A técnica nova da busca identifica eficientemente compostos antibióticos

Se você está procurando uma agulha em um monte de feno, é o melhor saber que feno olha como. Uma equipe internacional dos pesquisadores aplicou esta ideia à busca para fármacos novos, desenvolvendo uma técnica que reduzisse as possibilidades simplesmente de redescobrir compostos conhecidos.

Em um artigo publicou hoje nas comunicações da natureza do jornal, pesquisadores da universidade do Carnegie Mellon; o University of California, San Diego; e a universidade estadual de St Petersburg em Rússia descreve meios novos de procurarar repositórios vastos dos compostos produzidos por micróbios. Analisando os espectros em massa dos compostos, podiam identificar compostos conhecidos dentro do repositório e eliminá-los da análise mais aprofundada, centrando-se pelo contrário sobre as variações desconhecidas -- as agulhas dentro do monte de feno -- aquele pôde potencial ser melhores ou antibióticos mais eficientes, drogas anticancerosas ou outros fármacos.

Apenas em uma semana, sendo executado em 100 computadores, o algoritmo, chamado Dereplicator+, classificado com bilhão espectros em massa na rede molecular social global dos produtos naturais em Uc San Diego e identificado mais de 5.000 promessas, compostos do desconhecido que a posterior investigação do mérito, disse Hosein Mohimani, professor adjunto no departamento de biologia computacional de CMU e primeiro autor no artigo.

O algoritmo que põe este Search Engine molecular está agora disponível para o uso de todo o investigador para estudar repositórios adicionais.

No passado, os repositórios de dados da espectrometria em massa foram underused porque era difícil procurarar através deles e porque aqueles esforços foram flagelados até agora por taxas altas de redescoberta de compostos conhecidos.

“É quantos povos das épocas redescobriram a penicilina,” Mohimani inacreditável disse.

Analisando os espectros em massa dos compostos -- essencialmente, uma medida das massas dentro de uma amostra que fosse ionizada -- é uma maneira relativamente barata de identificar fármacos novos possíveis. Mas as técnicas existentes foram limitadas pela maior parte aos peptides, que têm estruturas simples tais como correntes e laços.

“Nós olhávamos somente a ponta do iceberg,” Mohimani disse.

Para analisar o número maior de compostos complexos que complicaram estruturas e laços e ramos numerosos, os pesquisadores desenvolveram um método para prever como um espectrómetro em massa quebraria distante as moléculas. Começando com os anéis os mais fracos, o método simulou o que aconteceria enquanto as moléculas vieram distante. Usando 5.000 compostos conhecidos e seus espectros em massa, treinaram um modelo de computador que poderia então ser usado para prever como outros compostos dividiriam.

Mohimani disse que Dereplicator+ não somente pode identificar os compostos conhecidos que não precisam de ser investigados mais, mas podem igualmente encontrar variações menos comuns dos compostos conhecidos que provavelmente iriam indetectados dentro de uma amostra.

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