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幽門螺杆菌（Helicobacter pylori, H. pylori）作為胃部常见的致病細菌，其感染與多種(zhong)胃部疾病及恶性肿瘤的发生发展密切(qie)相關，在(zai)全球範围内對公共衛生構成重要威胁。当前臨床(chuang)采用(yong)的傳統抗生素治疗方案面臨日益嚴峻的耐药問題，这一現象在发展中國家表現尤為突出，导致(zhi)患者根除率下降。
2024年7月8日，中國医學科學院北京协和医學院药物研究所(suo)蒋建东院士團隊在高影響力國际學術(shu)期刊Signal Transduct Target Ther（IF=40.8）上发表了題為"A deep learning-driven discovery of berberine derivatives as novel antibacterial against multidrug-resistant Helicobacter pylori"的研究文(wen)章。该研究采用深度學習和蛋白質組學(xue)等前沿(yan)技術手段，系統性地筛選和優化天然药物分(fen)子結構，成功发現(xian)了黄连素衍生(sheng)物8-O作為针對多重耐药(yao)H. pylori的(de)新型(xing)抗菌剂。幽門螺杆菌的多重耐药性已成為全球公共(gong)衛生面臨的嚴峻挑战，現有治疗方(fang)案的有(you)效性日益受限，该发現為破解这一难題(ti)提供了有效的(de)思路。
青莲百(bai)奥為该研究提供药物靶點发現的蛋白質谱(pu)檢測和分析服務。
利用分子指纹和圖嵌入技術將化(hua)合物結構(gou)轉化為数值向量，用於模型訓練。
数據预處理：清洗並格式(shi)化化合物数據，適配模型輸入。
模型開(kai)发采(cai)用分阶段訓練策略，首先在PubChem数據库上進行预訓練，积累化學分子识(shi)別(bie)的基礎能力，随后在H.
活性预測：预測化(hua)合物對(dui)H. pylori的抗菌活性。
體外抗菌實驗：測定8-O的最小(xiao)抑製浓度（MIC值）。
細胞毒性測試：MTT法(fa)評估8-O對細胞的毒(du)性。
體内药(yao)代動力學研(yan)究：分析小鼠(shu)口服8-O后的浓度變化。
急性口服毒性(xing)測試(shi)：確(que)定8-O的(de)半数致死剂量（LD50值）。
连續傳代測試：評估8-O誘(you)导耐药性的能(neng)力。
體内(nei)抗菌(jun)效果評估：在(zai)小鼠模型中評估8-O的治疗效果。
肠道菌群分析：分析8對小(xiao)鼠肠道菌群的影響(xiang)。
ABPP：鉴定8-O的直接作用靶點。
通過免疫印迹、CETSA、SPR及分子對(dui)接等多種生物物理(li)和生化技術手段，系統確(que)定(ding)8-O與靶蛋白之間的相(xiang)互作用機製及其
轉錄組分析：分析8-O對H. pylori基因表達的影響。
蒋(jiang)建东院士團隊在药物分子筛選工作中采用了深度學習模(mo)型，该模型結合(he)分子指纹(wen)特征和分子圖嵌入表示方法，通過预(yu)訓練和微調的兩阶(jie)段優化過程，成功预測了新型黄连碱衍生物作為抗多(duo)重(zhong)耐药幽門螺杆菌候選分子的活性。在模型構建(jian)阶(jie)段，研究團(tuan)隊(dui)首先从ChEMBL数據库系統收(shou)集了801個(ge)具有抗H. pylori活性的已(yi)知化合物記錄(lu)，結合(he)團隊自主建立的(de)137個BBR衍生物数據，構建了(le)包含938個化合物的完整訓練集(ji)，為模(mo)型學習提供了充分的樣本基礎。為進一步(bu)增強模型的泛化能力，團隊還(hai)充分利用了(le)PubChem数據库中的大規模生物測定数據進行(xing)预訓練阶段的知识积累(lei)。通過这種创新的深度學習(xi)驅動的分子发現方法，團隊在化(hua)合物筛選中鉴(jian)定了化合物8，為后續的药(yao)物開发奠定了重要基礎。
深度學習模型创新发(fa)現化(hua)合物8（8-O）
