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背景信息

化妆品行业是全球发展最快的行业之一。防腐剂是化妆品产品中必不可少的成分，它们抑制微生物生长，防止产品变质。然而，防腐剂是化妆品中最常见的过敏原之一。某些防腐剂可能会引起化妆品接触性皮炎，例如甲基异噻唑啉酮（MI）、甲基氯异噻唑啉酮/甲基异噻唑啉酮（MCI/MI）、对羟基苯甲酸酯和甲醛释放剂。此外，留置型化妆品中的某些防腐剂可能会破坏皮肤微生物群的平衡。因此，迫切需要安全、有效、广谱的抗菌剂。

问题陈述与研究缺口

尽管目前通过组合不同的防腐剂来改善化妆品的防腐效果，但这并不能从根本上解决问题。因此，开发具有仿生特性的人源蛋白质衍生的抗菌肽作为化妆品防腐剂是一个新的研究方向。

研究目标与意义

本研究的目标是通过机器学习辅助的合理设计，基于人体内源性蛋白质β-防御素，开发出一种新型的抗菌肽IK-16-1，用作化妆品的防腐剂协同剂，以减少化妆品中过敏性防腐剂的使用。

理论框架

AMPs是许多生物体天然免疫系统的重要组成部分，具有广泛的活性，可以对抗革兰氏阴性和阳性细菌、真菌、分枝杆菌和一些有包膜的病毒。AMPs的结构多样，可以根据其次级结构分为α-螺旋、β-折叠、环状和扩展型肽。在这些结构中，α-螺旋和β-折叠结构更为常见。人类β-防御素3型（hBD-3）是一种富含半胱氨酸的小分子抗菌肽，具有广谱抗菌活性，可能在天然上皮防御中发挥重要作用。

研究方法

本研究采用基于AI深度学习的预测算法和合理的分子设计，开发了基于人体内源性蛋白的新型仿生AMPs。通过调整α-螺旋结构的肽，使疏水和亲水残基位于螺旋表面的相对侧，以提高微生物膜的孔形成能力。使用AI程序预测肽的抗菌能力，并使用可用的AI算法预测溶血活性。所有新的高分仿生肽都被合成并筛选其微生物抑制活性。

论文组织结构

本研究首先介绍了化妆品中防腐剂的重要性和存在的问题，然后描述了AMPs的特性和作为化妆品防腐剂的潜力。接着，详细介绍了利用机器学习设计AMPs的方法和步骤，包括AMPs的设计流程、预测结构、抗菌活性测试和安全性评估。最后，讨论了IK-16-1作为化妆品防腐剂协同剂的潜力和未来研究方向。

抗菌肽设计流程

如图1所示，大阳城集团娱乐在线选择了β-防御素103的第30至45位氨基酸序列作为模板，并优化它以确定目标AMP IGKVLTRVKLLRRIK的氨基酸序列，命名为IK-16-1。预测结构为α-螺旋。AMPs的概率得分为1，表明IK-16-1很可能成为AMP。溶血概率为0.006，表明IK-16-1不太可能溶血。

β-防御素类似物的螺旋轮投影和预测结构结果

图2展示了通过螺旋轮投影得到的预测结构，这是设计AMPs时考虑的关键结构特征。

Table

不同物种抗菌肽（AMPs）的抑制圈直径

表1显示了IK-16-1对四种微生物的生长影响。通过抑制圈直径和最小抑制浓度值，发现IK-16-1对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌和白色念珠菌具有广谱抗菌特性。

Table

IK-16-1对不同物种的最小抑制浓度（MIC）

表2进一步测试了IK-16-1的效果，显示了IK-16-1具有广谱抑制效果，尽管其抗真菌活性不如抗菌活性高。

IK-16-1在250 μg/mL浓度下的溶血结果

图3显示了即使在使用的肽溶液的最高浓度下，也没有观察到溶血活性。

Table

不同时间化妆品中的菌落形成单位（CFU）计算

表3显示了IK-16-1与常见防腐配方结合使用时，在早期显著抑制了微生物生长。

结论与讨论

本研究通过使用机器学习获得了一种基于β-防御素103设计的新型抗菌肽IK-16-1，具有显著的抗菌活性并保持安全性。这些结果证实了大阳城集团娱乐在线的假设，并验证了设计AMPs的工作流程是可行的。IK-16-1不仅具有广谱抗菌特性，而且显示出良好的安全性，对角质形成细胞无毒性，没有溶血活性。值得注意的是，市场上化妆品中添加的防腐剂数量可能超过了实际需求。本研究中只使用了30%的防腐剂，但其防腐效果与正常配方相当。因此，IK-16-1可以作为协同防腐剂，减少化妆品中防腐剂的使用。未来的研究将探讨IK-16-1与其他防腐剂的协同效应。

