В СПбГУ создали алгоритм, который сократит время поиска новых антибиотиков

Молодые сотрудники Центра алгоритмической биотехнологии СПбГУ под руководством Павла Певзнера вместе с ассистент-профессором Университета Карнеги — Меллон (США) Хосейном Мохимани разработали компьютерную программу, которая ускорит поиск новых антибиотиков. Результаты исследования, проведенного Алексеем Гуревичем, Аллой Михеенко, Александром Шлемовым, Антоном Коробейниковым и их американским коллегой, опубликованы в журнале Nature Microbiology.

Доцент СПбГУ, кандидат физико-математических наук Антон Коробейников указал, что разработанный алгоритм VarQuest позволяет быстро сравнивать две, образно говоря, базы данных — химические структуры известных биологически активных природных соединений (так называемых natural products) и физические замеры (масс-спектры) веществ, которые производят исследуемые микроорганизмы.

«В каждой базе данных — десятки тысяч соединений, и наш алгоритм оперативно находит похожие пары. Обнаружив новое соединение, похожее на известное биологически активное вещество, учёные 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», — пояснил исследователь.

Первый автор статьи — младший научный сотрудник лаборатории Алексей Гуревич — добавил, что использование VarQuest особенно актуально для современной медицины.

«Учёные всего мира бьют тревогу: многие болезнетворные бактерии стали устойчивы к существующим антибиотикам, и, чтобы спастись от болезней, нужно создавать всё новые и новые лекарства. Появление нового антибиотика на рынке состоит из двух стадий: поиск биологически активного природного вещества, которое войдет в основу лекарства, а затем апробирование эффективности готового препарата на животных и людях. Второй этап ускорить невозможно — это приведет к губительным последствиям, — а первый — вполне. 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», — рассказал он.

Крупнейшая база замеров природных соединений собрана учеными из лабораторий разных стран мира и на данный момент содержит уже более миллиарда масс-спектров. Она расположена на платформе GNPS (The Global Natural Product Social Molecular Networking) — так же, как и VarQuest, которым теперь могут свободно пользоваться все зарегистрированные на платформе исследователи. Это исследование чрезвычайно важно и для возрождения производства антибиотиков в России. В СПбГУ отметили, что в 1960 годах советские исследования в данной сфере были на передовом рубеже науки, в 1985 году СССР произвёл 2300 тонн антибиотиков, а в 2005-м производство антибиотиков на собственном сырье в России было полностью остановлено. VarQuest может внести свой вклад в возрождение российской индустрии по производству антибиотиков, помогая исследователям секвенсировать геномы бактерий и грибов, выделяющих природные антибиотики.