8-O作為一種新型抗菌(jun)化(hua)合物，在针對多重耐药幽門(men)螺杆菌的體外抗菌活性評估中表(biao)現出高效的抑製效果，具有優异的最小抑(yi)製浓(nong)度（MIC值），这在当前臨床面臨的耐(nai)药菌株防控中具有重要意義。體内药代動力學研究表(biao)明，8-O在小鼠胃中具(ju)有良好的持久性和靶點富集能力，24小時后浓度依然远(yuan)高於MIC，說明其在胃(wei)部微環境中(zhong)能够維持有效的抗菌浓度範围。它在細胞層面的低毒性和高安全性(xing)特征(zheng)，結合在急性(xing)口服(fu)毒性測試中所获得的高半数致死剂量（LD50值），充分證明了其作為潜在治(zhi)疗药物的生物安全性與可(ke)靠性。
8-O药效顯著
通過蛋(dan)白質組學技術(shu)ABPP发(fa)現8-O通過精準靶向幽門螺杆菌的關键(jian)蛋白SecA（ATP水(shui)解酶）和BamD（細菌外膜(mo)蛋白β-桶状裝(zhuang)配機器BAM复合物亚基），有效干扰了細菌(jun)外膜蛋白的運(yun)輸和組裝過程，导(dao)致外膜完整性受(shou)损，抑製了(le)細菌的生长。
ABPP精準鉴定作用靶點
研究中對8-O的靶點驗證采用了多種生(sheng)物學技術進行系統性驗證(zheng)。首先通過免疫印迹分析確認了8-O與H. pylori中的SecA和BamD之間的(de)特异性相互作用，该方法利用特定抗體檢測蛋白質的相互結合(he)情(qing)况，為后續研(yan)究提(ti)供了初步的實驗依據。随后，表面等离子共振（SPR）技(ji)術通過监測折射率(lv)變化，提供了8-O與这些靶標蛋白結合的親和力定量数據，精確反映了配體與(yu)受體之間的(de)結合強度和動力學參数。細胞熱位移分析（CESTA）進一步評估了8-O對SecA和BamD蛋白熱稳定性的影響，通過监測蛋白質(zhi)熱變性過程(cheng)中的荧光變化，从而驗證了它們之間的(de)直接結合及(ji)其稳定性。定點突變分析通過逐個改變(bian)潜在結(jie)合位點的氨基酸残基，揭示了(le)與8-O結合的關键氨基酸残基位置，这些残基在SecA和BamD蛋白中起着(zhe)至關(guan)重要的作用。轉錄組分析通過高通(tong)量測序(xu)技術，顯示8-O能够(gou)調控H. pylori中與外膜蛋白（OMPs）相關的基因表達模式，这間接支持了(le)SecA和BamD作為功(gong)能靶點的相關性。綜合(he)这些相互印證的(de)實驗結果，確立了8-O的作用機製：通過靶向SecA和BamD兩個關(guan)键蛋白，干扰H. pylori的OMPs轉運和組裝(zhuang)過程，最終抑(yi)製細菌生长(zhang)。
蒋建东院(yuan)士團隊借助深度學習模型的(de)強大算力，在黄连素这一傳統中药(yao)成(cheng)分的基礎上，发(fa)現(xian)並合成了黄连素衍生物8-O。该化合物在體外實驗中對耐药幽門螺杆菌展現出高效的抗菌活性，突破了常規抗生素失效(xiao)的瓶颈。随后進行的(de)體内药代動力學研究表明8-O在胃部環境中(zhong)具有持(chi)久的存留時間，同時保持良(liang)好(hao)的安全性表現。為深入揭示其(qi)作用機製，研究團隊采用(yong)基於蛋白質(zhi)組學的ABPP技術(shu)開展(zhan)靶點发現，发(fa)現8-O通過靶向(xiang)細菌内的SecA和BamD兩個關(guan)键蛋白，干扰細菌外膜蛋白的正常組裝過程。
【參考文献】
Guo X, Zhao X, Lu X and additional research collaborators conducted a comprehensive investigation that employed deep learning computational methodologies to identify and characterize berberine derivatives as potential antibacterial agents specifically targeting multidrug-resistant Helicobacter pylori strains, with t
