Negli ultimi anni, molti ceppi di batteri sono diventati resistenti agli antibiotici esistenti, e pochissimi nuovi farmaci sono stati aggiunti all'arsenale di antibiotici.

Per aiutare a combattere questo crescente problema di salute pubblica, alcuni scienziati stanno esplorando i peptidi antimicrobici, peptidi presenti in natura presenti nella maggior parte degli organismi. La maggior parte di questi non è abbastanza potente per combattere le infezioni nell'uomo, quindi i ricercatori stanno cercando di inventare nuovi, versioni più potenti.

I ricercatori del MIT e dell'Università Cattolica di Brasilia hanno ora sviluppato un approccio semplificato allo sviluppo di tali farmaci. La loro nuova strategia, che si basa su un algoritmo informatico che imita il naturale processo di evoluzione, ha già prodotto un potenziale farmaco candidato che ha ucciso con successo i batteri nei topi.

"Possiamo usare i computer per fare gran parte del lavoro per noi, come strumento di scoperta di nuove sequenze peptidiche antimicrobiche, "dice César de la Fuente-Nunez, un postdoc del MIT e membro della Fondazione Areces. "Questo approccio computazionale è molto più conveniente e molto più efficiente in termini di tempo".

De la Fuente-Nunez e Octavio Franco dell'Università Cattolica di Brasilia e dell'Università Cattolica Dom Bosco sono gli autori corrispondenti del documento, che appare nel numero del 16 aprile di Comunicazioni sulla natura . Timoteo Lu, professore associato di ingegneria elettrica e informatica al MIT, e di ingegneria biologica, è anche autore.

peptidi artificiali

I peptidi antimicrobici uccidono i microbi in molti modi diversi. Entrano nelle cellule microbiche danneggiando le loro membrane, e una volta dentro, possono distruggere bersagli cellulari come il DNA, RNA, e proteine.

Nella loro ricerca di più potenti, peptidi antimicrobici artificiali, gli scienziati in genere sintetizzano centinaia di nuove varianti, che è un processo laborioso e che richiede tempo, e poi testarli contro diversi tipi di batteri.

De la Fuente-Nunez e i suoi colleghi volevano trovare un modo per far sì che i computer svolgessero la maggior parte del lavoro di progettazione. Per ottenere ciò, i ricercatori hanno creato un algoritmo informatico che incorpora gli stessi principi della teoria della selezione naturale di Darwin. L'algoritmo può iniziare con qualsiasi sequenza peptidica, generare migliaia di varianti, e testarli per i tratti desiderati che i ricercatori hanno specificato.

"Utilizzando questo approccio, abbiamo potuto esplorarne molti, molti più peptidi che se lo avessimo fatto manualmente. Quindi dovevamo proiettare solo una piccola parte dell'interezza delle sequenze che il computer era in grado di sfogliare, "dice de la Fuente-Nunez.

In questo studio, i ricercatori hanno iniziato con un peptide antimicrobico trovato nei semi della pianta di guava. Questo peptide, noto come Pg-AMP1, ha solo una debole attività antimicrobica. I ricercatori hanno detto all'algoritmo di elaborare sequenze di peptidi con due caratteristiche che aiutano i peptidi a penetrare nelle membrane batteriche:una tendenza a formare alfa eliche e un certo livello di idrofobicità.

Dopo che l'algoritmo ha generato e valutato decine di migliaia di sequenze peptidiche, i ricercatori hanno sintetizzato i 100 candidati più promettenti da testare contro i batteri cresciuti nei piatti di laboratorio. Il miglior interprete, noto come guavanina 2, contiene 20 aminoacidi. A differenza del peptide Pg-AMP1 originale, che è ricco dell'aminoacido glicina, la guavanina è ricca di arginina ma ha una sola molecola di glicina.

Più potente

Queste differenze rendono la guavanina 2 molto più potente, soprattutto contro un tipo di batteri noto come Gram-negativo. I batteri Gram-negativi comprendono molte specie responsabili delle più comuni infezioni nosocomiali, comprese la polmonite e le infezioni del tratto urinario.

I ricercatori hanno testato la guavanina 2 su topi con un'infezione della pelle causata da un tipo di batteri Gram-negativi noto come Pseudomonas aeruginosa, e ha scoperto che ha eliminato le infezioni in modo molto più efficace rispetto al peptide Pg-AMP1 originale.

"Questo lavoro è importante perché sono necessari nuovi tipi di antibiotici per superare il crescente problema della resistenza agli antibiotici, "dice Mikhail Shapiro, un assistente professore di ingegneria chimica al Caltech, che non è stato coinvolto nello studio. "Gli autori adottano un approccio innovativo a questo problema progettando computazionalmente peptidi antimicrobici utilizzando un algoritmo evolutivo "in silico", che valuta nuovi peptidi in base a un insieme di proprietà note per essere correlate all'efficacia. Includono anche una serie impressionante di esperimenti per dimostrare che i peptidi risultanti hanno effettivamente le proprietà necessarie per fungere da antibiotici, e che funzionano in almeno un modello murino di infezioni".

De la Fuente-Nunez e i suoi colleghi hanno ora in programma di sviluppare ulteriormente la guavanina 2 per un potenziale uso umano, e prevedono anche di utilizzare il loro algoritmo per cercare altri potenti peptidi antimicrobici. Attualmente non ci sono peptidi antimicrobici artificiali approvati per l'uso in pazienti umani.

"Un rapporto commissionato dal governo britannico stima che i batteri resistenti agli antibiotici uccideranno 10 milioni di persone all'anno entro il 2050, quindi trovare nuovi metodi per generare antimicrobici è di enorme interesse, sia da un punto di vista scientifico che da un punto di vista della salute globale, "dice de la Fuente-Nunez.