DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.013
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38843834
تاريخ النشر: 2024-06-05
المؤلف: Célio Dias Santos Júnior وآخرون
الموضوع الرئيسي: الببتيدات المضادة للميكروبات والأنشطة
نظرة عامة
حدد البحث 79 من أصل 100 ببتيد تم اختباره أظهر نشاطًا في المختبر، حيث استهدف 63 من هذه الببتيدات مسببات الأمراض بشكل محدد. وهذا يشير إلى إمكانات كبيرة لهذه الببتيدات في التطبيقات المضادة للميكروبات. بالإضافة إلى ذلك، تشير الدراسة إلى أن بعض الببتيدات النشطة قد تنشأ من تسلسلات أطول من خلال عملية تجزئة جينية. لتسهيل المزيد من البحث والتطوير في هذا المجال، قدم المؤلفون AMPSphere، وهو مورد مفتوح الوصول مصمم لتسريع اكتشاف مضادات حيوية جديدة.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التحدي المتزايد للعدوى المقاومة للمضادات الحيوية، والتي تودي بحياة حوالي 1.27 مليون شخص سنويًا. استجابةً لهذه القضية الملحة في الصحة العامة، يتم استكشاف طرق جديدة لاكتشاف المضادات الحيوية، وخاصة من خلال الأساليب الحاسوبية التي تسهل تحديد الببتيدات المضادة للميكروبات (AMPs). تلعب هذه الببتيدات، التي تتراوح من 10 إلى 100 حمض أميني في الطول، دورًا حيويًا في التفاعلات الميكروبية من خلال تعطيل سلامة جدار الخلية وتعزيز تحلل الخلايا. تؤكد الدراسة على إمكانات AMPs كعلاجات، مشيرة إلى معدلاتها المنخفضة من تطور المقاومة مقارنة بالمضادات الحيوية التقليدية ونشاطها المستهدف ضد مسببات الأمراض المحددة.
استخدم المؤلفون تقنيات التعلم الآلي لتحليل مجموعة بيانات ضخمة تتكون من 63,410 ميتاجينومات و87,920 جينوم ميكروبي عالي الجودة، مما أدى إلى إنشاء AMPSphere – مجموعة شاملة من 863,498 تسلسل ببتيد غير متكرر. من المRemarkably، كانت معظم هذه AMPs المرشحة (c_AMPs) جديدة ومحددة الموطن، حيث أظهر جزء كبير منها نشاطًا مضادًا للميكروبات ضد مسببات الأمراض ESKAPEE ذات الصلة السريرية في المختبر. كما قامت الدراسة بتخليق 100 c_AMP، مما أسفر عن 79 ببتيد نشط، 63 منها أظهرت فعالية ضد هذه المسببات. تؤكد هذه الأبحاث على إمكانات الاستفادة من بيانات الميتاجينوم والتعلم الآلي لاكتشاف AMPs وظيفية من بيئات ميكروبية متنوعة، مما يمهد الطريق لاستراتيجيات علاجية مبتكرة ضد العدوى المقاومة للمضادات الحيوية.
الطرق
في هذا القسم، يصف المؤلفون المنهجيات المستخدمة في دراستهم، مع التركيز بشكل خاص على التحقق من إجراءات التجميع للببتيدات المضادة للميكروبات (AMPs) وتحليل النسخ المختلطة من AMPs الكاتيونية الرائدة (c_AMPs). شمل التحقق من التجميع اختيار 1,000 ببتيد عشوائيًا من AMPSphere، ومحاذاتهم مع ممثلي مجموعاتهم، وتقييم فعالية التجميع عبر ثلاثة مستويات (I، II، وIII) من خلال حساب قيم E ورسمها مقابل هويات المحاذاة. توضح النتائج، الموضحة في الشكل S3، النسبة المتوسطة للمحاذاة المهمة، مما يؤكد قوة نهج التجميع.
بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم النشاط المضاد للميكروبات والبنية الثانوية لـ c_AMPs المختلطة ضد 11 سلالة مرضية وثماني سلالات متعايشة في الأمعاء، كما هو موضح في الشكل S5. تم تسجيل قيم التركيز المثبط الأدنى (MIC)، وتم تحليل الاتجاهات الهيكلية الثانوية للببتيدات المختلطة في مذيبات مختلفة: الماء، خليط 60% TFE-ماء، وخليط 50% MeOH-ماء. تم قياس الهيكل الثانوي باستخدام خادم BeStSel، وتم إنشاء خريطة حرارية لعرض نسبة الهيكل الثانوي عبر المذيبات المختلفة. تم إجراء هذه التجارب في ظروف مماثلة لتلك المستخدمة في c_AMPs الأصلية، مما يضمن قابلية مقارنة النتائج.
