Descubrimiento de péptidos antimicrobianos en el microbioma global con aprendizaje automático

Área de la Ciencia:

• Microbiología
• La bioinformática
• Descubrimiento de drogas

Sus antecedentes:

• El aumento de las bacterias resistentes a los antibióticos requiere el descubrimiento urgente de nuevos agentes antimicrobianos.
• Los péptidos antimicrobianos (AMP) representan una clase prometedora de compuestos naturales con una actividad de amplio espectro.
• Las bases de datos de PMA existentes son limitadas, lo que pone de relieve la necesidad de una exploración exhaustiva de los genomas microbianos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un enfoque de aprendizaje automático para predecir los péptidos antimicrobianos (AMP) del microbioma global.
• Para crear AMPSphere, un catálogo completo de las nuevas PMA.
• Validar la eficacia de las PMA previstas contra los patógenos resistentes a los fármacos.

Principales métodos:

• Utilizó un modelo de aprendizaje automático entrenado en un gran conjunto de datos de metagenomas y genomas procarióticos.
• Construido el catálogo AMPSphere, que contiene 863,498 péptidos no redundantes.
• Sintetizado y probado experimentalmente 100 AMP predichos in vitro e in vivo contra patógenos y comensales.

Principales resultados:

• Identificó y catalogó casi un millón de nuevas secuencias de AMP procariotas en AMPSphere.
• Se validaron 79 AMP sintetizados para la actividad antibacteriana, con 63 dirigidos a patógenos resistentes a los fármacos.
• Se observó que los AMP interrumpen las membranas bacterianas, lo que confirma su mecanismo de acción.
• Descubrió variaciones en la producción de AMP en diferentes hábitats y conocimientos sobre sus orígenes evolutivos.

Conclusiones:

• El enfoque de aprendizaje automático identificó con éxito un vasto recurso de posibles candidatos a antibióticos.
• AMPSphere proporciona una plataforma de acceso abierto para futuros esfuerzos de descubrimiento de antibióticos.
• Las PMA validadas demuestran potencial para combatir la crisis de resistencia a los antibióticos.