La technique neuve de recherche recense efficacement les composés antibiotiques

Si vous recherchez un pointeau dans une meule de foin, il est le meilleur de connaître à quel foin ressemble. Une équipe de recherche internationale s'est appliquée cette idée à la recherche des pharmaceutiques neuves, développant une technique qui réduit les possibilités de redécouvrir simplement les composés connus.

Dans aujourd'hui publié d'article dans les transmissions de nature de tourillon, chercheurs d'université de Carnegie Mellon ; l'Université de Californie, San Diego ; et l'université de l'Etat de St Petersburg en Russie décrivent des moyens neufs de rechercher de vastes dépôts des composés produits par des microbes. En analysant les éventails de masse des composés, ils pouvaient recenser les composés connus dans le dépôt et les éliminer de l'analyse approfondie, se concentrant au lieu sur les variantes inconnues -- les pointeaux dans la meule de foin -- ce pourrait potentiellement être de meilleurs ou plus efficaces antibiotiques, médicament anticancéreux ou d'autres pharmaceutiques.

Dans juste une semaine, fonctionnant sur 100 ordinateurs, l'algorithme, Dereplicator+ appelé, trié par milliard de spectres de masse dans le réseau moléculaire social global de produits naturels chez Uc San Diego et recensé plus de 5.000 promesses, composés d'inconnu que l'enquête postérieure de mérite, a indiqué Hosein Mohimani, professeur adjoint dans le service de bio-informatique de CMU et premier auteur sur l'article.

L'algorithme qui actionne ce moteur de recherche moléculaire est maintenant procurable à l'usage de n'importe quel chercheur pour étudier les dépôts complémentaires.

Dans le passé, les gisements de données de spectrométrie de masse ont été sous-utilisés parce qu'il était difficile de rechercher par eux et parce que ces efforts ont été infestés jusqu'à présent par des hauts débits de la redécouverte des composés connus.

« C'est combien de gens de périodes ont redécouvert la pénicilline, » Mohimani incroyable a dit.

Analyser les spectres de masse des composés -- essentiellement, une mesure des masses dans un échantillon qui a été ionisé -- est relativement une méthode économique de recenser les pharmaceutiques neuves possibles. Mais des techniques existantes ont été en grande partie limitées aux peptides, qui ont les structures simples telles que des réseaux et des boucles.

« Nous regardions seulement le sommet de l'iceberg, » Mohimani a dit.

Pour analyser le nombre plus grand de complexes qui ont empêtré des structures et de nombreuses boucles et succursales, les chercheurs ont développé une méthode pour prévoir comment un spectromètre de masse briserait à part les molécules. Commençant par les plus faibles sonneries, la méthode a simulé ce qui se produirait pendant que les molécules se séparaient. Utilisant 5.000 composés connus et leurs spectres de masse, ils ont formé un type d'ordinateur qui pourrait alors être utilisé pour prévoir comment d'autres composés décomposeraient.

Mohimani a dit que Dereplicator+ non seulement peut recenser les composés connus qui n'ont pas besoin d'être vérifiés plus plus loin, mais ils peuvent également trouver des variantes moins courantes des composés connus qui vraisemblablement iraient non détectés dans un échantillon.

Source : https://www.cs.cmu.edu/news/new-algorithm-efficiently-finds-antibiotic-candidates