Si vous cherchez une aiguille dans une botte de foin, il est préférable de savoir à quoi ressemble le foin. Une équipe internationale de chercheurs a appliqué cette idée à la recherche de nouveaux produits pharmaceutiques, développer une technique qui réduit les chances de simplement redécouvrir des composés connus.

Dans un article publié aujourd'hui dans la revue Communication Nature , des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon; l'Université de Californie, San Diego; et l'Université d'État de Saint-Pétersbourg en Russie décrivent un nouveau moyen de rechercher de vastes dépôts de composés produits par des microbes. En analysant les spectres de masse des composés, ils ont pu identifier des composés connus dans le dépôt et les éliminer des analyses ultérieures, en se concentrant plutôt sur les variantes inconnues - les aiguilles dans la botte de foin - qui pourraient potentiellement être des antibiotiques meilleurs ou plus efficaces, anticancéreux ou autres produits pharmaceutiques.

En une semaine seulement, fonctionnant sur 100 ordinateurs, l'algorithme, appelé Dereplicator+, trié à travers un milliard de spectres de masse dans le réseau moléculaire Global Natural Products Social à l'UC San Diego et identifié plus de 5, 000 prometteurs, composés inconnus qui méritent une enquête plus approfondie, dit Hosein Mohimani, professeur adjoint au département de biologie computationnelle de la CMU et premier auteur de l'article.

L'algorithme qui alimente ce moteur de recherche moléculaire peut désormais être utilisé par tout chercheur pour étudier des référentiels supplémentaires.

Autrefois, Les référentiels de données de spectrométrie de masse ont été sous-utilisés parce qu'il était difficile d'y faire des recherches et parce que ces efforts à ce jour ont été entravés par des taux élevés de redécouverte de composés connus.

"C'est incroyable combien de fois les gens ont redécouvert la pénicilline, " a déclaré Mohimani.

Analyser les spectres de masse des composés - essentiellement, une mesure des masses dans un échantillon qui a été ionisé - est un moyen relativement peu coûteux d'identifier de nouveaux produits pharmaceutiques possibles. Mais les techniques existantes étaient largement limitées aux peptides, qui ont des structures simples telles que des chaînes et des boucles.

"Nous ne regardions que la pointe de l'iceberg, " a déclaré Mohimani.

Pour analyser le plus grand nombre de composés complexes qui ont des structures enchevêtrées et de nombreuses boucles et branches, les chercheurs ont développé une méthode pour prédire comment un spectromètre de masse briserait les molécules. En commençant par les anneaux les plus faibles, la méthode simulait ce qui se passerait lorsque les molécules se sépareraient. En utilisant 5, 000 composés connus et leurs spectres de masse, ils ont formé un modèle informatique qui pourrait ensuite être utilisé pour prédire comment d'autres composés se décomposeraient.

Mohimani a déclaré que Dereplicator + peut non seulement identifier des composés connus qui n'ont pas besoin d'être étudiés plus avant, mais il peut également trouver des variantes moins courantes des composés connus qui ne seraient probablement pas détectés dans un échantillon.