Les scientifiques découvrent un nouvel algorithme pour produire de nouveaux antibiotiques et médicaments anticancéreux

Récemment, un groupe de scientifiques est tombé sur un algorithme informatique qui facilitera la découverte de nouveaux médicaments. Cet algorithme informatique réduit les chances de simplement redécouvrir les composés connus. L'algorithme a été découvert alors qu'ils essayaient de découvrir de nouveaux antibiotiques et médicaments anticancéreux. L'étude, publiée dans la revue Nature Communications, a trouvé un nouveau moyen de rechercher de vastes référentiels de composés produits par des microbes.

Des chercheurs, y compris ceux de l'Université Carnegie Mellon aux États-Unis, ont pu identifier des composés connus dans le référentiel et les éliminer de toute analyse ultérieure. Cela réduit la répétition de retrouver le même médicament et d’améliorer les connaissances sur les médicaments. Une fois qu'ils ont pu éliminer les composés connus dans le référentiel, ils se sont concentrés sur les variantes inconnues susceptibles d'être des antibiotiques, des médicaments anticancéreux ou d'autres produits pharmaceutiques potentiellement meilleurs ou plus efficaces.

En une semaine à peine, alimenté par 100 ordinateurs, l'algorithme appelé Dereplicator + a identifié plus de 5 000 composés prometteurs inconnus qui mériteraient une enquête plus approfondie, aurait déclaré Hosein Mohimani, professeur adjoint à l'Université Carnegie Mellon.

Dans le passé, les référentiels de données de spectrométrie de masse étaient sous-utilisés, car il était difficile de les parcourir et cela avait conduit à des taux élevés de redécouverte de composés connus, ont expliqué les chercheurs. Mais ce nouvel algorithme informatique facilite simplement les choses. En fait, Mohimani, étonné, a déclaré que la redécouverte avait lieu trop souvent et qu'il était incroyable de constater combien de personnes avaient redécouvert la pénicilline.

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L’analyse du spectre de masse des composés – essentiellement une mesure des masses dans un échantillon ionisé – est un moyen relativement peu coûteux d’identifier de nouveaux produits pharmaceutiques. Cependant, les techniques existantes étaient largement limitées aux peptides, qui ont des structures simples telles que des chaînes et des boucles.

Pour analyser le plus grand nombre de composés complexes à structures enchevêtrées et de nombreuses boucles et branches, les chercheurs ont mis au point une méthode permettant de prédire comment un spectromètre de masse diviserait les molécules. À l'aide de 5 000 composés connus et de leurs spectres de masse, ils ont mis au point un modèle informatique pouvant ensuite être utilisé pour prédire la dégradation d'autres composés.

Mohimani a déclaré que Dereplicator + pouvait non seulement identifier les composés connus sur lesquels il n’était pas nécessaire d’étudier plus avant, mais il pouvait également trouver des variantes moins courantes des composés connus qui risqueraient probablement de ne pas être détectées dans un échantillon.

    

Publié le 4 octobre 2018 à 09h45

        
            
        
        

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