Nuovo approccio per la progettazione di peptidi antimicrobici
Un recente studio pubblicato su arXiv (arXiv:2510.17569v2) esplora un nuovo metodo per la progettazione di peptidi antimicrobici (AMP), promettenti agenti terapeutici contro le infezioni batteriche. La ricerca si concentra sull’ottimizzazione bayesiana latente semi-supervisionata, un approccio innovativo per affrontare la complessità della progettazione di AMP. La vastità delle possibili sequenze di aminoacidi rende difficile la scoperta e la progettazione di questi peptidi. I modelli generativi profondi, come gli autoencoder variazionali, hanno dimostrato la loro utilità nella progettazione di peptidi grazie alla loro capacità di modellare lo spazio delle sequenze con uno spazio latente a valori continui.
Lo studio indaga se la ricerca attraverso una variante a dimensionalità ridotta dello spazio di progettazione latente possa facilitare l’ottimizzazione, come l’organizzazione degli spazi latenti con proprietà fisico-chimiche possa migliorare l’efficienza dell’ottimizzazione dell’attività antimicrobica e come interpretare gli spazi. I risultati suggeriscono che l’utilizzo di una versione a dimensionalità ridotta dello spazio latente è più interpretabile e vantaggioso, mentre è possibile organizzare lo spazio latente con diverse proprietà fisico-chimiche anche con diverse percentuali di etichette disponibili. Questo lavoro pone le basi per procedure di progettazione di peptidi motivate biofisicamente.
Questo approccio rappresenta un importante passo avanti nella ricerca di nuovi farmaci e potrebbe portare a scoperte significative nel campo della medicina.
Paper: ArXiv.org