Новый алгоритм для анализа бактериальных геномов ускоряет поиск лекарств

Исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне и Северо-Западного университета разработали и продемонстрировали ценность нового алгоритма для анализа геномных данных микробов. Он ускоряет открытие новых терапевтических препаратов, решая проблему повторного открытия одних и тех же природных соединений.

Проблема поиска

Большинство современных лекарств были обнаружены путем скрининга бактерий и других организмов на способность производить природные продукты — биологически полезные соединения. Однако фармацевтические компании в значительной степени отказались от этой стратегии, так как постоянно находили одни и те же вещества, получая "очень уменьшающуюся отдачу".

Геномное решение

Геномные последовательности, доступные для растущего числа видов бактерий, содержат группы или "кластеры" генов, которые кодируют ферменты для синтеза природных продуктов. Задача — определить по ДНК, какой продукт производит бактерия, чтобы избежать длительного скрининга.

Новый алгоритм

Команда под руководством Билла Меткалфа и Джеймса Дорохази преодолела ключевое препятствие: многие кластеры имеют общие последовательности, что делает их неразличимыми традиционными методами. Их вычислительное решение объединило несколько сравнительных метрик с тщательно откалиброванным весом.

Алгоритм отсортировал 11 422 генных кластера из 830 бактериальных геномов в упорядоченную, доступную для поиска базу данных. Кластеры, предсказанные для производства очень похожих продуктов, связаны в сети, называемые семействами. Эти предсказания почти идеально совпадают с предыдущими знаниями.

Практическое применение

Ценность новой базы данных была продемонстрирована в эксперименте с химиками из Северо-Западного университета под руководством Нила Келлехера. Используя высокоточную аналитическую технику, они определили химический состав неизвестных соединений, выделенных из 178 различных бактериальных штаммов.

Исследователи смогли присвоить биологическую функцию семействам генных кластеров, коррелируя их наличие в геноме с производством определенных соединений.

Значение для открытия лекарств

База данных решает проблему "коллекционных карточек", позволяя предсказать, какие виды бактерий с наибольшей вероятностью содержат новые антибиотики, и целенаправленно изучать наиболее богатые штаммы.

"У нас есть структура, мы знаем количество генных кластеров, мы знаем, у кого они есть, и, следовательно, мы знаем, где искать новые лекарства. Это явно ведет к открытиям", — сказал Билл Меткалф.

Исследование было опубликовано в журнале Nature Chemical Biology.