Búsqueda y diseño de péptidos antimicrobianos in silico mediante el análisis de proteomas de virus, bacterias y hongos

Abstract

Debido a la creciente resistencia que presentan algunos organismos patógenos a diferentes antimicrobianos se ha aumentado la necesidad de encontrar nuevos compuestos antimicrobianos como opciones de tratamiento. En respuesta, se han adoptado nuevos enfoques alternativos, entre los cuales se encuentran el uso de péptidos antimicrobianos (AMPs). Los AMPs son una parte natural del sistema inmunológico de todos los organismos, diversos estudios han demostrado que los AMPs presentan gran ventaja en comparación con los antibióticos habituales basados en su actividad de amplio espectro, mecanismos de acción, selectividad de las células huésped y menor probabilidad de generar resistencia. Por estas razones, esta investigación se enfocó en la identificación, selección, modificación y evaluación de AMPs in silico encontrados en el proteoma de virus, bacterias y hongos mediante el uso de herramientas bioinformáticas y de inteligencia artificial específicas que valoraron parámetros como estructura, capacidad hemolítica, toxicidad, capacidad de unión a membranas, su potencial como antimicrobianos y su posible efecto anticancerígeno y de penetración celular. Por consiguiente, se espera que los nuevos péptidos encontrados en este estudio sean candidatos a futuros ensayos in vitro e in vivo como una alternativa efectiva a los antibióticos tradicionales. (texto tomado de la fuente)

Due to the increasing resistance of pathogenic organisms have developed to various antimicrobials, the need to find new antimicrobial compounds as treatment options has increased. In response, new alternative approaches have been adopted, among which are the use of antimicrobial peptides (AMPs). AMPs are a natural part of the immune system of all organisms, several studies have shown that AMPs have a great advantage compared to usual antibiotics based on their broad-spectrum activity, mechanisms of action, host cell selectivity, and are less likely to generate resistance. For these reasons, this research aimed to the identification, selection, modification, and evaluation about in silico AMPs found in the proteome of viruses, bacteria, and fungi through the use of specific bioinformatics and artificial intelligence tools that assessed parameters such as structure, hemolytic capacity, toxicity, membrane-binding capability, their potential as antimicrobials, and their possible anticancer and cell-penetration effects. Therefore, the novel peptides found in this research are expected to be candidates for future in vitro and in vivo trials as an effective alternative to traditional antibiotics.