Google DeepMind 以 Antigravity 協助找出新抗菌肽候選分子，已進入濕實驗驗證

Google DeepMind 介紹其代理式開發平台 Google Antigravity 在抗菌肽（AMP）探索上的應用。文章指出，抗藥性上升可能到 2050 年每年造成約 1,000 萬人死亡，因此需要新的療法。研究團隊以 Antigravity 作為代理式科學工作台，讓生物學家在單一工作階段內完成原本需跨多個資料庫的篩選、結構評估與優先排序。 此案例中，研究者與 AI 代理設定目標為在 Streptococcus pseudopneumoniae 中尋找並以計算方式驗證新的 AMP。研究者負責決定研究策略與要收集的證據，代理則處理跨資料庫整合、結構分析與文獻彙整。最終找出的候選分子，預測對引發呼吸道感染的病原體具活性，目前正在進行濕實驗驗證，文中未公布實驗結果。 另一項技術是 ProtNLM（Protein Natural Language Model），DeepMind 表示此深度學習模型可直接從胺基酸序列預測生物功能，用以為 UniProt 中數百萬個先前未註解的條目補上功能標籤。文章同時介紹嵌入 Antigravity 的 Biomolecular Structure Viewer 三維結構視覺化工具，代理可調用 AlphaFold Database 的結構並標示關鍵區域，研究者也可在三維結構上標記殘基或結合口袋，讓代理據此推理。