基于人工智能预测算法的抗肿瘤多肽发现及初步活性评价

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目的:构建人工智能昆虫源多肽药物筛选体系,针对抗肿瘤肽进行筛选及预测。方法:论文基于具有抗癌活性的抗菌肽的典型结构特点,采用已知的抗癌肽数据集对人工智能算法进行了训练测试,进而对预测效果最佳的算法进行优化后用于Uniprot数据库中具有特征多肽的虚拟筛选,从而发现一批具有抗癌潜力的先导化合物。随后选取评分最高的20条多肽采用基于Fmoc的多肽固相合成技术对其进行了化学全合成,采用高效液相色谱和质谱技术对合成的多肽进行了表征,最后采用MTT实验对相关多肽对不同肿瘤细胞的增殖抑制活性进行了评价。结果:1.进行预测算法性能比较后发现优化后的随机森林模型预测效果最好。2.虚拟筛选出的20条评分最高的多肽的相关理化性质和螺旋转轮图分析表明,这些多肽大多为富含赖氨酸和精氨酸等碱性氨基酸的阳离子且具有两亲性结构,既具有亲脂性又具有亲水性,这些都符合具有抗癌活性的抗菌肽的典型特征。3.高效液相色谱和质谱技术表明20条目标多肽纯度在90%以上,理论和实测分子量完全相符。4.细胞实验结果表明多肽14对B16,MDA-MB-231,Hep G2,Caco-2等4株肿瘤细胞的增殖具有显著的抑制作用,多肽7,12,13对B16的增殖具有一定的抑制作用。结论:本研究成功发现一批具有潜在抗癌活性的先导多肽,为新药开发提供新的思路和选择。但是这些算法预测的适用范围和准确性有待提高。
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