Si buscas una aguja en un pajar, lo mejor es saber cómo es el heno. Un equipo internacional de investigadores ha aplicado esta idea a la búsqueda de nuevos fármacos, desarrollar una técnica que reduzca las posibilidades de simplemente redescubrir compuestos conocidos.

En un artículo publicado hoy en la revista Comunicaciones de la naturaleza , investigadores de la Universidad Carnegie Mellon; la Universidad de California, San Diego; y la Universidad Estatal de San Petersburgo en Rusia describen una nueva forma de buscar vastos depósitos de compuestos producidos por microbios. Analizando los espectros de masas de los compuestos, pudieron identificar compuestos conocidos dentro del repositorio y eliminarlos de análisis posteriores, centrándose en cambio en las variantes desconocidas, las agujas dentro del pajar, que podrían ser antibióticos mejores o más eficientes, medicamentos contra el cáncer u otros productos farmacéuticos.

En solo una semana funcionando en 100 computadoras, el algoritmo, llamado Dereplicator +, clasificó a través de mil millones de espectros de masas en la red molecular social Global Natural Products en UC San Diego e identificó más de 5, 000 prometedor, compuestos desconocidos que merecen una mayor investigación, dijo Hosein Mohimani, profesor asistente en el Departamento de Biología Computacional de CMU y primer autor del artículo.

El algoritmo que impulsa este motor de búsqueda molecular ahora está disponible para que lo use cualquier investigador para estudiar repositorios adicionales.

En el pasado, Los repositorios de datos de espectrometría de masas se han subutilizado porque era difícil buscarlos y porque esos esfuerzos hasta la fecha han estado plagados de altas tasas de redescubrimiento de compuestos conocidos.

"Es increíble cuántas veces la gente ha redescubierto la penicilina, "Dijo Mohimani.

Analizando los espectros de masas de los compuestos, esencialmente, una medición de las masas dentro de una muestra que ha sido ionizada es una forma relativamente económica de identificar posibles nuevos productos farmacéuticos. Pero las técnicas existentes se limitaban en gran medida a los péptidos, que tienen estructuras simples como cadenas y bucles.

"Solo estábamos mirando la punta del iceberg, "Dijo Mohimani.

Analizar la mayor cantidad de compuestos complejos que tienen estructuras entrelazadas y numerosos bucles y ramificaciones, los investigadores desarrollaron un método para predecir cómo un espectrómetro de masas rompería las moléculas. Empezando por los anillos más débiles, el método simuló lo que sucedería cuando las moléculas se separaran. Usando 5, 000 compuestos conocidos y sus espectros de masas, entrenaron un modelo de computadora que luego podría usarse para predecir cómo se descompondrían otros compuestos.

Mohimani dijo que el desreplicador + no solo puede identificar compuestos conocidos que no necesitan ser investigados más a fondo, pero también puede encontrar variantes menos comunes de los compuestos conocidos que probablemente pasarían desapercibidos dentro de una muestra.