Ученые всего мира бьют тревогу: многие болезнетворные бактерии стали устойчивы к существующим антибиотикам, и, чтобы спастись от болезней, нужно создавать новые лекарства.
Появление нового антибиотика на рынке состоит из двух стадий: поиск биологически активного природного вещества, которое войдет в основу лекарства, и экспериментальное изучение эффективности готового препарата на животных и людях. Второй этап ускорить невозможно — это приведет к губительным последствиям, а первый — можно, говорят исследователи. В основе большинства современных антибиотиков лежат природные соединения, и, чтобы быстрее найти соединения с заданными свойствами, как раз и нужны вычислительные методы, способные обрабатывать огромные массивы экспериментальных данных.
«Наш алгоритм позволит во много раз сократить время, необходимое на поиск новых потенциальных антибиотиков», — отмечает Алексей Гуревич, один из авторов статьи и лауреат премии Web of Science Awards 2017, которую получают ученые и научные организации за выдающийся вклад в развитие науки.
Алгоритм помогает быстро сравнивать две базы данных — химические структуры известных биологически активных природных соединений и физические замеры (масс-спектры) веществ, которые производят исследуемые микроорганизмы. В каждой базе данных — десятки тысяч соединений, и алгоритм оперативно находит похожие пары. Обнаружив новое соединение, похожее на известное биологически активное вещество, ученые могут подвергнуть его более детальной проверке. Есть предположение, что обнаруженное новое соединение будет эффективнее с фармакологической точки зрения, чем его более изученные аналоги, представленные в базе данных.
Программу разработали молодые сотрудники Центра алгоритмической биотехнологии СПбГУ под руководством «мегагрантника» Павла Певзнера вместе с ассистент-профессором Университета Карнеги–Меллон (США) Хосейном Мохимани при поддержке РНФ. Результаты опубликованы в журнале Nature Microbiology.
Источник: Дайджест РНФ