Thuật toán mới - công cụ hỗ trợ tìm kiếm kháng sinh hiệu quả

Trong một bài báo được công bố trên tạp chí Nature Communications, các nhà nghiên cứu từ các trường Đại học Carnegie Mellon (CMU); Đại học California, San Diego ở Hoa Kỳ; và Đại học bang St. Petersburg ở Nga đã mô tả một công cụ mới hỗ trợ tìm kiếm hiệu quả các kho hợp chất khổng lồ được tổng hợp từ vi khuẩn. Kỹ thuật mới cho phép các nhà khoa học phân tích phổ khối của các hợp chất, từ đó, họ có thể dễ dàng xác định những loại hợp chất đã biết trong kho và loại bỏ chúng để tập trung phân tích sâu hơn các biến thể chưa từng được biết đến. Những biến thể này có thể sẽ là loại thuốc kháng sinh tốt hơn, hiệu quả hơn, thuốc chống ung thư hoặc nhiều dược phẩm khác.

“Chỉ trong vòng một tuần, thuật toán mới có tên gọi Dereplicator + được áp dụng chạy trên 100 máy tính có thể tìm kiếm trong một tỷ khối phổ trong mạng phân tử Gloal Natural Products Social tại UC San Diego và xác định được hơn 5.000 hợp chất đầy hứa hẹn, chưa từng được biết đến mà việc nghiên cứu tổng hợp chúng được xem là rất cần thiết”, Mohimani, trợ lý giáo sư tại Phòng Sinh học Điện toán của CMU và là tác giả đầu tiên của bài báo cho biết.

Theo các nhà nghiên cứu, thuật toán hỗ trợ tìm kiếm phân tử của họ hiện có sẵn và có thể được sử dụng để nghiên cứu các kho hợp chất bổ sung.

Mohimani chia sẻ: “Trong quá khứ, các kho dữ liệu khối phổ chưa được tận dụng triệt để bởi vì việc tìm kiếm thông qua chúng rất khó, đồng thời, những nỗ lực này cho đến nay đã bị hạn chế bởi tỷ lệ tái phát hiện các hợp chất đã được biết đến trước đó rất cao. Chẳng hạn như, việc xác định số lần các nhà khoa học tái khám phá các nhóm kháng sinh penicillin là không thể đếm nổi”.

Phương pháp phân tích phổ khối lượng của các hợp chất, về cơ bản, là kỹ thuật phân tích hóa học giúp xác định hàm lượng và loại chất hóa học có trong một mẫu đã bị ion hóa và đây cũng là một phương pháp tương đối rẻ tiền giúp xác định loại dược phẩm mới. Tuy nhiên, các kỹ thuật hiện đang được áp dụng phần lớn bị hạn chế trong phân tích các đoạn peptide có cấu trúc đơn giản như cấu trúc chuỗi và vòng lặp. Vì vậy, Mohimani cho biết nghiên cứu của ông cùng các cộng sự mới chỉ là một phần nổi của tảng băng trôi.

Để phân tích số lượng lớn hơn các hợp chất có cấu trúc phức tạp, nhiều vòng và nhánh, nhóm nghiên cứu đã phát triển một phương pháp dự đoán cách thức phân tách các phân tử của khối phổ kế. Bắt đầu với những cấu trúc dạng vòng yếu nhất, phương pháp mô phỏng những gì sẽ xảy ra khi các phân tử tách rời nhau. Các chuyên gia sử dụng 5.000 hợp chất đã được biết đến và phổ khối lượng của chúng để đào tạo một mô hình máy tính có thể được sử dụng để dự đoán cách thức các hợp chất khác bị phá vỡ.

Mohimani cho biết thuật toán Dereplicator + không chỉ cho phép xác định các hợp chất đã được phát hiện mà không cần phải thực hiện những nghiên cứu sâu rộng, mà còn có thể phát hiện các biến thể ít phổ biến hơn của các hợp chất đã biết không bị phát hiện trong một mẫu.

Theo Vista.gov.vn