La nuova tecnica di ricerca identifica efficientemente i composti antibiotici

Se state cercando un ago di stampa in un mucchio di fieno, è meglio da conoscere che fieno assomiglia. Un gruppo internazionale dei ricercatori ha applicato questa idea alla ricerca di nuovi prodotti farmaceutici, sviluppante una tecnica che diminuisce le probabilità semplicemente di riscoprire i composti conosciuti.

In un articolo ha pubblicato oggi nelle comunicazioni della natura del giornale, ricercatori dalla Carnegie Mellon University; l'università di California, San Diego; e San Pietroburgo State University in Russia descrive i nuovi mezzi di ricerca delle repository vaste dei composti prodotti dai microbi. Analizzando le gamme di massa di composti, potevano identificare i composti conosciuti all'interno della repository ed eliminarli da ulteriore analisi, mettente a fuoco invece sulle varianti sconosciute -- i aghi di stampa all'interno del mucchio di fieno -- quello ha potuto potenzialmente essere migliori o antibiotici più efficienti, droghe anticancro o altri prodotti farmaceutici.

Appena in una settimana, funzionante su 100 computer, l'algoritmo, chiamato Dereplicator+, ordinato con miliardo spettri di massa nella rete molecolare sociale globale dei prodotti naturali a Uc San Diego ed identificato più di 5.000 promesse, composti di sconosciuto che l'indagine successiva di merito, ha detto Hosein Mohimani, assistente universitario nel dipartimento di biologia di calcolo di CMU e primo autore sull'articolo.

L'algoritmo che alimenta questo motore di ricerca molecolare ora è a disposizione ad uso di tutto il ricercatore per studiare le repository supplementari.

Nel passato, gli archivi dati di spettrometria di massa sono stati sottoutilizzati perché era difficile da cercare attraverso loro e perché quegli sforzi fin qui sono stati contagiati dai tassi alti di riscoperta dei composti conosciuti.

“È quanto gente di periodi ha riscoperto la penicillina,„ Mohimani incredibile ha detto.

Analizzare gli spettri di massa dei composti -- essenzialmente, una misura delle masse all'interno di un campione che è stato ionizzato -- è un modo relativamente economico dell'identificazione dei prodotti farmaceutici nuovi possibili. Ma le tecniche attuali in gran parte sono state limitate ai peptidi, che hanno strutture semplici quali le catene ed i cicli.

“Stavamo esaminando soltanto la punta dell'iceberg,„ Mohimani ha detto.

Per analizzare il più grande numero dei composti complessi che hanno impigliato le strutture e numerosi cicli e rami, i ricercatori hanno messo a punto un metodo per la predizione come uno spettrometro di massa avrebbe separato le molecole. A cominciare dagli anelli più deboli, il metodo ha simulato che cosa sarebbe accaduto mentre le molecole si sono sfasciate. Facendo uso di 5.000 composti conosciuti e dei loro spettri di massa, hanno preparato un modello elaborato dal calcolatore che potrebbe poi essere usato per predire come altri composti avrebbero ripartito.

Mohimani ha detto che Dereplicator+ non solo può identificare i composti conosciuti che non devono essere studiati più a fondo, ma possono anche trovare le varianti meno comuni dei composti conosciuti che probabilmente andrebbero inosservati all'interno di un campione.