高性能抗真菌聚合物的机器学习指导设计,用于抗 Candida albicans
Jooyoung Roh1, Kang-Ting Huang1, Anmol Choudhury1,2,3
1School of Chemical Engineering, University of New South Wales, Sydney, New South Wales 2052, Australia.
ACS polymers Au
|October 13, 2025
概括
机器学习确定了抗真菌聚合物的关键特征. 优化的聚合物显示出对Candida albicans的增强效能和生物相容性.
科学领域:
- 聚合物化学 聚合物化学
- 计算化学计算化学
- 微生物学 微生物学
背景情况:
- 开发有效的抗真菌剂对于对抗不断增加的真菌感染至关重要.
- 合成聚合物为抗微生物应用提供可调节的特性.
- 预测建模可以加速发现强效的抗真菌材料.
研究的目的:
- 利用机器学习 (ML) 来识别合成聚合物中控制抗真菌活性的关键特征.
- 根据ML识别的特性设计和合成新型抗真菌聚合物.
- 优化聚合物特性,以提高抗真菌功效和生物相容性.
主要方法:
- 在对抗真菌聚合物的精选数据集上训练了一种随机森林二元分类模型.
- 确定了五个关键特征,预测了对Candida albicans的抗真菌活性.
- 合成的聚合物库使用可逆添加-碎片化链转移 (RAFT) 聚合.
- 评估的抗真菌活性 (MIC90) 和生物相容性 (HC50).
主要成果:
- 该ML模型确定了水友性,疏水性,分离系数 (cLogP),聚合度 (DP) 和离子组成的最佳范围.
- 一种符合所有五个标准的合成聚合物获得了32μg/mL的MIC90.
- 通过使用不同的RAFT剂 (DTPA) 进行进一步优化,产生了MIC90为16μg/mL和HC50>2000μg/mL的聚合物.
- 优化的聚合物显示选择性指数> 125,表明高效率和低毒性.
结论:
- 基于ML的设计是开发先进的抗真菌聚合物的有效策略.
- 鉴定到的聚合物特性使得能够制造出强大且生物相容的抗真菌材料.
- 这种方法加速了新型抗微生物疗法的发现管道.
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