借助Google Antigravity加速抗菌肽的发现
Google DeepMind介绍其Antigravity平台如何帮助生物学家寻找新的抗菌肽，在一次会话中整合UniProt注释、序列与结构比较和文献综述。流程找出了一个来自Streptococcus pseudopneumoniae的细菌素候选物，预测对呼吸道病原体有活性，目前正在进行湿实验验证。
文章要点
抗菌素耐药性是全球性的健康威胁，据估计到2050年每年可能导致1,000万人死亡。抗菌肽，尤其是细菌素，是传统抗生素之外有前景的选择，但许多候选分子隐藏在蛋白质数据库尚未表征的“暗物质”中：仅UniProt就有数百万条功能未知的序列。Google DeepMind介绍了一种方法：让Google Antigravity充当智能体式科学工作台，在一次会话中发现、结构评估并排序候选蛋白。
该方法依靠能根据序列预测蛋白质功能的ProtNLM模型，以及研究人员与智能体共用的内置3D查看器。示例来自细菌Streptococcus pseudopneumoniae：智能体选出一个97个氨基酸的细菌素，它在Swiss-Prot中没有显著同源物，预测结构与已知细菌素相符，并起草了实验方案。该候选分子与其他候选一起正在实验室验证；页面称其为“生物学上合理的线索”，尚未得到验证。
本摘要由 AnnuIA 根据 Google DeepMind 官方页面用自己的话撰写。内容及版权归发布方所有，请阅读原文。