النتائج
تتضمن قاعدة بيانات AMPSphere ما يقرب من مليون ببتيد مضاد للميكروبات مرشح (c_AMPs) مستمد من مواطن متنوعة، باستخدام خط أنابيب تعلم آلي يسمى Macrel للتنبؤ بالببتيدات المضادة للميكروبات من مجموعات بيانات ببتيد واسعة. أسفر تحليل 63,410 ميتاجينوم و87,920 جينوم ميكروبي عن 863,498 c_AMPs غير متكررة، تتميز بشحنة إيجابية، ونقطة كيميائية عالية، وخصائص أمفيفيلية، مما يتماشى مع الخصائص المضادة للميكروبات المعروفة. من الجدير بالذكر أن c_AMPs من AMPSphere أطول في المتوسط من تلك الموجودة في قاعدة بيانات DRAMP المعروفة، وأن نسبة صغيرة فقط (0.7%) أظهرت تجانسًا كبيرًا مع AMPs التي تم التحقق منها تجريبيًا.
كشفت تقييمات الجودة أن 20% من c_AMPs كانت قابلة للاكتشاف في ميتابروتينات مستقلة أو ميتا ترانسكرينومات، مع مجموعة فرعية من 80,213 c_AMPs اجتازت جميع اختبارات الجودة، وتم تصنيفها على أنها عالية الجودة. علاوة على ذلك، تم التعرف على 98.4% من c_AMPs في AMPSphere بواسطة نظام توقع AMP آخر على الأقل، مما يشير إلى درجة عالية من الموثوقية في التنبؤات. كما سلطت الدراسة الضوء على ندرة وتخصص موطن c_AMPs، حيث تم اكتشاف 10.8% فقط عبر مواطن متعددة، مما يشير إلى تداخل محدود في توزيع الببتيدات بين البيئات المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، كان حوالي 7% من c_AMPs متجانسة مع بروتينات معيارية أكبر، مما يشير إلى أن بعضها قد ينشأ من تجزئة جينية لبروتينات أكبر، وبالتالي يساهم في تنوع الببتيدات المضادة للميكروبات.
المناقشة
في هذه الدراسة، استخدم المؤلفون التعلم الآلي لتحديد ما يقرب من مليون ببتيد مضاد للميكروبات مرشح (c_AMPs) من مجموعة متنوعة من الجينومات الميكروبية، مما أدى إلى إنشاء AMPSphere، وهي قاعدة بيانات شاملة تضم 863,498 ببتيد غير متكرر. من الجدير بالذكر أن 91.5% من هذه c_AMPs كانت غير معروفة سابقًا، مع جزء كبير يفتقر إلى نظائر في قواعد البيانات الموجودة. كشفت الأبحاث أن c_AMPs غالبًا ما تقع في سياقات جينية محفوظة، خاصة بالقرب من الجينات الريبوسومية، مما يشير إلى رابط تطوري محتمل من خلال أحداث تكرار الجينات. علاوة على ذلك، أشارت التحليلات إلى أن c_AMPs هي في الغالب أعضاء ملحقة من بانجينومات الميكروبات، مع توزيع محدد للسلالة يتوافق مع كثافات أقل من الببتيدات المضادة للميكروبات في الأنواع البكتيرية الأكثر قابلية للنقل.
