Adv. Mater：人工智能指导设计的抗菌肽水凝胶用于精准治疗耐药细菌感染
柚子
传统的生物材料开发策略缺乏系统性和可预测性，其在解决与耐药细菌感染相关的复杂问题等方面正面临严峻挑战。人工智能（AI）具有管理复杂系统的重要能力，有望为材料开发提供一种新的范式。然而，基于对生物材料与细菌的相互作用的深度理解、能够指导抗菌生物材料开发的AI模型目前仍未见报道。有鉴于此，上海交通大学崔文国教授、浙江大学侯廷军教授和南方医科大学Limin Ma开发了一种AI指导的设计平台（AMP-hydrogel-Designer），并将其用于构建抗菌生物材料。
本文要点：
（1）该平台可利用生成式设计和多目标约束优化生成一种含硫醇的新型高效抗菌肽（AMP）。该抗菌肽可与水凝胶发生功能化偶联，以形成复合网络结构。此外，研究者也加入了Cu修饰的钛酸钡（Cu-BTO），其可通过Cu2+/SH配位进一步促进复合交联，以制备得到AI-AMP-水凝胶。在体外，AI-AMP-水凝胶对对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）和大肠杆菌（E. coli）的杀菌效果为99.99%。
（2）实验结果表明，Cu-BTO能够将机械刺激转化为电信号，以促进生长因子的表达和血管生成。在具有动态伤口的大鼠模型中，AI-AMP水凝胶能够显著减少MRSA负荷，并有效加速伤口愈合。综上所述，该研究提出的AI指导的生物材料开发策略有望为精准治疗耐药细菌感染提供一种新的方案。
Zhihui Jiang. et al. AI-Guided Design of Antimicrobial Peptide Hydrogels for Precise Treatment of Drug-resistant Bacterial Infections. Advanced Materials. 2025
DOI: 10.1002/adma.202500043
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202500043
版权声明：
本平台根据相关科技期刊文献、教材以及网站编译整理的内容，仅用于对相关科学作品的介绍、评论以及课堂教学或科学研究，不得作为商业用途。
