Los péptidos antimicrobianos artificiales pueden ayudar a luchar contra bacterias drogorresistentes

Durante los últimos años, muchas deformaciones de bacterias han llegado a ser resistentes a los antibióticos existentes, y muy pocas nuevas drogas se han agregado al arsenal antibiótico.

Para ayudar a combate este problema de salud pública cada vez mayor, algunos científicos están explorando los péptidos antimicrobianos -- péptidos naturales encontrados en la mayoría de los organismos. La mayor parte de éstos no son bastante potentes luchar lejos infecciones en seres humanos, así que los investigadores están intentando subir con nuevas, más potentes versiones.

Los investigadores en el MIT y la universidad católica de Brasilia ahora han desarrollado una aproximación aerodinámica a desarrollar tales drogas. Su nueva estrategia, que confía en un algoritmo de la computador que imite el proceso natural de la evolución, ha rendido ya a un candidato potencial de la droga que mató con éxito a bacterias en ratones.

“Podemos utilizar las computadores para hacer mucho el trabajo para nosotros, como herramienta del descubrimiento de las nuevas series antimicrobianas del péptido,” dice a Cesar de la Fuente-Núñez, un postdoc del MIT y persona del asiento de Areces. “Esta aproximación de cómputo es mucho más de poco costo y mucho tiempo-más efectiva.”

De la Fuente-Núñez y Octavio Franco de la universidad católica de Brasilia y de la universidad católica de los Dom Bosco son los autores correspondientes del papel, que aparece en la aplicación del 16 de abril las comunicaciones de la naturaleza. Timothy Lu, un profesor adjunto del MIT de la ingeniería eléctrica y de informática, y de la ingeniería biológica, es también autor.

Péptidos artificiales

Microbios antimicrobianos del avión derribado de los péptidos en muchas maneras diferentes. Incorporan las células microbianas dañando sus membranas, y una vez dentro, pueden romper objetivos celulares tales como DNA, ARN, y proteínas.

En su búsqueda para péptidos antimicrobianos más potentes, más artificiales, científicos sintetice típicamente los centenares de nuevas variantes, que es un proceso laborioso y que toma tiempo, y después pruébelas contra diversos tipos de bacterias.

De la Fuente-Núñez y sus colegas quiso encontrar que una manera de hacer las computadores hace la mayor parte del trabajo del diseño. Para lograr eso, los investigadores crearon un algoritmo de la computador que incorpora los mismos principios que la teoría de Darwin de la selección natural. El algoritmo puede comenzar con cualquier serie del péptido, generar millares de variantes, y probarlas para los rasgos deseados que los investigadores han especificado.

“Usando esta aproximación, podíamos explorar muchos, muchos más péptidos que si habíamos hecho esto manualmente. Entonces tuvimos que revisar solamente una pequeñita parte de la totalidad de las series que la computador podía hojear a través,” de la Fuente-Núñez decimos.

En este estudio, los investigadores comenzaron con un péptido antimicrobiano encontrado en las semillas de la instalación de la guayaba. Este péptido, conocido como Pg-AMP1, tiene solamente actividad antimicrobiana débil. Los investigadores informaron el algoritmo subir con series del péptido con dos características que ayudan a los péptidos para penetrar las membranas bacterianas: una tendencia de formar hélices alfa y cierto nivel de hydrophobicity.

Después de que el algoritmo generara y evaluara decenas de miles de series del péptido, los investigadores sintetizaron el promesa de 100 candidatos para probar contra las bacterias crecidas en platos del laboratorio. El ejecutante superior, conocido como guavanin 2, contiene 20 aminoácidos. A diferencia del péptido original Pg-AMP1, que es rico en la glicocola del aminoácido, el guavanin es rico en arginina pero tiene solamente una molécula de la glicocola.

Más potente

Estas diferencias hacen el guavanin 2 mucho más potente, especialmente contra un tipo de bacterias conocidas como gramnegativas. Las bacterias gramnegativas incluyen muchas especies responsables más de las infecciones hospital-detectadas campo común, incluyendo pulmonía y infecciones de vías urinarias.

Los investigadores probaron el guavanin 2 en ratones con una infección de la piel causada por un tipo de bacterias gramnegativas conocidas como Pseudomonas aeruginosa, y encontraron que autorizó las infecciones mucho más efectivo que el péptido original Pg-AMP1.

“Este trabajo es importante porque los nuevos tipos de antibióticos son necesarios superar el problema cada vez mayor de la resistencia antibiótico,” dice a Mikhail Shapiro, profesor adjunto de la ingeniería química en Caltech, que no estuvo implicado en el estudio. “Los autores llevan una aproximación innovadora este problema de cómputo diseñando los péptidos antimicrobianos usando “in silico un” algoritmo evolutivo, que raya los nuevos péptidos basados en un equipo de propiedades sabidas para ser correlacionado con eficacia. También incluyen un arsenal impresionante de experimentos para mostrar que los péptidos resultantes tienen de hecho las propiedades necesarias para servir como antibióticos, y que trabajan en por lo menos un modelo del ratón de infecciones.”

De la Fuente-Núñez y sus colegas ahora proyecta desarrollar más lejos el guavanin 2 para el uso humano potencial, y también proyectan utilizar su algoritmo para buscar otros péptidos antimicrobianos potentes. Hay actualmente péptidos antimicrobianos no artificiales aprobados para el uso en pacientes humanos.

“Un parte encargado por el gobierno británico estima que las bacterias resistentes a los antibióticos maten 10 millones de personas de por año por el año 2050, así que el subir con nuevos métodos para generar los antimicrobianos está de interés enorme, de una perspectiva científica y también de una perspectiva global de la salud,” de la Fuente-Núñez dice.

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