أثبتت التحقق التجريبي من 100 c_AMP تم تخليقها أن 79 منها أظهرت نشاطًا مضادًا للميكروبات ضد مسببات الأمراض المختلفة، بما في ذلك سلالات ذات صلة سريرية مثل Acinetobacter baumannii وEnterococcus faecium المقاومة للفانكومايسين. من المهم أن بعض الببتيدات أظهرت تركيزات مثبطة دنيا (MICs) منخفضة تصل إلى 1 ميكرومول لتر⁻¹، مقارنة بالمضادات الحيوية المعروفة. كما سلطت الدراسة الضوء على أن هذه الببتيدات يمكن أن تؤثر على كل من البكتيريا المرضية والمتعايشة، مما يشير إلى دورها البيئي في تعديل المجتمعات الميكروبية. أكدت الاختبارات في نموذج فئري أيضًا على الإمكانات المضادة للعدوى لبعض c_AMPs، مما يبرز وعدها كعوامل علاجية ضد العدوى المقاومة، بينما تشير أيضًا إلى تأثيرها على ديناميات ميكروبات الأمعاء.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، تقتصر الأبحاث على الببتيدات المضادة للميكروبات (AMPs) التي يتم ترميزها بواسطة الجينات وتتكون من ما يصل إلى 100 حمض أميني، مما يستبعد مجموعة أوسع من الببتيدات النشطة. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد التحليل على قواعد بيانات عامة تمثل الميكروبيوم العالمي، والتي تعاني من تغطية جغرافية وموطن غير متساوية. قد تؤثر هذه الفجوة في توفر البيانات على جودة التقديرات المستمدة من الدراسة. يعترف المؤلفون بأن نتائجهم، خاصة فيما يتعلق بقابلية نقل سلالات الميكروبات وكثافة AMP، هي أولية وستتطلب مزيدًا من التحقق في الأعمال المستقبلية.
علاوة على ذلك، فإن المنهجية المستخدمة لتحديد النظائر للببتيدات تخضع للقيود، حيث إن مطابقة التسلسلات الأقصر ضد قواعد بيانات واسعة تميل إلى إنتاج معدل خطأ أعلى، خاصة من حيث المطابقات المفقودة. كشفت الاختبارات في المختبر وفي الجسم للببتيدات ضد سلالات بكتيرية محددة عن استجابات محددة للأنواع والسلالات، مما يشير إلى أن بعض الببتيدات قد تظهر نشاطًا ضد سلالات غير مدرجة في لوحة الاختبار الحالية. يخطط المؤلفون لتحديث مواردهم باستمرار مع توفر بيانات جينية وميتاجينية جديدة، مما قد يعزز قوة نتائجهم.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.013
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38843834
Publication Date: 2024-06-05
Author(s): Célio Dias Santos Júnior et al.
Primary Topic: Antimicrobial Peptides and Activities
Overview
The research identified 79 out of 100 tested peptides that exhibited in vitro activity, with 63 of these peptides specifically targeting pathogens. This suggests a significant potential for these peptides in antimicrobial applications. Additionally, the study indicates that some of the active peptides may derive from longer sequences through a process of genomic fragmentation. To facilitate further research and development in this area, the authors introduced the AMPSphere, an open-access resource designed to expedite the discovery of new antibiotics.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the growing challenge of antibiotic-resistant infections, which currently claim approximately 1.27 million lives annually. In response to this urgent public health issue, novel antibiotic discovery methods are being explored, particularly through computational approaches that facilitate the identification of antimicrobial peptides (AMPs). These peptides, which range from 10 to 100 amino acids in length, play a crucial role in microbial interactions by disrupting cell wall integrity and promoting cell lysis. The study emphasizes the potential of AMPs as therapeutics, noting their lower rates of resistance development compared to conventional antibiotics and their targeted activity against specific pathogens.
The authors employed machine learning techniques to analyze a vast dataset comprising 63,410 metagenomes and 87,920 high-quality microbial genomes, leading to the creation of the AMPSphere—a comprehensive collection of 863,498 nonredundant peptide sequences. Remarkably, most of these candidate AMPs (c_AMPs) were novel and habitat-specific, with a significant proportion demonstrating antimicrobial activity against clinically relevant ESKAPEE pathogens in vitro. The study further synthesized 100 c_AMPs, yielding 79 active peptides, 63 of which showed efficacy against these pathogens. This research underscores the potential of leveraging metagenomic data and machine learning to uncover functional AMPs from diverse microbial environments, paving the way for innovative therapeutic strategies against antibiotic-resistant infections.
Methods
In this section, the authors describe the methodologies employed in their study, specifically focusing on the validation of clustering procedures for antimicrobial peptides (AMPs) and the analysis of scrambled versions of lead cationic AMPs (c_AMPs). The clustering validation involved randomly selecting 1,000 peptides from AMPSphere, aligning them with their cluster representatives, and assessing the clustering effectiveness across three levels (I, II, and III) by computing E-values and plotting them against alignment identities. The results, depicted in Figure S3, illustrate the averaged proportion of significant alignments, confirming the robustness of the clustering approach.
