Recherche pharmaceutique pour la médecine de l'ère numérique

Un scientifique de la DSMZ développe une méthode de dépistage innovante pour les agents médicaux

03.08.2022 - Allemagne

Une équipe de scientifiques dirigée par le professeur Yvonne Mast, chef du département des bioressources pour la recherche en bioéconomie et en santé à l'Institut Leibniz DSMZ-Collection allemande de micro-organismes et de cultures cellulaires à Braunschweig, en Basse-Saxe, a mis au point une nouvelle stratégie de dépistage des substances médicales actives. Cette stratégie est basée exclusivement sur l'analyse des données de séquences génomiques.

Résumant les avantages de son approche, Mme Mast explique : "L'avantage de notre stratégie de prédiction est qu'elle peut être utilisée pour effectuer un dépistage purement numérique et très efficace de producteurs potentiels spécifiques de médicaments et, dans certains cas, pour éliminer les souches bactériennes les plus susceptibles de produire des substances connues. Le processus d'analyse et de recherche de principes actifs s'en trouve grandement facilité. Cette nouvelle méthodologie est une autre contribution importante dans le domaine de recherche en plein essor de l'exploration du génome pour la découverte de nouveaux principes actifs". Ces dernières années, de moins en moins de nouveaux principes actifs, tels que les antibiotiques, ont été découverts et développés pour un usage médical, alors que simultanément la menace des agents pathogènes multirésistants a rapidement augmenté dans le monde entier. Un problème majeur dans la recherche médicale de médicaments est le taux élevé de récupération de substances déjà connues, ce qui rend les méthodes de criblage conventionnelles très inefficaces.

La numérisation dans le domaine de la recherche de principes actifs

Les informations numériques sur les séquences prennent de plus en plus d'importance dans la recherche sur les principes actifs. L'équipe dirigée par le professeur Yvonne Mast, microbiologiste, a mis au point une stratégie de prédiction basée sur les informations relatives aux séquences génomiques des producteurs de principes actifs bactériens, qui permet de prévoir la production d'un groupe spécifique de principes actifs, les inhibiteurs de la synthèse des protéines. Ces principes actifs ciblent le ribosome bactérien, qui est un lieu d'action important pour de nombreux antibiotiques importants comme l'érythromycine, la tétracycline et la clindamycine. L'équipe de scientifiques basée à Braunschweig a pu dériver sa stratégie de prédiction en identifiant des gènes indicateurs spécifiques dans le génome des producteurs de médicaments du groupe bactérien des Actinomycètes, qui indiquent la performance de la synthèse des inhibiteurs de biosynthèse des protéines. Les scientifiques ont apporté la preuve de cette fonction en identifiant l'amicoumacine, un inhibiteur de la biosynthèse des protéines, à partir de diverses souches d'Actinomyces de la collection bactérienne du DSMZ.

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Publication originale

Handel F, Kulik A, Wex KW, Berscheid A, Saur JS, Winkler A, Wibberg D, Kalinowski J, Brötz-Oesterhelt H, Mast Y; "Ψ-footprinting approach for the identification of protein synthesis inhibitor producers."; NAR Genom Bioinform. Volume 4, Issue 3, 2022.

https://www.bionity.com/fr/news/1177106/recherche-pharmaceutique-pour-la-medecine-de-l-ere-numerique.html