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Muitas drogas bem-sucedidas têm origem em fontes naturais, como plantas, fungos e bactérias, mas a triagem de produtos naturais para identificar drogas em potencial continua sendo uma tarefa difícil.
Uma nova abordagem usando biologia molecular, química analítica e bioinformática para integrar informações de diferentes plataformas de triagem aborda alguns dos maiores desafios na descoberta de medicamentos de produtos naturais, de acordo com um estudo publicado em 30 de novembro na Anais da Academia Nacional de Ciências.
Um grande desafio tem sido determinar o mecanismo de ação e o alvo biológico de um novo composto bioativo. Outro desafio central é identificar a molécula ou moléculas que conduzem a atividade biológica em uma mistura complexa da natureza.
“Esses dois grandes conceitos estão no centro de nosso programa colaborativo, e este artigo reúne essas duas questões em uma abordagem totalmente integrada”, disse o autor correspondente John MacMillan, professor de química e bioquímica na UC Santa Cruz.
Além de MacMillan, a colaboração envolve Scott Lokey, professor de química e bioquímica e diretor do Chemical Screening Center da UC Santa Cruz, Roger Linington da Simon Fraser University em British Columbia e Michael White da University of Texas Southwestern Medical Center.
Ao integrar os resultados de duas plataformas de triagem completamente diferentes e combinar isso com a análise metabolômica de última geração de suas bibliotecas de produtos naturais, os pesquisadores criaram uma estrutura única e poderosa para a caracterização biológica de produtos naturais. Usando essa abordagem para rastrear uma pequena coleção de frações de produtos naturais microbianos selecionados aleatoriamente, eles foram capazes de identificar um composto conhecido (tricostatina A) e confirmar seu mecanismo de ação; vincular um composto conhecido (surugamida) a uma nova atividade biológica (inibição da quinase dependente de ciclina); e descobrir novos compostos (parkamicinas A e B) com atividade biológica complexa.
“Encontrar um composto conhecido que agrupa conforme o esperado nos diz que está funcionando e, então, fomos capazes de correlacionar um composto conhecido com um novo mecanismo de ação”, disse MacMillan. “Finalmente, descobrimos um novo composto químico com uma assinatura biológica única, diferente de qualquer composto conhecido. Essa é uma descoberta empolgante que queremos investigar mais a fundo.”
Os pesquisadores usaram um método bioinformático chamado Similarity Network Fusion (SNF), desenvolvido para integrar conjuntos de dados complexos, para combinar dados de duas plataformas de triagem de produtos naturais que seus laboratórios desenvolveram. Uma plataforma (Functional Signature Ontology, ou FUSION), desenvolvida pelo laboratório de MacMillan, usa assinaturas de expressão gênica induzidas em células por compostos conhecidos e desconhecidos, juntamente com ferramentas de correspondência de padrões para indicar mecanismos de ação por meio de “culpa por associação”.
“Se vemos efeitos semelhantes a um desses compostos conhecidos, isso sugere um mecanismo de ação semelhante. Usamos essa tecnologia de forma eficaz para entender a atividade biológica de várias pequenas moléculas únicas”, disse MacMillan.
A outra plataforma, uma tecnologia de perfil citológico (CP) desenvolvida pelo laboratório de Lokey, envolve análise de imagem de alto conteúdo de células expostas às amostras que estão sendo rastreadas e depois coradas com um painel de sondas fluorescentes para destacar os principais recursos citológicos. As imagens automatizadas de microscopia de fluorescência produzem um total de 251 características citológicas únicas para cada amostra.
Os pesquisadores usaram as tecnologias CP e FUSION para examinar bibliotecas complexas de produtos naturais desenvolvidas pelos laboratórios MacMillan e Linington. Essas bibliotecas foram derivadas de bactérias marinhas isoladas pelos dois laboratórios.
Para buscar produtos naturais bioativos, os pesquisadores cultivam as cepas bacterianas em laboratório, fazem um extrato bruto de todos os compostos produzidos por cada cepa e usam a cromatografia para separar cada extrato em uma série de frações, cada uma contendo de dois a 20 compostos.
Os métodos de espectrometria de massa são amplamente utilizados para o estudo em larga escala de pequenas moléculas (“metabolômica”) e podem ajudar a identificar os constituintes químicos de cada fração. Uma abordagem chamada Compound Activity Mapping desenvolvida por Linington e outros combina metabolômica baseada em espectrometria de massa com dados de triagem biológica para identificar quais compostos em uma mistura estão conduzindo uma assinatura biológica específica.
No novo estudo, os pesquisadores desenvolveram um fluxo de trabalho de processamento de amostras usando espectrometria de massa e uma versão modificada de sua plataforma Compound Activity Mapping que incorpora os resultados integrados de suas tecnologias de triagem obtidas com Similarity Network Fusion.
“A questão é: podemos usar tudo isso para extrair os produtos químicos que estão conduzindo uma determinada assinatura e fazer previsões mais robustas do mecanismo de ação? Nossa abordagem nos permitiu realizar isso de maneira bastante substancial”, disse MacMillan.
Além de MacMillan, Lokey e Linington, os coautores do artigo incluem Michael White, Suzie Hight, Elizabeth McMillan, Anam Shaikh, Rachel Vaden, Jeon Lee e Shuguang Wei da University of Texas Southwestern Medical Center; Trevor Clark, Kenji Kurita, Jake Haecki e Fausto Carnevale-Neto na Simon Fraser University; e Walter Bray, Aswad Khadilkar, Scott La e Akshar Lohith na UC Santa Cruz. Este trabalho foi financiado pelos Institutos Nacionais de Saúde.
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