们已经将纳米颗粒重新想象成不仅仅是药物输送工具
我们认为它们本身就是活性药物，”J
《自然计算科学》杂志上这项研究的作者，急救医学助理教授斯科特·万内普斯说
发现药物是一个缓慢而不可预测的过程，这就是为什么如此多的抗生素是以前药物的变体
药物研发者希望利用控制生物分子间相互作用的“锁和钥匙”机制，设计出能够以他们选择的方式攻击细菌和病毒的药物
但是还不清楚如何从使用纳米粒子破坏感染的抽象概念过渡到这一概念的实际应用
“通过将数学方法应用于蛋白质-蛋白质相互作用，我们简化了模拟这些蛋白质对中的一种蛋白质的纳米颗粒的设计，”欧文·朗缪尔杰出大学化学科学与工程教授兼该研究的通讯作者尼古拉斯·科托夫说
“纳米粒子比生物分子更稳定，可以产生全新类别的抗菌剂和抗病毒剂
" 新的机器学习算法使用三种不同的方式来描述纳米粒子和蛋白质
虽然第一个是传统的化学描述，但关于结构的两个被证明是对预测纳米粒子是否会与特定蛋白质完全匹配最重要的
在他们之间，这两个结构描述抓住了蛋白质的复杂表面，以及它可能如何重新配置自己以实现锁和钥匙的配合
这包括纳米粒子可以放入的口袋，以及这种纳米粒子需要的大小
描述还包括手性，顺时针或逆时针的扭曲，这对预测蛋白质和纳米粒子如何锁定很重要
“我们可以瞄准细菌内外的许多蛋白质
我们可以使用这个模型作为第一次筛选，来发现哪些纳米粒子将与哪些蛋白质结合，”化学工程博士后研究员Emine Sumeyra Turali Emre和论文的第一作者Minjeong Cha博士说
D
材料科学与工程专业的学生
Emre和Cha解释说，研究人员可以通过更详细的模拟和实验来跟踪他们的算法识别的匹配
一种这样的匹配可以阻止MRSA的传播，MRSA是一种常见的抗生素抗性菌株，使用氧化锌纳米锥来阻止细菌中的代谢酶
“像我们这样的机器学习算法将为可用于许多生物过程的纳米粒子提供一种设计工具
抑制导致新冠肺炎的病毒就是一个很好的例子，”查说
“我们可以使用这种算法有效地设计出对所有变异体都具有广谱抗病毒活性的纳米粒子
" 这一突破是由U-M工程学院的蓝天计划实现的，该计划为跨学科团队提供了支持，该团队正在进行一项基础探索，即当纳米粒子的生物活性数据如此稀少时，机器学习方法是否有效
“蓝天构想的核心正是这项工作所涵盖的内容:找到一种统一的方法来描述蛋白质和纳米粒子，以理解和设计具有多种方式对抗细菌的新型药物，”阿瑟F
瑟瑙教授，机械工程教授和纳米生物蓝天项目的领导者
加州大学洛杉矶分校的合作者也对机器学习算法做出了贡献
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