Additionally, the antimicrobial activity and secondary structure of scrambled c_AMPs were evaluated against 11 pathogenic strains and eight gut commensal strains, as shown in Figure S5. The minimum inhibitory concentration (MIC) values were recorded, and the secondary structural tendencies of the scrambled peptides were analyzed in various solvents: water, a 60% TFE-water mixture, and a 50% MeOH-water mixture. The secondary structure was quantified using the BeStSel server, and a heatmap was generated to display the percentage of secondary structure across the different solvents. These experiments were conducted under conditions identical to those used for the original c_AMPs, ensuring comparability of results.
Results
The AMPSphere database encompasses nearly 1 million candidate antimicrobial peptides (c_AMPs) derived from diverse habitats, utilizing a machine learning pipeline called Macrel to predict antimicrobial peptides from extensive peptide datasets. The analysis of 63,410 metagenomes and 87,920 microbial genomes yielded 863,498 non-redundant c_AMPs, characterized by a positive charge, high isoelectric point, and amphiphilicity, aligning with known antimicrobial properties. Notably, c_AMPs from AMPSphere are longer on average than those in the established DRAMP database, and only a small fraction (0.7%) showed significant homology to experimentally validated AMPs.
Quality assessments revealed that 20% of the c_AMPs were detectable in independent metaproteomes or metatranscriptomes, with a subset of 80,213 c_AMPs passing all quality tests, designated as high-quality. Furthermore, 98.4% of AMPSphere c_AMPs were recognized by at least one other AMP prediction system, indicating a high degree of reliability in the predictions. The study also highlighted the rarity and habitat specificity of c_AMPs, with only 10.8% detected across multiple habitats, suggesting a limited overlap in peptide distribution among different environments. Additionally, about 7% of c_AMPs were homologous to larger canonical proteins, indicating that some may arise from genomic fragmentation of larger proteins, thus contributing to the diversity of antimicrobial peptides.
Discussion
In this study, the authors utilized machine learning to identify nearly a million candidate antimicrobial peptides (c_AMPs) from a diverse range of microbial genomes, resulting in the creation of AMPSphere, a comprehensive database encompassing 863,498 non-redundant peptides. Notably, 91.5% of these c_AMPs were previously unknown, with a significant portion lacking homologs in existing databases. The research revealed that c_AMPs are often situated in conserved genomic contexts, particularly near ribosomal genes, suggesting a potential evolutionary link through gene duplication events. Furthermore, the analysis indicated that c_AMPs are predominantly accessory members of microbial pangenomes, with a strain-specific distribution that correlates with lower antimicrobial peptide densities in more transmissible bacterial species.
The experimental validation of 100 synthesized c_AMPs demonstrated that 79 exhibited antimicrobial activity against various pathogens, including clinically relevant strains such as Acinetobacter baumannii and vancomycin-resistant Enterococcus faecium. Importantly, some peptides showed minimal inhibitory concentrations (MICs) as low as 1 µmol L⁻¹, comparable to established antibiotics. The study also highlighted that these peptides could affect both pathogenic and commensal bacteria, suggesting their ecological role in modulating microbial communities. In vivo tests in a murine model further confirmed the anti-infective potential of select c_AMPs, underscoring their promise as therapeutic agents against resistant infections while also indicating their influence on the dynamics of gut microbiota.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, the research is confined to antimicrobial peptides (AMPs) that are gene-encoded and consist of up to 100 amino acids, thereby excluding a broader range of active peptides. Additionally, the analysis relies on public databases representing the global microbiome, which suffer from uneven geographical and habitat coverage. This disparity in data availability may influence the quality of the estimates derived from the study. The authors acknowledge that their results, particularly regarding the transmissibility of microbial strains and AMP density, are preliminary and will require further validation in future work.
Moreover, the methodology employed for identifying homologs to the peptides is subject to limitations, as matching shorter sequences against extensive databases tends to yield a higher error rate, particularly in terms of missed matches. The in vitro and in vivo testing of peptides against specific bacterial strains revealed species- and strain-specific responses, suggesting that some peptides may exhibit activity against strains not included in the current testing panel. The authors plan to continuously update their resource as new genomic and metagenomic data become available, which may enhance the robustness of their findings.