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近日，河南省農業科學院動物疫病防控研究所藥物設計團隊先后在International Journal of Molecular Sciences、Molecular informatics和Virus等JCR一區雜志發表了基于人工智能算法的多肽-蛋白親和力預測模型及其優化的系列研究；團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計多肽的高效性和顯著抗病毒效果，為后續豬腹瀉的臨床治療奠定堅實的技術基礎。

肽-蛋白相互作用是許多生物過程的關鍵，如信號傳導、免疫應答、酶催化等，研究肽的親和力和特異性對于開發新的肽類生物藥物和預防策略具有重要意義。隨著計算機科學的發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行計算進而對親和力進行評估，由于目前尚未有成熟的對多肽和蛋白質之間的實際親和力評估的工具，因此并不能準確反映肽的真實親和力。

本研究團隊以虛擬對接數據與多肽-蛋白質的實際親和力數據相結合，利用6種流行的人工智能算法進行建模分類，通過特征篩選得到決定模型分類性能的四種重要特征（INTRA.VDW0, INTRA.DIHEDRAL0, HEAVY, 和 INTER.ROT），構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，本研究團隊進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)。結果表明，C50模型在未知數據集上具有最高的準確性（80.4%），并且與其他模型的預測結果具有高度相關性，表明其具有潛在的穩定性和魯棒性。

由于豬流行性腹瀉病毒（PEDV）的快速變異，現有疫苗無法為豬提供足夠的免疫保護。本研究團隊利用多肽篩選模型，快速篩選出能特異性識別 PEDV S1 C-端結構域（CTD）蛋白的親和肽。結果表明，多肽110766的 P/N 值達到167，親和力常數達216nM。絕對定量 PCR 的結果顯示，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果均證明了多肽110766 的抗病毒效果仍然顯著。

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