Durante os últimos anos, muitas cepas de bactérias se tornaram resistentes aos antibióticos existentes, e muito poucos medicamentos novos foram adicionados ao arsenal de antibióticos.

Para ajudar a combater este crescente problema de saúde pública, alguns cientistas estão explorando os peptídeos antimicrobianos - peptídeos de ocorrência natural encontrados na maioria dos organismos. A maioria deles não é poderosa o suficiente para combater infecções em humanos, então os pesquisadores estão tentando criar novos, versões mais potentes.

Pesquisadores do MIT e da Universidade Católica de Brasília desenvolveram agora uma abordagem simplificada para o desenvolvimento de tais drogas. Sua nova estratégia, que se baseia em um algoritmo de computador que imita o processo natural de evolução, já rendeu um candidato a medicamento em potencial que matou com sucesso bactérias em camundongos.

"Podemos usar computadores para fazer muito do trabalho para nós, como uma ferramenta de descoberta de novas sequências de peptídeos antimicrobianos, "diz Cesar de la Fuente-Nunez, um pós-doutorado do MIT e bolsista da Areces Foundation. "Esta abordagem computacional é muito mais econômica e eficaz em termos de tempo."

De la Fuente-Nunez e Octavio Franco da Universidade Católica de Brasília e da Universidade Católica Dom Bosco são os autores correspondentes do artigo, que aparece na edição de 16 de abril da Nature Communications . Timothy Lu, um professor associado do MIT de engenharia elétrica e ciência da computação, e da engenharia biológica, também é um autor.

Peptídeos artificiais

Os peptídeos antimicrobianos matam os micróbios de muitas maneiras diferentes. Eles entram nas células microbianas danificando suas membranas, e uma vez dentro, eles podem interromper alvos celulares, como DNA, RNA, e proteínas.

Em sua busca por mais poderosos, peptídeos antimicrobianos artificiais, os cientistas normalmente sintetizam centenas de novas variantes, que é um processo trabalhoso e demorado, e depois testá-los contra diferentes tipos de bactérias.

De la Fuente-Nunez e seus colegas queriam encontrar uma maneira de fazer com que os computadores fizessem a maior parte do trabalho de design. Para conseguir isso, os pesquisadores criaram um algoritmo de computador que incorpora os mesmos princípios da teoria da seleção natural de Darwin. O algoritmo pode começar com qualquer sequência de peptídeo, gerar milhares de variantes, e testá-los para as características desejadas que os pesquisadores especificaram.

"Usando esta abordagem, fomos capazes de explorar muitos, muito mais peptídeos do que se tivéssemos feito isso manualmente. Então, só tivemos que filtrar uma pequena fração de todas as sequências que o computador foi capaz de navegar, "de la Fuente-Nunez diz.

Neste estudo, os pesquisadores começaram com um peptídeo antimicrobiano encontrado nas sementes da goiaba. Este peptídeo, conhecido como Pg-AMP1, tem apenas fraca atividade antimicrobiana. Os pesquisadores disseram ao algoritmo para criar sequências de peptídeos com duas características que ajudassem os peptídeos a penetrar nas membranas bacterianas:uma tendência de formar hélices alfa e um certo nível de hidrofobicidade.

Depois que o algoritmo gerou e avaliou dezenas de milhares de sequências de peptídeos, os pesquisadores sintetizaram os 100 candidatos mais promissores para testar contra bactérias cultivadas em placas de laboratório. O melhor desempenho, conhecido como guavanin 2, contém 20 aminoácidos. Ao contrário do peptídeo Pg-AMP1 original, que é rico no aminoácido glicina, A guavanina é rica em arginina, mas possui apenas uma molécula de glicina.

Mais poderoso

Essas diferenças tornam a guavanina 2 muito mais potente, especialmente contra um tipo de bactéria conhecida como Gram-negativa. As bactérias Gram-negativas incluem muitas espécies responsáveis ​​pelas infecções mais comuns adquiridas em hospitais, incluindo pneumonia e infecções do trato urinário.

Os pesquisadores testaram a guavanina 2 em camundongos com infecção de pele causada por um tipo de bactéria Gram-negativa conhecida como Pseudomonas aeruginosa, e descobriram que ele eliminou as infecções de forma muito mais eficaz do que o peptídeo Pg-AMP1 original.

"Este trabalho é importante porque novos tipos de antibióticos são necessários para superar o problema crescente de resistência aos antibióticos, "diz Mikhail Shapiro, um professor assistente de engenharia química na Caltech, que não estava envolvido no estudo. "Os autores fazem uma abordagem inovadora para este problema ao projetar computacionalmente peptídeos antimicrobianos usando um algoritmo evolutivo 'in silico', que pontua novos peptídeos com base em um conjunto de propriedades conhecidas por estarem correlacionadas com a eficácia. Eles também incluem uma impressionante variedade de experimentos para mostrar que os peptídeos resultantes realmente têm as propriedades necessárias para servir como antibióticos, e que funcionam em pelo menos um modelo de infecção de camundongo. "

De la Fuente-Nunez e seus colegas agora planejam desenvolver ainda mais a guavanina 2 para uso humano potencial, e também planejam usar seu algoritmo para buscar outros peptídeos antimicrobianos potentes. Atualmente, não há peptídeos antimicrobianos artificiais aprovados para uso em pacientes humanos.

"Um relatório encomendado pelo governo britânico estima que bactérias resistentes a antibióticos matarão 10 milhões de pessoas por ano até o ano 2050, então, inventar novos métodos para gerar antimicrobianos é de grande interesse, tanto de uma perspectiva científica quanto de uma perspectiva de saúde global, "de la Fuente-Nunez diz.