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Adv Sci丨北京大学宋晨研究发现AMPainter可以显著提高各种肽段的抗菌效力

iNature 2025-09-18 00:00
文章摘要
背景：在后抗生素时代，抗菌肽（AMPs）因其低耐药性成为理想候选药物，但现有设计方法存在场景局限性。研究目的：北京大学宋晨团队开发基于深度强化学习的统一框架AMPainter，旨在集成优化与生成任务，提升各类肽段的抗菌效力。结论：该模型显著降低最低抑菌浓度达128倍，成功从信号肽进化出新型AMPs（成功率80%），并实现从随机序列从头设计高效抗菌肽，平均MIC达2.88µM，有效拓展了AMP序列空间。
Adv Sci丨北京大学宋晨研究发现AMPainter可以显著提高各种肽段的抗菌效力
查看文献： Painting Peptides With Antimicrobial Potency Through Deep Reinforcement Learning.
查看期刊： Advanced Science
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