抗微生物:生物信息学的进步和转化疗法,以打击抗生素耐药性

科学领域:

• 天生的免疫力和宿主防御机制.
• 生物医学研究和制药开发.

背景情况:

• 抗微生物 (AMP) 或宿主防御 (HDP) 是内源性寡,对天生的免疫至关重要.
• AMPs显示强大的,广泛的抗微生物活性对细菌,病毒,真菌和原生动物.
• AMP对于解决抗菌素耐药性 (AMR) 危机至关重要,并代表下一代治疗方法.

研究的目的:

• 审查AMP研究的现状,重点关注结构分类,机制和治疗开发.
• 突出生物信息学,机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在AMP发现和优化中的作用.
• 评估临床翻译障碍,并探索新兴的策略和基工程的前沿技术.

主要方法:

• 对AMP的结构分类和机制阐明的审查.
• 对生物信息学存储库和ML/DL平台的分析,用于高通量矿和设计.
• 计算机建模 (例如分子对接,模拟) 与实验管道的整合.
• 对临床翻译策略和前沿计算技术的评估.

主要成果:

• 了解AMP结构,功能和治疗潜力的重大进展.
• 计算工具的普及,使AMP的合理设计和优化成为可能.
• 通过先进的计算建模,提高了-蛋白相互作用的分辨率.
• 确定克服AMP配方临床转化障碍的策略.

结论:

• 技术创新,特别是计算方法,正在加速AMP的发现.
• 先进的生物信息学和ML/DL对于合理的设计和工程至关重要.
• 通过综合战略,可以弥合AMP的实验室研究和临床实践之间的差距.
• 作为对抗抗药物耐药性危机的治疗方法,AMP具有变革性的潜力.