本研究证明了机器学习可以显著提高抗菌活性和安全性，缩短开发周期，并降低开发成本。所有在本研究中生成或分析的数据都可以通过合理的请求从相应的作者处获得。

概述

本研究主要关注于利用人体内源性蛋白质为基础，结合计算模拟和人工智能(AI)基于机器学习(ML)工具，设计出一种新型的抗菌肽IK-16-1，旨在为化妆品行业提供安全有效的防腐剂替代方案。IK-16-1源自β-防御素，表现出对多种致病菌，包括大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌和白色念珠菌的广谱抗菌性能，同时无溶血活性，具备成为化妆品行业防腐增效剂的潜力，以减少化妆品中其他防腐剂的使用量。此研究证实了结合计算设计与人工智能预测设计抗菌肽的可行性，以实现快速筛选和降低开发成本。

化妆品行业是全球发展最迅速的行业之一，化妆品中的防腐剂对于抑制微生物生长和防止产品变质至关重要。然而，常见的防腐剂如对羟基苯甲酸酯、甲醛释放剂、异噻唑啉酮、苯氧乙醇和有机酸等，都是化妆品中常见的过敏原。另外，某些防腐剂可能会破坏皮肤微生物群的平衡。因此，急需开发安全、有效且具有广谱抗菌性的替代剂。

抗菌肽(AMPs)是天然免疫系统的重要组成部分，对多种病原体（包括革兰氏阴性菌、革兰氏阳性菌、真菌、分枝杆菌和某些包膜病毒）展示了不同的活性。其中，人类β防御素3（hBD-3）是一种富含半胱氨酸的小分子抗菌肽，具有广谱抗菌活性，且由于其杀菌机制是破坏细胞膜（化学成分相对稳定），其抗菌活性不会引起药物耐药性。

机器学习(ML)是描述系统从特定问题的训练数据中学习，自动化分析模型的构建和处理相关任务的过程。ML大大提高了工作效率和准确性，通过集合关于抗菌机制、序列和结构的深入了解，可以加速AMP的筛选和设计。

背景

论文探索了使用基于人体内源蛋白质的抗菌肽（AMPs）作为化妆品保护系统的安全有效替代品。在化妆品行业中，保护剂对防止微生物生长和产品变质至关重要，但由于安全问题而受到广泛关注。现有的保护剂，如对羟基苯甲酸酯（防腐剂）、甲醛释放剂和异噻唑啉酮等，已被发现可能导致过敏反应、破坏皮肤微生物群落平衡。因此，迫切需要开发既安全又有效的替代保护剂。

抗菌肽是一类具有广泛抗微生物特性的短肽，是许多生物体内在免疫系统的重要组成部分。论文通过计算模拟和人工智能（AI）基于机器学习（ML）工具的设计出一种新的抗菌肽IK-16-1，该肽基于β-防御素（一种具有广谱抗菌活性的小分子抗菌肽），并预测它具有优良的抗菌和血红细胞溶解活性。此外，研究还验证了结合计算设计与AI预测来设计AMPs的可行性，实现了快速筛选和降低开发成本。

方法

根据文件内容，《Machine learning assisted rational design of antimicrobial peptides based on human endogenous proteins and their applications for cosmetic preservative system optimization》这篇论文使用了一种结合计算模拟、人工智能(AI)基础的机器学习工具、以及生物模拟的方法来开发基于内源性人类蛋白质的新型生物模拟抗菌肽(AMPs)。这些AMPs的抗菌和溶血性质通过预测进行了评估。

1. 设计抗菌肽

研究团队利用基于预测算法和合理分子设计的AI深度学习技术，从内源性人类蛋白质出发，开发了新型的生物模拟AMPs。这里，β-防御素的短类似物被用作模板肽。通过调整氨基酸残基，使得亲水和疏水残基位于螺旋表面的相反侧，从而提高了微生物膜的穿孔能力。为了安全考虑，还预测了溶血活性，使用的是现有的AI算法。

