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Nature | Scientific Reports | 人源蛋白質衍生的抗菌肽：化妝品防腐系統(tǒng)的機器學習輔助設計與應用
化妝品中的防腐劑是不可或缺的成分，但其安全性問題引起了廣泛關注。因此，迫切需要安全有效的替代品?？咕模ˋMPs）是天然免疫系統(tǒng)的一部分，具有強大的抗菌特性。通過機器學習輔助的合理設計，我們獲得了一種新型抗菌肽IK-16-1，它基于β-防御素，具有顯著的抗菌活性并保持安全性。IK-16-1對大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、銅綠假單胞菌和白色念珠菌等多種微生物具有廣譜抗菌特性，并且沒有溶血活性。IK-16-1在化妝品行業(yè)中的應用前景廣闊，因為它可以作為防腐劑協(xié)同劑，減少化妝品中其他防腐劑的用量。本研究驗證了結合計算設計與人工智能預測設計AMPs的可行性，實現(xiàn)了快速篩選并降低了開發(fā)成本。
化妝品行業(yè)是全球發(fā)展最快的行業(yè)之一。防腐劑是化妝品產品中必不可少的成分，它們抑制微生物生長，防止產品變質。然而，防腐劑是化妝品中最常見的過敏原之一。某些防腐劑可能會引起化妝品接觸性皮炎，例如甲基異噻唑啉酮（MI）、甲基氯異噻唑啉酮/甲基異噻唑啉酮（MCI/MI）、對羥基苯甲酸酯和甲醛釋放劑。此外，留置型化妝品中的某些防腐劑可能會破壞皮膚微生物群的平衡。因此，迫切需要安全、有效、廣譜的抗菌劑。
盡管目前通過組合不同的防腐劑來改善化妝品的防腐效果，但這并不能從根本上解決問題。因此，開發(fā)具有仿生特性的人源蛋白質衍生的抗菌肽作為化妝品防腐劑是一個新的研究方向。
本研究的目標是通過機器學習輔助的合理設計，基于人體內源性蛋白質β-防御素，開發(fā)出一種新型的抗菌肽IK-16-1，用作化妝品的防腐劑協(xié)同劑，以減少化妝品中過敏性防腐劑的使用。
AMPs是許多生物體天然免疫系統(tǒng)的重要組成部分，具有廣泛的活性，可以對抗革蘭氏陰性和陽性細菌、真菌、分枝桿菌和一些有包膜的病毒。AMPs的結構多樣，可以根據(jù)其次級結構分為α-螺旋、β-折疊、環(huán)狀和擴展型肽。在這些結構中，α-螺旋和β-折疊結構更為常見。人類β-防御素3型（hBD-3）是一種富含半胱氨酸的小分子抗菌肽，具有廣譜抗菌活性，可能在天然上皮防御中發(fā)揮重要作用。
本研究采用基于AI深度學習的預測算法和合理的分子設計，開發(fā)了基于人體內源性蛋白的新型仿生AMPs。通過調整α-螺旋結構的肽，使疏水和親水殘基位于螺旋表面的相對側，以提高微生物膜的孔形成能力。使用AI程序預測肽的抗菌能力，并使用可用的AI算法預測溶血活性。所有新的高分仿生肽都被合成并篩選其微生物抑制活性。
本研究首先介紹了化妝品中防腐劑的重要性和存在的問題，然后描述了AMPs的特性和作為化妝品防腐劑的潛力。接著，詳細介紹了利用機器學習設計AMPs的方法和步驟，包括AMPs的設計流程、預測結構、抗菌活性測試和安全性評估。最后，討論了IK-16-1作為化妝品防腐劑協(xié)同劑的潛力和未來研究方向。
如圖1所示，我們選擇了β-防御素103的第30至45位氨基酸序列作為模板，并優(yōu)化它以確定目標AMP IGKVLTRVKLLRRIK的氨基酸序列，命名為IK-16-1。預測結構為α-螺旋。AMPs的概率得分為1，表明IK-16-1很可能成為AMP。溶血概率為0.006，表明IK-16-1不太可能溶血。
圖2展示了通過螺旋輪投影得到的預測結構，這是設計AMPs時考慮的關鍵結構特征。
表1顯示了IK-16-1對四種微生物的生長影響。通過抑制圈直徑和最小抑制濃度值，發(fā)現(xiàn)IK-16-1對大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、銅綠假單胞菌和白色念珠菌具有廣譜抗菌特性。
表2進一步測試了IK-16-1的效果，顯示了IK-16-1具有廣譜抑制效果，盡管其抗真菌活性不如抗菌活性高。
圖3顯示了即使在使用的肽溶液的最高濃度下，也沒有觀察到溶血活性。
表3顯示了IK-16-1與常見防腐配方結合使用時，在早期顯著抑制了微生物生長。
本研究通過使用機器學習獲得了一種基于β-防御素103設計的新型抗菌肽IK-16-1，具有顯著的抗菌活性并保持安全性。這些結果證實了我們的假設，并驗證了設計AMPs的工作流程是可行的。IK-16-1不僅具有廣譜抗菌特性，而且顯示出良好的安全性，對角質形成細胞無毒性，沒有溶血活性。值得注意的是，市場上化妝品中添加的防腐劑數(shù)量可能超過了實際需求。本研究中只使用了30%的防腐劑，但其防腐效果與正常配方相當。因此，IK-16-1可以作為協(xié)同防腐劑，減少化妝品中防腐劑的使用。未來的研究將探討IK-16-1與其他防腐劑的協(xié)同效應。
本研究證明了機器學習可以顯著提高抗菌活性和安全性，縮短開發(fā)周期，并降低開發(fā)成本。所有在本研究中生成或分析的數(shù)據(jù)都可以通過合理的請求從相應的作者處獲得。
