前言
抗菌肽（AMPs）以其广谱活性而闻名，并在应对抗生素耐药性危机方面展现出巨大潜力。乳杆菌科微生物因其对人类健康有益而备受关注，是新型抗菌肽的重要来源。然而，乳杆菌科中抗菌肽的全球流行率和分布情况仍知之甚少，这限制了新型抗菌肽的有效发现和开发。
2025年6月21日，《Microbiome》发表了来自江南大学团队的研究“Uncovering encrypted antimicrobial peptides in health-associated Lactobacillaceae by large-scale genomics and machine learning”。该研究分析了乳杆菌科所有可用的基因组（包括单菌基因组和MAGs），揭示了乳杆菌科中抗菌肽的全球分布情况，并证明乳杆菌科是应对抗生素耐药性危机的新型抗菌肽的未开发且极具价值的来源。
英文题目：Uncovering encrypted antimicrobial peptides in health-associated Lactobacillaceae by large-scale genomics and machine learning
发表时间：2025年6月21日
涉及技术：宏基因组学，机器学习
研究思路
数据来源：从NCBI数据库中检索的乳杆菌科菌株基因组，以及从先前发表的研究中收集的来自不同生境的乳杆菌科MAGs（≥50%完整度及<10%污染度）。去冗余注释后共计38个属及515个种。
抗菌肽预测：利用Macrel软件对上述基因组中的AMP序列进行了识别。首先预测smORF（长度小于100 aa），然后再进行AMP预测，得到可能的抗菌肽序列。
湿实验验证：筛选并合成其中16个抗菌肽，对其抗菌潜力（MIC）和细胞毒性进行实验验证。
主要研究结
1. 乳杆菌科AMPs的系统发育分布
收集到的所有10,327个基因组被分配到38属515种物种。利用Macrel软件进行抗菌肽预测后，总共在59.44%的基因组中鉴定出9601种抗菌肽，涵盖69.90%的乳杆菌科物种。每个物种内菌株的平均抗菌肽数量用于代表其生物合成潜力，这种抗菌肽的生物合成潜力在物种间差异显著。例如，Liquorilactobacillus aquaticus平均每个基因组有5种抗菌肽，而大多数物种（86.94%）每个基因组仅含1—2种抗菌肽。
乳杆菌科物种AMP的生物合成潜力
2. 乳杆菌科AMPs的种类和菌株特异性
为了探究乳杆菌科中AMP生物合成潜能的多样性，研究基于AMP序列进行了聚类分析。在33个属中总共鉴定出2092个基因簇家族（GCF_1—GCF_2092）。结果发现，乳杆菌科的抗菌肽在很大程度上是属特异性的（98.37%）和种特异性的（95.27%）。例如1993个GCFs（95.27%）仅存在于一个物种中。
通过分析GCF在不同乳杆菌科细菌中的分布，发现每个物种的GCF数量显著高于每个物种的AMP平均计数。同时，GCFs的数量与每个物种的基因组数量呈正相关。这些结果表明乳杆菌科存在高度的种内变异。
乳杆菌科AMP的系统发育分布
3. 乳杆菌科AMPs的生境特异性
有明确记录来源的1964个乳杆菌科基因组主要来自于发酵食品、动物及人类相关生态系统。来自发酵食品的乳酸菌属物种表现出最高的合成潜力，平均每个基因组有0.85种AMPs。大多数抗菌肽是每个生态系统的特有产物。
对来自574个特定栖息地的1170个抗菌肽（AMPs）的分类起源进行了分析，发现554个抗菌肽（占47.35%）是由仅存在于单一栖息地的物种所贡献的。此外，616个抗菌肽（占52.65%）来自多栖息地物种中的特定栖息地基因型。
不同生态系统中乳杆菌科抗菌肽的差异
4. 乳杆菌科AMPs的独特性
基于GCF，编制了一个不含重复项的乳酸杆菌科来源的抗菌肽数据集，其中包含2092个序列。与已知AMP数据库对比，72.47%的乳杆菌科AMPs为新型序列，并且其氨基酸组成（异亮氨酸、天冬酰胺等含量更高）及理化性质（净电荷、等电点、疏水性、Boman指数）区别于其他来源 AMP。
乳杆菌科抗菌肽与其他来源抗菌肽相比的独特性
5. 乳杆菌科AMPs具有广谱的抗菌活性
通过预测最小抑菌浓度后从高潜候选抗菌肽中随机挑选了16个进行合成及体外验证。测试对象为11种常见病原体（包括革兰氏阴/阳性菌），结果显示有10种抗菌肽对至少一种被测病原体具有抗菌活性。
结论
研究发现了乳杆菌科中抗菌肽的全球分布情况，并证实了乳杆菌科是一个尚未被开发且极具价值的新型抗菌肽来源，能够应对抗生素耐药性危机。同时，研究还提供了一个基于机器学习的抗菌肽发现框架，为不仅在乳杆菌科，而且在其他生物体中识别新型抗菌肽提供了一个可扩展的路线图。
参考文献：
Du, R., Han, F., Li, Z. et al. Uncovering encrypted antimicrobial peptides in health-associated Lactobacillaceae by large-scale genomics and machine learning. Microbiome 13, 151 (2025). https://doi.org/10.1186/s40168-025-02145-3
扩展阅读
