La resistencia a los antibióticos es una crisis creciente que amenaza la salud global. En respuesta a esta urgente necesidad, científicos han desarrollado un enfoque innovador basado en el aprendizaje automático para predecir péptidos antimicrobianos (AMP) dentro del microbioma global. Este enfoque aprovecha un vasto conjunto de datos que incluye 63,410 metagenomas y 87,920 genomas procariotas de diversos hábitats ambientales y asociados al huésped, resultando en la creación de AMPSphere, un catálogo exhaustivo que contiene 863,498 péptidos no redundantes, la mayoría de los cuales no se encuentran en bases de datos existentes.
AMPSphere no solo proporciona un recurso valioso para el descubrimiento de nuevos antibióticos, sino que también ofrece información sobre los orígenes evolutivos de estos péptidos. A través de la duplicación o el truncamiento de genes de secuencias más largas, los investigadores han observado variaciones en la producción de AMP según el hábitat.
Para validar estas predicciones, los investigadores sintetizaron y probaron 100 AMP contra patógenos clínicamente relevantes resistentes a los medicamentos y comensales del intestino humano, tanto in vitro como in vivo. De estos, 79 péptidos mostraron actividad, con 63 dirigidos específicamente a patógenos. Estos AMP activos demostraron actividad antibacteriana mediante la alteración de las membranas bacterianas.
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