本研究主要關注于利用人體內源性蛋白質為基礎，結合計算模擬和人工智能(AI)基于機器學習(ML)工具，設計出一種新型的抗菌肽IK-16-1，旨在為化妝品行業(yè)提供安全有效的防腐劑替代方案。IK-16-1源自β-防御素，表現(xiàn)出對多種致病菌，包括大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、銅綠假單胞菌和白色念珠菌的廣譜抗菌性能，同時無溶血活性，具備成為化妝品行業(yè)防腐增效劑的潛力，以減少化妝品中其他防腐劑的使用量。此研究證實了結合計算設計與人工智能預測設計抗菌肽的可行性，以實現(xiàn)快速篩選和降低開發(fā)成本。
化妝品行業(yè)是全球發(fā)展最迅速的行業(yè)之一，化妝品中的防腐劑對于抑制微生物生長和防止產品變質至關重要。然而，常見的防腐劑如對羥基苯甲酸酯、甲醛釋放劑、異噻唑啉酮、苯氧乙醇和有機酸等，都是化妝品中常見的過敏原。另外，某些防腐劑可能會破壞皮膚微生物群的平衡。因此，急需開發(fā)安全、有效且具有廣譜抗菌性的替代劑。
抗菌肽(AMPs)是天然免疫系統(tǒng)的重要組成部分，對多種病原體（包括革蘭氏陰性菌、革蘭氏陽性菌、真菌、分枝桿菌和某些包膜病毒）展示了不同的活性。其中，人類β防御素3（hBD-3）是一種富含半胱氨酸的小分子抗菌肽，具有廣譜抗菌活性，且由于其殺菌機制是破壞細胞膜（化學成分相對穩(wěn)定），其抗菌活性不會引起藥物耐藥性。
機器學習(ML)是描述系統(tǒng)從特定問題的訓練數(shù)據(jù)中學習，自動化分析模型的構建和處理相關任務的過程。ML大大提高了工作效率和準確性，通過集合關于抗菌機制、序列和結構的深入了解，可以加速AMP的篩選和設計。
論文探索了使用基于人體內源蛋白質的抗菌肽（AMPs）作為化妝品保護系統(tǒng)的安全有效替代品。在化妝品行業(yè)中，保護劑對防止微生物生長和產品變質至關重要，但由于安全問題而受到廣泛關注。現(xiàn)有的保護劑，如對羥基苯甲酸酯（防腐劑）、甲醛釋放劑和異噻唑啉酮等，已被發(fā)現(xiàn)可能導致過敏反應、破壞皮膚微生物群落平衡。因此，迫切需要開發(fā)既安全又有效的替代保護劑。
抗菌肽是一類具有廣泛抗微生物特性的短肽，是許多生物體內在免疫系統(tǒng)的重要組成部分。論文通過計算模擬和人工智能（AI）基于機器學習（ML）工具的設計出一種新的抗菌肽IK-16-1，該肽基于β-防御素（一種具有廣譜抗菌活性的小分子抗菌肽），并預測它具有優(yōu)良的抗菌和血紅細胞溶解活性。此外，研究還驗證了結合計算設計與AI預測來設計AMPs的可行性，實現(xiàn)了快速篩選和降低開發(fā)成本。
根據(jù)文件內容，《Machine learning assisted rational design of antimicrobial peptides based on human endogenous proteins and their applications for cosmetic preservative system optimization》這篇論文使用了一種結合計算模擬、人工智能(AI)基礎的機器學習工具、以及生物模擬的方法來開發(fā)基于內源性人類蛋白質的新型生物模擬抗菌肽(AMPs)。這些AMPs的抗菌和溶血性質通過預測進行了評估。
研究團隊利用基于預測算法和合理分子設計的AI深度學習技術，從內源性人類蛋白質出發(fā)，開發(fā)了新型的生物模擬AMPs。這里，β-防御素的短類似物被用作模板肽。通過調整氨基酸殘基，使得親水和疏水殘基位于螺旋表面的相反側，從而提高了微生物膜的穿孔能力。為了安全考慮，還預測了溶血活性，使用的是現(xiàn)有的AI算法。
研究方法主要分為幾個步驟：
研究結果顯示，所設計的AMP（IK-16-1）展示出了針對幾種常見引起化妝品變質的微生物（大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、銅綠假單胞菌和白色念珠菌）的廣譜抗菌特性。IK-16-1的最小抑制濃度進一步驗證了其效果，盡管其抗真菌活性不如抗細菌活性高。
這篇論文采用了“實驗研究”的方法。結合計算模擬、人工智能預測和生物模擬的方法，通過設計、合成和測試一系列新型AMPs，論文在化妝品保護系統(tǒng)優(yōu)化方面取得了顯著進展。這項研究不僅驗證了通過計算設計結合AI預測設計AMPs的可行性，而且通過實驗測試證實了這些新型生物模擬肽的廣譜抗菌特性及其在化妝品中的應用潛力。這種方法通過減少傳統(tǒng)保護劑的使用，為化妝品行業(yè)提供了一種潛在的更安全、更有效的替代方案。
總結：
結論：
Nature | Scientific Reports | 人源蛋白質衍生的抗菌肽：化妝品防腐系統(tǒng)的機器學習輔助設計與應用
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