近日，河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院動物疫病防控研究所藥物設(shè)計團(tuán)隊先后在International Journal of Molecular Sciences、Molecular informatics和Virus等JCR一區(qū)雜志發(fā)表了基于人工智能算法的多肽-蛋白親和力預(yù)測模型及其優(yōu)化的系列研究；團(tuán)隊以豬流行性腹瀉病毒S蛋白為靶點，在體外實驗中驗證了所設(shè)計多肽的高效性和顯著抗病毒效果，為后續(xù)豬腹瀉的臨床治療奠定堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

肽-蛋白相互作用是許多生物過程的關(guān)鍵，如信號傳導(dǎo)、免疫應(yīng)答、酶催化等，研究肽的親和力和特異性對于開發(fā)新的肽類生物藥物和預(yù)防策略具有重要意義。隨著計算機科學(xué)的發(fā)展和計算機性能的提高，虛擬對接方法成為一種分析肽-蛋白相互作用的常用的方法，但是這些方法主要依賴于對肽和蛋白之間的各種相互作用力進(jìn)行計算進(jìn)而對親和力進(jìn)行評估，由于目前尚未有成熟的對多肽和蛋白質(zhì)之間的實際親和力評估的工具，因此并不能準(zhǔn)確反映肽的真實親和力。

本研究團(tuán)隊以虛擬對接數(shù)據(jù)與多肽-蛋白質(zhì)的實際親和力數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用6種流行的人工智能算法進(jìn)行建模分類，通過特征篩選得到?jīng)Q定模型分類性能的四種重要特征（INTRA.VDW0, INTRA.DIHEDRAL0, HEAVY, 和 INTER.ROT），構(gòu)建了三個基于不同重要特征的隨機森林模型，并證明了模型的有效性和可靠性。同時，本研究團(tuán)隊進(jìn)一步比較了基于樹的四種不同算法，包括分類和回歸樹(CART)、C5.0決策樹(C50)、裝袋CART (BAG)和隨機森林 (RF)。結(jié)果表明，C50模型在未知數(shù)據(jù)集上具有最高的準(zhǔn)確性（80.4%），并且與其他模型的預(yù)測結(jié)果具有高度相關(guān)性，表明其具有潛在的穩(wěn)定性和魯棒性。

由于豬流行性腹瀉病毒（PEDV）的快速變異，現(xiàn)有疫苗無法為豬提供足夠的免疫保護(hù)。本研究團(tuán)隊利用多肽篩選模型，快速篩選出能特異性識別 PEDV S1 C-端結(jié)構(gòu)域（CTD）蛋白的親和肽。結(jié)果表明，多肽110766的 P/N 值達(dá)到167，親和力常數(shù)達(dá)216nM。絕對定量 PCR 的結(jié)果顯示，不同濃度（3.125 μM、6.25 μM、12.5 μM、25 μM、50 μM）與病毒組相比，多肽110766能顯著降低 PEDV的病毒載量（p < 0.0001）。Western 印跡和間接免疫熒光的結(jié)果均證明了多肽110766 的抗病毒效果仍然顯著。

該團(tuán)隊在生物識別材料（多肽、納米抗體）和多肽功能預(yù)測領(lǐng)域已建立一系列人工智能模型，實現(xiàn)了這些材料的完全虛擬篩選，為后續(xù)的應(yīng)用奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。該 團(tuán)隊的《靶向高親和力肽配基理性設(shè)計及其應(yīng)用》成果已獲2019年度河南省技術(shù)發(fā)明二等獎，多肽授權(quán)發(fā)明專利27項，近三年發(fā)表SCI論文17篇，影響因子合計超過110。