Herramienta Informática para la Generación de Candidatos a Péptidos Antimicrobianos Mediante el Empleo de Algoritmos Genéticos

Abstract

En la actualidad existen algunas bacterias que han desarrollado resistencia a los fármacos convencionales y se hacen cada vez más difícil combatirlas. Los péptidos antimicrobianos han surgido como una estrategia de control ante esta situación ya que los mismos se caracterizan por atacar las membranas de los agentes patógenos y son considerados por la industria farmacéutica como un arma potencial para crear antibióticos de nuevo tipo. No obstante, su uso presenta limitaciones como la citotoxicidad, longitud de la secuencia y estabilidad, por lo que aún continúan siendo estudiados. Gracias a los adelantos tecnológicos, los péptidos pueden ser sintetizados en laboratorios, pero se hace muy costoso dicho proceso y por tal motivo se utilizan los métodos computacionales que generen candidatos iniciales que luego deben ser evaluados de forma experimental. La presente investigación tuvo como resultado principal una herramienta informática capaz de identificar candidatos a péptidos antimicrobianos. Implementándose un algoritmo genético para explorar el espacio combinatorio de posibles secuencias de aminoácidos y obtener así las secuencias candidatas. Durante la exploración y evaluación en el espacio de búsqueda se utilizó un árbol de decisión, reportado en la literatura, para predecir la actividad biológica y guiar la búsqueda hacia regiones factibles. La herramienta informática obtenida puede ser extendida en forma de módulos para incorporar otras estrategias de exploración y evaluación, por lo que puede convertirse en un marco de trabajo para la búsqueda informada de candidatos a péptidos antimicrobianos.

ABSTRACT At present there are some bacteria that have developed resistance to conventional drugs and increasingly become difficult to combat. Antimicrobial peptides have emerged as a control strategy in this situation since they are characterized by attacking the membranes of pathogens and are considered by the pharmaceutical industry as a potential weapon to create new type antibiotics. However, its use has limitations as cytotoxicity, sequence length and stability, which are still being studied. Thanks to technological advances, the peptides can be synthesized in laboratories, but becomes very expensive this process and for that reason computational methods to generate initial candidates which must then be evaluated experimentally used. This research had as main result a software tool capable of identifying candidates for antimicrobial peptides. A genetic algorithm implemented combinatorial space to explore possible amino acid sequences and obtain the candidate sequences. A decision tree, reported in the literature to predict the biological activity and guide the search to feasible regions used during the exploration and evaluation in the search space. The software tool can be obtained as modules extended to incorporate other strategies of exploration and evaluation, so that it can become a framework for the search for candidate’s informed antimicrobial peptides.