美國加州大學(University of California;UC)研究團隊發表論文描述一種新型算法,能較之前所有研究多辨識出種類逾10倍的天然抗生素。
據報導,抗藥性已成為全球性的重大問題。許多藥物,包括萬不得已才使用的萬古霉素(vancomycin)和達托霉素(daptomycin)等抗生素都是肽類天然物(Peptidic Natural Product;PNP)。事實上,許多抗菌劑和抗癌劑亦為PNP。
然而,無論在實驗上和運算上,發現新的PNP都是艱難的挑戰。UC研究團隊于《Nature Microbiology》期刊上發表的論文中描述了一種新算法,能較之前所有研究辨識出多逾10倍的PNP。
加州大學圣地牙哥分校(University of California San Diego)計算機科學教授Pavel Pevzner為該論文的通訊作者,該論文共同作者為Pevzner之前的指導學生,現為卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University)的運算生物系助理教授Hosein Mohimani。
PNP代表復雜化合物的最后堿基,而直到最近仍無法用運算研究來發現。PNP是細菌和真菌在求生存的戰斗過程產生,因此具備成為天然抗生素的龐大潛力。隨著抗菌藥物的耐藥性成為全球關注焦點,藥物迫切需要新的抗生素,而發現天然抗生素的創新方法越來越重要。
該團隊在研究中描述一種用于辨識PNP的新型運算方法VarQuest。VarQuest可一次處理大量質譜數據,因此可應用于高通量的藥物開發管道,如最近發表的Global Natural Products Social(GNPS)分子網絡。GNPS已包含全球收集的10億多個質譜圖,是未來生物活性化合物的金礦。
與現有競爭運算法相比,VarQuest不僅能辨識已知的PNP,且能辨識其新型變體,而這些變體有時在臨床上更有效。對整個GNPS進行的VarQuest分析找出比之前所有方法多逾10倍的PNP變體。
此外,VarQuest揭示了PNP的驚人多樣性,這可能反映了各種細菌物種對不斷變化的環境和競爭的進化適應性,例如,肽抗生素變體庫的持續變化以響應抗生素抗性。
Mohimani表示,天然物(natural product)領域的研究人員正在收集微生物菌株的大規模代謝組學數據,并改用大數據來發現天然物。VarQuest則為理解已在該領域收集到的大數據的第一步。
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