Os peptides antimicrobiais artificiais podem ajudar a lutar contra as bactérias resistentes aos medicamentos

Durante os últimos anos, muitas tensões das bactérias tornaram-se resistentes aos antibióticos existentes, e poucas drogas novas foram adicionadas muito ao arsenal antibiótico.

Para ajudar a combater este problema de saúde público crescente, alguns cientistas estão explorando peptides antimicrobiais -- peptides naturais encontrados na maioria de organismos. A maioria destes não é poderosa bastante lutar fora infecções nos seres humanos, assim que os pesquisadores estão tentando vir acima com versões novas, mais poderosos.

Os pesquisadores no MIT e na universidade católica de Brasília têm desenvolvido agora uma aproximação aerodinâmica a desenvolver tais drogas. Sua estratégia nova, que confia em um algoritmo do computador que imite o processo natural de evolução, tem rendido já um candidato potencial da droga que matou com sucesso as bactérias nos ratos.

“Nós podemos usar computadores para fazer muito trabalho para nós, como uma ferramenta da descoberta de seqüências antimicrobiais novas do peptide,” diz Cesar de la Fuente-Nún ez, um postdoc do MIT e companheiro da fundação de Areces. “Esta aproximação computacional é muito mais eficaz na redução de custos e muito tempo-mais eficaz.”

De la Fuente-Nún ez e Octavio Franco da universidade católica de Brasília e da universidade católica dos DOM Bosco são os autores correspondentes do papel, que aparece na introdução do 16 de abril de comunicações da natureza. Timothy Lu, um professor adjunto do MIT da engenharia elétrica e da informática, e da engenharia biológica, é igualmente um autor.

Peptides artificiais

Os peptides antimicrobiais matam micróbios em muitas maneiras diferentes. Incorporam pilhas microbianas danificando suas membranas, e uma vez para dentro, podem interromper alvos celulares tais como o ADN, o RNA, e as proteínas.

Em sua busca para uns peptides antimicrobiais mais poderosos, mais artificiais, cientistas sintetize tipicamente centenas de variações novas, que é um processo laborioso e demorado, e teste-as então contra tipos diferentes de bactérias.

De la Fuente-Nún ez e seus colegas quis encontrar que uma maneira de fazer computadores faz a maioria do trabalho do projecto. Para conseguir aquele, os pesquisadores criaram um algoritmo do computador que incorporasse os mesmos princípios que a teoria de Darwin da selecção natural. O algoritmo pode começar com toda a seqüência do peptide, gerar milhares de variações, e testá-las para os traços desejados que os pesquisadores especificaram.

“Usando esta aproximação, nós podíamos explorar muitos, muito mais peptides do que se nós tínhamos feito este manualmente. Então nós somente tivemos que seleccionar uma fracção minúscula da totalidade das seqüências que o computador podia consultar completamente,” de la Fuente-Nún ez dizemos.

Neste estudo, os pesquisadores começaram com um peptide antimicrobial encontrado nas sementes da planta da goiaba. Este peptide, conhecido como Pg-AMP1, tem somente a actividade antimicrobial fraca. Os pesquisadores disseram o algoritmo para vir acima com seqüências do peptide com duas características que ajudam peptides a penetrar as membranas bacterianas: uma tendência formar hélices alfa e um determinado nível de hydrophobicity.

Depois que o algoritmo gerou e avaliou dez dos milhares de seqüências do peptide, os pesquisadores sintetizaram a promessa de 100 candidatos testar contra as bactérias crescidas em pratos do laboratório. O executor superior, conhecido como o guavanin 2, contem 20 ácidos aminados. Ao contrário do peptide Pg-AMP1 original, que é rico na glicina do ácido aminado, o guavanin é rico na arginina mas tem somente uma molécula da glicina.

Mais poderoso

Estas diferenças fazem o guavanin 2 muito mais poderoso, especialmente contra um tipo de bactérias conhecidas como Relvado-negativas. as bactérias Relvado-negativas incluem muitas espécies responsáveis para mais as infecções hospital-adquiridas terra comum, incluindo infecções da pneumonia e de aparelho urinário.

Os pesquisadores testaram o guavanin 2 nos ratos com uma infecção da pele causada por um tipo de bactérias Relvado-negativas conhecidas como pseudomonas - aeruginosa, e encontradas que cancelou as infecções muito mais eficazmente do que o peptide Pg-AMP1 original.

“Este trabalho é importante porque os novos tipos de antibióticos são necessários superar o problema crescente da resistência antibiótica,” diz Mikhail Shapiro, um professor adjunto da engenharia química em Caltech, que não foi envolvido no estudo. “Os autores tomam uma aproximação inovativa a este problema computacionalmente projetando peptides antimicrobiais usando “in silico” um algoritmo evolucionário, que marque os peptides novos baseados em um grupo de propriedades conhecidas para ser correlacionado com a eficácia. Igualmente incluem uma disposição impressionante de experiências para mostrar que os peptides resultantes têm certamente as propriedades necessários para servir como antibióticos, e que trabalham pelo menos em um modelo do rato das infecções.”

De la Fuente-Nún ez e seus colegas planeia agora desenvolver mais o guavanin 2 para o uso humano potencial, e igualmente planeiam usar seu algoritmo para procurar outros peptides antimicrobiais poderosos. Há actualmente peptides antimicrobiais não artificiais aprovados para o uso em pacientes humanos.

“Um relatório comissão pelo governo britânico calcula que as bactérias resistentes aos antibióticos matarão 10 milhões de pessoas pelo ano no ano 2050, assim que vir acima com métodos novos gerar antimicrobianos é do interesse enorme, de uma perspectiva científica e igualmente de uma perspectiva global da saúde,” de la Fuente-Nún ez diz.

Source: http://news.mit.edu/2018/artificial-antimicrobial-peptides-could-help-overcome-drug-resistant-bacteria-0416