Com a busca por novos antibióticos se tornando cada vez mais urgente, a inteligência artificial oferece uma ajuda valiosa. Software inteligente desenvolvido por Leiden Ph.D. O candidato Alexander Kloosterman pesquisou genomas de bactérias e encontrou agrupamentos de DNA que codificam proteínas que têm efeito antibiótico. “Este novo método de pesquisa é extremamente promissor.”
A descoberta foi publicada em 12 de janeiro na PLOS Biology. O professor de Biotecnologia Molecular Gilles van Wezel do Instituto de Biologia de Leiden (IBL) iniciou a pesquisa junto com o professor visitante Marnix Medema. “Sabíamos que deveria ser possível encontrar novos antibióticos se pesquisássemos o genoma das bactérias de uma maneira completamente diferente.”
Pesquisa clássica esgotada
A busca clássica por antibióticos, usados para combater doenças bacterianas, envolve culturas de bactérias ou fungos que podem produzir antibióticos. Em 1928, Alexander Fleming descobriu o primeiro antibiótico por acaso, como resultado da contaminação de uma placa de Petri. Era a penicilina, produzida por um fungo. Desde então, os pesquisadores vêm fazendo culturas de outros microrganismos e vendo se eles fazem moléculas que poderiam inibir outras bactérias.
Hoje, mais e mais tipos de bactérias estão se tornando resistentes aos antibióticos. Isso significa que precisamos de novos antibióticos, mas o método clássico de pesquisa usando culturas se esgotou. No laboratório, as bactérias não produzem todos os antibióticos que fazem parte de sua constituição genética.
Critérios para código de antibiótico
Van Wezel: “Para encontrar o pedaço de código no DNA que pode ser usado para fazer um possível antibiótico, há uma série de coisas que você precisa olhar. Todos os genes que codificam os antibióticos são encontrados juntos em um cluster. tem que haver um gene que dita que a molécula a ser produzida deixe a célula da bactéria: a bactéria sempre excreta o antibiótico. O DNA não deveria estar presente em todas as bactérias. A produção de antibióticos é uma função especializada e está limitada a apenas algumas das bactérias. Adotamos o critério de que deveria estar presente em 10 a 30 por cento dos tipos que examinamos.”
Van Wezel sabia o que queria procurar, mas não sabia como abordar tecnicamente. “Então, trabalhei com Marnix Medema, um especialista em bioinformática da Universidade de Wageningen. Ele é capaz de criar um software que pode pesquisar o DNA de bactérias.”
Medema diz: “Este projeto conjunto foi minha primeira colaboração com a Universidade de Leiden.” É uma colaboração que deve continuar, com a Medema como titular da cadeira convidada Van der Klauw do IBL desde maio de 2020.
Homônimo de Fleming, um século depois
Retomando as idéias de Van Wezel e Medema, Ph.D. o candidato Alexander Kloosterman, que por acaso compartilha seu nome de batismo com o descobridor da penicilina, Alexander Fleming, começou a trabalhar. Quase um século após a descoberta de seu ilustre predecessor, Kloosterman, sob a supervisão de Medema, desenvolveu um software que podia pesquisar com base nos critérios que ele e Van Wezel especificaram. O software identificou 42 novos tipos de clusters de genes no código do DNA que atendiam às condições necessárias. Esses genes podem possivelmente codificar para ‘precursores’ que mais tarde se tornarão proteínas com efeitos antibióticos.
Pristinine: base para novos medicamentos?
Van Wezel diz: “Um desses 42 aglomerados foi a melhor combinação para todas as nossas condições e também ocorreu em um tipo de bactéria que poderíamos facilmente trabalhar em nosso laboratório.” Os pesquisadores tiveram sucesso em fazer com que essa bactéria produzisse uma pequena quantidade de pristinina, a substância que é produzida com o agrupamento de genes identificado pelo software.”
Pristinine faz parte de uma nova subclasse dos chamados lanthipeptídeos aos quais pertencem muitos antibióticos. A mais conhecida é a nisina, que é comumente usada como agente de preservação em alimentos como o queijo. O maquinário da célula que produz o pristinino é muito diferente daquele da nisina, e é por isso que o software convencional não reconheceu a codificação do DNA como potencialmente interessante. Graças à inteligência artificial, agora sim.
Os usos potenciais do pristinine ainda precisam ser determinados. Os outros 41 clusters de genes que o novo software identificou também são assuntos interessantes para pesquisas futuras. Van Wezel: “Nosso trabalho é ciência aberta; está todo online, então todos os grupos de pesquisa podem usá-lo.” O projeto é financiado pelo Setor de Química. Van Wezel coordena o projeto Syngenopep dentro deste grupo, que visa encontrar novos antibióticos proteicos. Van Wezel: “Este novo método de pesquisa oferece uma grande variedade de possibilidades para a identificação sistemática de novos antibióticos.”
Publicado em 19/01/2021 10h21
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