La inteligencia químico ayuda a encontrar nuevas sustancias naturales

0


Las sustancias secundarias naturales que se encuentran en numerosas plantas, bacterias y hongos pueden ser antiinflamatorias, pueden prevenir patógenos o incluso prevenir el crecimiento de células cancerosas. Sin embargo, utilizar las riquezas proporcionadas por el botiquín de la naturaleza e identificar nuevas sustancias naturales requiere tiempo, dinero y trabajo. Un equipo de bioinformáticos de la Universidad Friedrich Schiller de Jena ha desarrollado ahora un método que permite una identificación mucho más rápida y sencilla de pequeñas moléculas del ingrediente activo.

Millones de datos estructurales aún no descifrados

Para averiguar qué sustancias están contenidas en una muestra biológica, como un extracto de planta, un investigador analiza la muestra mediante espectrometría de masas. En este proceso, las moléculas se descomponen en fragmentos y se determina su masa. «El motor de búsqueda de moléculas CSI: FingerID que desarrollamos nos permite buscar específicamente las estructuras moleculares que corresponden a estos fragmentos», dice el prof. Sebastian Böcker de la Universidad de Jena. «Si esta búsqueda tiene éxito, es decir, si el resultado de la búsqueda representa la estructura correcta, no es algo que podamos distinguir de esta manera».

Actualmente existen enormes colecciones de datos con miles de millones de datos de espectrometría de masas de millones de análisis de muestras biológicas, la gran mayoría de los cuales no han sido identificados con respecto a su estructura. Aquí es donde entra COSMIC, que permite descifrar automáticamente las estructuras de una gran proporción de estas moléculas aún no identificadas. «Con este fin, utilizamos métodos de aprendizaje automático», explica Martin Hoffmann, autor principal de la nueva publicación. «En primer lugar, se compara el espectro de masas de la muestra examinada con los datos estructurales disponibles». Como resultado, obtiene, como en una búsqueda de Google, una lista más o menos grande de posibles resultados. «Nuestro método ahora indica qué tan seguro puede estar de que el impacto encontrado en primer lugar es realmente la estructura que estamos buscando», agrega Hoffmann. Para ello, COSMIC determina una puntuación que evalúa la calidad del disparo sugerido y deduce si es correcto o incorrecto.

Nuevos ácidos biliares descubiertos

Böcker y su equipo pudieron demostrar qué tan bien funciona realmente su método, en colaboración con colegas de la Universidad de California en San Diego. Estudiaron datos de espectrometría de masas del sistema digestivo de ratones, buscando ácidos biliares aún desconocidos. Con este fin, se construyeron más de 28.000 estructuras de ácidos biliares teóricamente posibles y se compararon con datos de medición del microbioma de ratones. El análisis posterior con COSMIC arrojó un total de 11 nuevas estructuras de ácidos biliares previamente desconocidas por completo. Dos de estos se confirmaron posteriormente utilizando muestras de referencia sintetizadas específicamente.

«Esto demuestra, ante todo, que nuestro método funciona de forma fiable», enfatiza Sebastian Böcker. En segundo lugar, COSMIC permite acelerar significativamente la búsqueda de sustancias nuevas e interesantes, ya que el cribado se puede realizar de forma totalmente automática, sin ningún esfuerzo manual y en muy poco tiempo. Böcker predice que en los próximos años será posible aclarar miles de nuevas estructuras moleculares de esta manera.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Universidad Friedrich-Schiller de Jena. Original escrito por Ute Schönfelder. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

También podría gustarte
Deja una respuesta

Su dirección de correo electrónico no será publicada.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More