一项由宾夕法尼亚大学和斯坦福大学研究人员共同完成的研究，在国际顶尖学术期刊《Cell》上发表了一篇题为“Mining human microbiomes reveals an untapped source of peptide antibiotics”的文章。该研究通过计算筛选技术，从人体微生物组（包括皮肤、口腔和肠道微生物）中鉴定出了大量的潜在抗菌肽。

 

长期以来，编码长度≤50个氨基酸残基的蛋白质的小开放阅读框（small open reading frames, sORFs）因计算上的挑战而被忽视。然而，近期的研究表明，人体微生物组中存在数以十万计的sORFs，其中只有一小部分得到了功能表征。这些未被充分探索的肽序列代表了一个巨大的未开发来源，可能含有新的抗菌活性分子。

 

细菌通过产生抗菌分子在复杂的生态系统中相互竞争，这些分子通过多种机制作用于相关及非相关的菌株，帮助细菌争夺有限的生存空间。最近的研究利用自然语言处理神经网络模型，成功从粪便宏蛋白质组数据集中鉴定出多个有效的抗菌肽，但这可能遗漏了一些表达量较低或来源于非粪便微生物组（如皮肤和口腔微生物组）的肽。

 

这项新研究采用了一种更为广泛的方法，旨在探索来自人体多个部位的小肽。研究者们从之前在人类微生物组计划（Human Microbiome Project, HMP）宏基因组中注释的444,054个预测小肽的数据集出发，使用计算算法筛选出可能具有抗菌活性的肽序列。最终，他们确定了323个候选抗菌肽。

 

研究团队随后化学合成了78个候选抗菌肽，并在体外进行了测试，结果显示其中55个（70.5%）具有抗菌活性。特别值得一提的是，来自肠道细菌普雷沃氏菌（Prevotella copri）编码的一种名为prevotellin-2的肽，其抗菌活性与常用抗生素多粘菌素B相当。

 

此外，研究团队还选择了来自不同部位的五个主要候选抗菌肽进行深入研究，它们分别是：来自Faecalibacterium prausnitzii的faecalibacticin-3、来自Fusobacterium nucleatum的fusobacticin-2、来自Keratinibaculum paraultunense的keratinobacin-1、来自Staphylococcus capitis的staphylococcin-2，以及上述提到的prevotellin-2。这些抗菌肽对病原体表现出高度活性，同时对共生菌的影响有限。

 

在临床前动物模型中的体内测试也证实了这些抗菌肽的有效性。综上所述，这项研究展示了利用计算和实验方法从人体微生物组中挖掘抗菌肽的巨大潜力，为未来临床应用提供了宝贵的候选分子资源。