logiciel-pour-identifier-les-antibiotiques-potentiels
Les biologistes informaticiens de l’Université Carnegie Mellon ont mis au point un logiciel qui permet d’identifier les molécules bioactives et les gènes microbiens qui les produisent afin de les évaluer comme antibiotiques et autres agents thérapeutiques potentiels.

Un logiciel pour identifier rapidement des molécules bioactives

En collaboration avec des collègues de l’Université de Californie à San Diego et de six autres établissements, Hosein Mohimani, professeur adjoint au département de biologie informatique de la CMU, et Liu Cao, étudiant au doctorat au département, ont démontré que leur outil MetaMiner pouvait identifier des molécules bioactives au moins 100 fois plus rapidement que les méthodes précédentes.
Les chercheurs discutent de leurs découvertes – y compris la découverte de sept molécules d’intérêt biologique jusque-là inconnues provenant de divers environnements comme l’intestin humain, l’océan et la Station spatiale internationale – dans un article de recherche publié dans Cell Systems.
De nouvelles techniques pour obtenir de l’ADN des microbes directement à partir de l’environnement ont suscité un vif intérêt dans les communautés microbiennes, y compris celles qui coexistent avec des humains en bonne santé. Certains microbes produisent des molécules qui protègent leur hôte et, par conséquent, sont de bons candidats pour devenir des médicaments thérapeutiques. Au cours de la dernière décennie, les microbiologistes ont créé un certain nombre de grandes bases de données d’ADN microbien.
Mais les communautés microbiennes se composent de centaines ou de milliers de types différents de microbes – et de millions de produits moléculaires différents – et chaque microbe a tendance à mourir rapidement s’il est retiré individuellement de son environnement pour une étude. L’identification des molécules qui pourraient être des médicaments candidats et l’isolement des microbes qui les produisent exige donc une réflexion novatrice.

Une approche appelée extraction du génome

Cao et Mohimani ont décidé d’utiliser une approche appelée extraction du génome. Il s’agit d’examiner des groupes de gènes et de tenter de déduire quelles molécules ces gènes produisent. C’est un peu comme si on regardait une chaîne de montage d’automobiles et qu’on essayait de déterminer quel type de voiture elle peut construire, a dit M. Mohimani.
Cependant, prédire le produit moléculaire d’un groupe de gènes est truffé d’erreurs, a dit M. Cao. Pour contourner cette lacune, Mohimani et lui ont emprunté un truc à l’électrotechnique; l’algorithme de Viterbi, qui aide les ingénieurs à détecter les messages dans un canal radio « bruyant ». Cela leur a permis de créer un moteur de recherche tolérant aux erreurs qui pouvait trouver des correspondances entre les bases de données d’ADN microbien et les bases de données qui identifient les produits moléculaires par leur spectre de masse.
Cao et Mohimani, en collaboration avec des microbiologistes de plusieurs institutions, ont appliqué leurs méthodes à la découverte de peptides ribosomalles synthétisés et post-translationalle modifiés (ou RIPP), une famille de produits naturels qui ont trouvé des applications dans les produits pharmaceutiques et l’industrie alimentaire.

Obtenir des résultats en deux semaines au lieu de décennies

Environ 20 000 groupes de gènes codants pour les RiPP ont été découverts, mais jusqu’à présent, seule une poignée de RiPP a été apparié à l’un de ces groupes. En utilisant MetaMiner pour rechercher des millions de spectres des produits moléculaires et les comparer aux groupes de gènes dans huit ensembles de données, les chercheurs ont pu identifier 31 RiPPs connus et sept RiPPs inconnus – le tout en deux semaines environ. « Obtenir ces résultats à l’aide de méthodes manuelles prendrait probablement des décennies », a expliqué Mohimani.
Source : Carnegie Mellon University
Crédit photo : Pixabay