谷歌Antigravity用AI加速抗菌肽发现

驱动中国10月16日消息，在抗生素耐药性问题持续加剧、全球新型抗生素需求上升的背景下，谷歌推出Google Antigravity智能开发平台，将原本分散且流程较长的抗菌肽相关研究整合到单次会话中，以支持潜在靶点的发现、结构评估与筛选。

该平台提供智能科学工作台，并接入ProtNLM模型，用于扫描UniProt数据库中数百万未表征蛋白质。相关模型可直接根据氨基酸序列预测生物功能，使研究人员能够在同一会话中完成跨数据库搜索。

研究人员已通过Google Antigravity发现一种新型抗菌肽候选分子。该分子被预测对呼吸道感染病原体具有活性，目前正处于湿实验室验证阶段。

抗菌肽尤其是细菌素，被视为传统抗生素的潜在替代方向。此类物质在进化过程中形成靶向细菌基础弱点的能力，病原体很难对其产生耐药性。全球数据库中已积累数十亿天然氨基酸序列，但大量序列功能未被标注，仍处于“暗物质”状态。

谷歌开发的ProtNLM深度学习模型可读取氨基酸序列的进化“语法”，从原始蛋白质序列预测生物功能，并为大量UniProt条目补充高置信度功能标注。

在Antigravity平台中，研究人员与AI智能体分工协作：研究者负责设定生物学目标和把握研究策略，智能体承担跨数据库协调、结构分析和文献综合等工作。平台将原本需要数天的分散数据库筛选压缩为单次协作会话，降低生物学研究门槛。

平台内置Biomolecular Structure Viewer三维可视化工具，研究者和智能体可在共享3D画布上协作。智能体可从AlphaFold数据库获取结构，动态驱动可视化并高亮关键功能区域；研究者也可在3D空间标记感兴趣区域并向智能体提问，实现基于结构的交互式研究。

此前相关研发工作通常依赖分散的专业软件。Google Antigravity将科学推理流程整合于同一平台，帮助研究人员更高效遍历生物搜索空间，筛选高置信度候选分子，使科学家可将更多时间投入假设验证和实验研究。