2. 方法概述

研究方法主要分为几个步骤：

设计抗菌肽：利用AI深度学习和理性分子设计进行新生物模拟AMPs的开发。
盘扩散试验：AMPs被添加到预接种的细菌菌株的琼脂板上，以测试其抑菌活性。
最小抑制浓度测定：对四种细菌和真菌进行培养以测定AMPs的最小抑制浓度。
溶血活性评估：通过用不同浓度的AMPs处理兔红细胞来评估溶血活性。
细胞毒性测试：采用cell counting kit-8 (CCK-8) 测试方法，测试AMPs对HaCaT细胞(一种人类表皮角质形成细胞系)的生长影响。
抗菌性在产品中的应用评估：混合抗菌肽与保护剂系统，并与不添加抗菌肽的保护剂系统进行比较，以测试其在实际产品中的抗菌效果。

3. 研究结果

研究结果显示，所设计的AMP（IK-16-1）展示出了针对几种常见引起化妆品变质的微生物（大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌和白色念珠菌）的广谱抗菌特性。IK-16-1的最小抑制浓度进一步验证了其效果，尽管其抗真菌活性不如抗细菌活性高。

这篇论文采用了“实验研究”的方法。结合计算模拟、人工智能预测和生物模拟的方法，通过设计、合成和测试一系列新型AMPs，论文在化妆品保护系统优化方面取得了显著进展。这项研究不仅验证了通过计算设计结合AI预测设计AMPs的可行性，而且通过实验测试证实了这些新型生物模拟肽的广谱抗菌特性及其在化妆品中的应用潜力。这种方法通过减少传统保护剂的使用，为化妆品行业提供了一种潜在的更安全、更有效的替代方案。

总结：

论文题目：基于人体内源性蛋白质的抗菌肽的机器学习辅助合理设计及其在化妆品防腐系统优化中的应用
方法：
- 设计抗菌肽
- 圆盘扩散试验
- 最小抑菌浓度
- 溶血活性
- 细胞毒性
- 产品中的抗菌测定
结果：
- 抗菌肽的设计
- 肽的活性
- 肽的安全性
- 肽在化妆品产品中的应用

结论：

背景：化妆品产品中的防腐剂是常见的过敏原之一，因其引起的刺激性问题，迫切需要开发安全有效的广谱抗菌剂。
成果：通过机器学习辅助的合理设计，获得了一种基于β-防御素的具有显著抗菌活性且安全的新型抗菌肽IK-16-1，展现出对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、绿脓杆菌和白色念珠菌的广谱抗菌特性。
应用：IK-16-1作为一种防腐协同剂在化妆品行业中具有潜力，可以减少化妆品中其他防腐剂的使用量。
意义：该研究验证了结合计算设计与人工智能预测设计抗菌肽的可行性，实现快速筛选并降低开发成本，显著改善了抗菌活性和安全性。

Nature | Scientific Reports | 人源蛋白质衍生的抗菌肽：化妆品防腐系统的机器学习辅助设计与应用

论文信息

标题: Machine learning assisted rational design of antimicrobial peptides based on human endogenous proteins and their applications for cosmetic preservative system optimization
发表时间: 2024
发表作者: Lizhi Yue, Liya Song, Siyu Zhu, Xiaolei Fu, Xuhui Li, Congfen He, Junxiang Li
发表机构:
- Key Laboratory of Cosmetic of China National Light Industry, School of Light Industry Science and Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing, China
- School of Chemistry and Chemical Engineering, Qilu Normal University, Shandong, China
- AGECODE R&D Center, Yangtze Delta Region Institute of Tsinghua University, Zhejiang, China
- Harvest Biotech (Zhejiang) Co., Ltd., Zhejiang, China
- Zhejiang Provincial Key Laboratory of Applied Enzymology, Yangtze Delta Region Institute of Tsinghua University, Zhejiang, China
关键词: 机器学习, 抗菌肽, 人源蛋白, 化妆品防腐系统, 优化
一句话摘要: 通过机器学习辅助合理设计，基于人源蛋白获得了一种新型抗菌肽，具有显著的抗菌活性，并在保持安全性的同时，可作为化妆品中的防腐协同剂，降低其他防腐剂的使用量。

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IK-16-1在250 μg/mL浓度下的溶血结果

不同时间化妆品中的菌落形成单位（CFU）计算

结论与讨论

1. 设计抗菌肽

2. 方法概述

3. 研究结果