Биоинформатики нашли 79 кандидатов на новые антибиотики

Международная группа ученых под руководством Павла Певзнера, руководителя лаборатории «Центр алгоритмической биотехнологии» СПбГУ, создала новый вычислительный метод для поиска циклопептидов — класса веществ, в который входят многие известные антибиотики. С помощью подхода, названного CycloNovo, ученые проанализировали масс-спектры образцов человеческого кала и нашли там 79 возможных кандидатов на роль убийцы бактерий. Результаты исследования опубликованы в престижном научном журнале Cell Systems.

Когда мы говорим об антибиотиках, то в первую очередь думаем о лекарственных препаратах, которые можно купить в аптеке. Однако антибиотики — это прежде всего микроскопические пули, которыми бактерии убивают друг друга. Люди попросту взяли и адаптировали часть из этих биологически активных веществ для своих нужд — борьбы с инфекциями.

Так как возможностью производить подобные вещества обладают разнообразные микроорганизмы, возникает вопрос: а могут ли и бактерии, обитающие в нашем кишечнике (которых насчитывают до тысячи различных видов) производить антибиотики?

В поисках ответа на этот вопрос международная группа ученых под руководством Павла Певзнера, руководителя лаборатории «Центр алгоритмической биотехнологии» СПбГУ, профессора Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) и одного из ведущих специалистов в области биоинформатики, создала новый вычислительный метод для поиска циклопептидов — фармакологически важного класса веществ, включающего в себя много известных антибиотиков, противоопухолевых соединений и иммунодепрессантов.

Циклическая структура подобных молекул, с одной стороны, придает им важные физико-химические свойства, позволяющие использовать их в качестве лекарственных препаратов, а с другой — значительно усложняет их обнаружение в исследуемых учеными природных образцах.

Начиная с грамицидина С, открытого советскими учеными Георгием Гаузе и Марией Бражниковой в 1942 году, до настоящего времени было найдено и описано всего порядка 1200 циклопептидов. Трудности обнаружения подобных веществ и определения их строения приводят к тому, что работа по открытию каждого нового соединения растягивается на долгие годы. Прорывы последних лет в области биотехнологии и биоинформатики приблизили нас к появлению гораздо более быстрого способа нахождения неизвестных прежде циклопептидов.

Так, статья группы Певзнера, недавно опубликованная в престижном журнале Cell Systems, описывает сразу более 400 новых циклопептидов. Для их выявления команде ученых потребовалось всего несколько дней работы их нового алгоритмического подхода, названного CycloNovo, на вычислительном кластере. За это время был обработан гигантский объем экспериментальных данных из образцов микробов и растений, полученных ранее другими учеными и выложенных в открытый доступ в надежде на появление соответствующих алгоритмов обработки.

CycloNovo анализирует выходные данные современных высокоточных масс-спектрометров — крайне чувствительных «молекулярных весов», которые разбивают молекулы на небольшие фрагменты и измеряют их массу. Путем анализа масс молекулярных фрагментов CycloNovo определяет, какие именно масс-спектры соответствуют циклопептидам, а не стандартным линейным соединениям, и затем выявляет их структуру — аминокислотную последовательность.

Всю эту процедуру можно сравнить с поиском иголки в стоге сена. И несмотря на то, что подобная вычислительная задача встала перед наукой уже более десяти лет назад, полноценно решить ее удалось только сейчас. Любопытно, что предложенный алгоритм напоминает подход, используемый для решения задачи сборки генома, — совершенно другой области биоинформатики, в которую Центр алгоритмической биотехнологии также внес весомый вклад.

Первые же применения CycloNovo к реальным данным продемонстрировали его прикладную значимость как инструмента в руках ученых-биологов и уже успели привести к интересным с медицинской точки зрения результатам.

Так, при помощи программы были проанализированы масс-спектры полученных образцов человеческого стула, которые профессор Ларри Смарр, один из соавторов статьи, собирал в течение четырех лет. В них было неожиданно обнаружено большое количество циклопептидов, свойственных семенам льна, а вовсе не бактериям, входящим в микробиоту человека.

Этот факт, на первый взгляд, ставит под вопрос корректность работы алгоритма и всего исследования в целом. Однако вскоре выяснилось, что Смарр употреблял льняное масло в рамках своей диеты, а дни употребления точно совпадают с датами, в которые собирались соответствующие образцы.

Таким образом, впервые было наглядно продемонстрировано, что циклопептиды из пищи могут сохранять свою структуру при прохождении через неблагоприятную среду человеческого желудка и кишечника. Вполне вероятно, что именно циклопептиды — основной фактор, объясняющий антимикробную активность семян льна.

Другим немаловажным результатом данного эксперимента стало то, что циклопептиды семян льна — это всего лишь несколько представителей из сразу 79 циклопептидов, обнаруженных CycloNovo в исследуемых образцах стула. Определение их биологической значимости и функций представляет собой отдельную задачу, над которой уже ведется работа в содружестве с медиками и биологами. Планируется, что к существующему анализу будут добавлены различные подходы к обработке дополнительных видов данных, полученных из человеческого микробиома.

Помимо Павла Певзнера в работе участвовали молодые ученые СПбГУ Андрей Пржибельский и Алексей Гуревич. «Точный и быстрый алгоритм — это залог успеха биоинформатического инструмента. Однако это не единственная его составляющая. Крайне важно, чтобы созданной программой было легко пользоваться. Только в этом случае она будет востребована научным сообществом и принесет реальную пользу. Как и в наших прошлых проектах по созданию инструментария для поиска антибиотиков и других биологически активных веществ, мы сделали CycloNovo максимально удобным даже для ученых с минимальным уровнем компьютерной грамотности. Программу можно запустить буквально в пару кликов мышки, а результаты работы посмотреть прямо в вашем интернет-браузере, и ничего дополнительно устанавливать на свой компьютер не придется», — отмечает Андрей Гуревич, кандидат физико-математических наук и руководитель направления Natural Products Discovery в Центре алгоритмической биотехнологии.

Вместе с Певзнером, Гуревичем и Пржибельским в работе над CycloNovo принимали участие Бахар Бехсаз (аспирант UCSD), сотрудники UCSD Фернандо Варгас и профессор Ларри Смарр, профессор Хосейн Мохимани из Университета Карнеги-Меллона (США), а также доктор Джошуа Милн и его аспирант Марк Фишер из Университета Западной Австралии.

Проект был финансово поддержан грантами Российского научного фонда, UCSD, национальных институтов здравоохранения США, Австралийского совета по исследованиям и Правительства Австралии.