Penn Medicine：AI 从朊蛋白中挖出 “prionins”，抗菌肽搜索空间扩到神经退行性疾病蛋白

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-19T18:50:00+08:00 · 更新 2026-06-19T18:56:07+08:00

核心结论

Penn Medicine 6 月 19 日发布 Nature Microbiology 研究，团队用 APEX 1.1 深度学习平台扫描 2,897 个朊蛋白和朊样蛋白中的 1,930 万个短肽片段，筛出 1,179 个候选抗菌肽，并把这一类命名为 “prionins”。实验验证显示，75 个优选候选中 59 个能抑制至少一种细菌，两个候选在小鼠鲍曼不动杆菌皮肤感染模型中降低菌量。它把 AI 抗生素发现从“已知微生物或灭绝生物序列”进一步推向疾病相关蛋白内部的隐藏片段。

University of Pennsylvania School of Medicine 6 月 19 日发布消息，研究发表于 Nature Microbiology。新闻稿称，Cesar de la Fuente 团队使用深度学习平台 APEX 1.1，系统扫描 2,897 个朊蛋白和朊样蛋白中的 1,930 万个短肽片段，寻找具有抗菌活性的序列。团队把筛出的新候选类群称为 “prionins”，意在强调它们来自通常与朊病毒疾病、蛋白错误折叠和神经退行性过程相关的蛋白家族。

这条新闻的背景是，抗菌肽发现越来越依赖大规模序列挖掘。过去几年，de la Fuente 实验室已尝试从人类蛋白、灭绝生物、古菌、微生物组和毒液中寻找“加密肽”。本次研究的变化在于搜索空间更反直觉：朊蛋白长期主要被视为病理对象，但团队换了一个问题，询问这些大蛋白内部是否也编码可单独发挥抗菌作用的短片段。

公开稿给出了一组验证链条。AI 首先预测 1,179 个候选抗菌肽；研究者从中选择 75 个优选片段，针对 11 种细菌病原体做实验测试，其中 59 个能抑制至少一种病原体，42 个在低浓度下显示较强活性。进一步实验提示，不少活性片段可能通过破坏细菌膜起作用；16 个活性肽在最高测试浓度下未显示对红细胞或人类细胞的可测毒性。团队还把来自真菌和线虫的两个候选用于小鼠鲍曼不动杆菌皮肤感染模型，称降低菌量的效果可与 polymyxin B 相比，且未见治疗相关体重下降。

其影响主要在抗菌药早期发现管线，而不是立刻产生新药。AI 在这里的价值不是替代实验，而是把“到哪里找分子”这一步扩展到更大、更陌生的蛋白空间，再由体外和动物实验缩小候选集。对抗生素研发者来说，prionins 可能提供新的先导分子库；对基础生物学研究者来说，它也提出朊样蛋白、蛋白聚集和先天免疫之间是否存在更广联系的问题。

边界同样明显。新闻稿特别说明，研究没有证明 prionins 会在人体感染时自然释放，也没有改变朊蛋白在神经退行性疾病中的有害作用认知。小鼠皮肤感染模型离临床药物还有毒理、药代、稳定性、免疫原性和耐药性评估。后续值得跟踪的是论文中的利益冲突与专利披露、候选肽是否能在系统性感染模型中有效，以及 AI 命中的“隐藏肽”能否被设计成更稳定、低毒的药物分子。

信息来源

• EurekAlert / Penn Medicine 新闻稿

可信度说明

来源为 Penn Medicine 机构新闻稿，标注研究发表于 Nature Microbiology，并披露筛选规模、实验验证数量和小鼠模型结果。可信度较高但仍属机构发布口径；论文 DOI、利益冲突、原始数据和候选肽性质需要以期刊全文为准，临床有效性尚未建立。

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