新算法应该有助于检测新的抗生素和其他有前途的药物

大自然产生了无数的药物，但是识别它们通常是很乏味的。现在，一种新的算法应该有助于检测新的抗生素和其他有前途的药物。与现有方法相比，新软件还可以找到已记录在数据库中的天然物质的分子变体。研究人员强调，这大大增加了新药的机会。在最初的测试中，他们开发的算法已经证明了自己。

很长一段时间，青霉素和钴是对抗细菌病原体的最热门的药物武器。但与此同时，对普通抗生素的耐药性增加了很多，即使是“简单”的感染，这些药物通常也不起作用。因此，必须开发抗细菌病原体的新药。但这并不容易。尽管亚历山大弗莱明(alexander fleming)发现霉菌产生的青霉素只是偶然，但今天科学家们不得不研究大量的天然产物来寻找新的抗生素。为了推动这种搜索，研究人员长期以来一直在专门的数据库中收集新的天然产物的质谱特征。

然而，有一个问题：肽天然产物(PNPs)被认为是特别有前途的新抗生素候选物——而储备抗生素万古霉素和达托霉素属于这些基于蛋白质的分子。然而，正如研究人员所解释的那样，这些PNP分子尤其可以出现在无数的变体中，这些变体在大多数数据库中是找不到的。因此，为了检测它们，有必要能够从PNP的记录结构中推断出可能的变体。到目前为止，通常的计算机方法已经不堪重负，但Gurevich和他的同事们现在开发了一种算法，可以做到这一点。它确定被检测的肽的哪些变体可能存在以及其存在的可能性。

产量增加十倍。

在第一次测试中，新算法已经证明了自己。研究人员使用成千上万的细菌VarQuest和数据库在两个常见的搜索系统中搜索产品的质谱，每个搜索系统都。结果是：VarQuest鉴定出的天然肽产品的品种几乎是现有方法的十倍——超过一千多种已知抗生素。Gurevich和他的同事说：“我们的方法让我们对PNP的‘暗物质’有了新的认识。况且VarQuest还挺快的：花了好几个小时才制作出来，还会走100多年前的方法。

匹兹堡卡内基梅隆大学的合著者Hosein Mohimani说：“寻找药用天然产品正日益成为一种大数据应用。“VarQuest是处理国际研究界收集的大数据和评估的第一步。”他和他的同事们希望VarQuest算法能够在未来使它变得更快更容易，并且新药能够找到致病细菌。

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