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

大自然生产了无数的药物，但识别它们通常是乏味的。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，新软件还可以找到数据库中记录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。

长期以来，青霉素和钴是对抗细菌病原体最热门的药物武器。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，有必要开发针对细菌病原体的新药。但这并不容易。虽然霉菌产生的青霉素只是在亚历山大弗莱明偶然发现的，但科学家今天必须研究大量的天然产物才能找到新的抗生素。为了促进这种搜索，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)被认为是特别有希望的新抗生素候选物——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，正如研究人员解释的那样，这些PNP分子可以出现在许多变体中，而这些变体在大多数数据库中都找不到。因此，为了检测它们，有必要能够从记录的PNP结构推导出可能的变体。到目前为止，通常的计算机方法已经不堪重负，但古列维奇和他的同事们现在已经开发出了一种可以做到这一点的算法。它决定了被检测肽的哪些变体可能存在，以及其存在的可能性。

将产量提高十倍

在第一次测试中，新算法已经证明了自己。研究人员使用了数十万种不同的细菌VarQuest和数据库，在两个常见的搜索系统中搜索产品的质谱，每个系统都有。结果是，VarQuest鉴定的肽天然产物的品种几乎是现有方法的十倍——超过一千种已知抗生素。古列维奇和他的同事说：“我们的方法让我们对PNP的‘暗物质’有了新的认识。此外，VarQuest的速度相当快：花了几个小时才生产出来，它将采用一百多年前的方法。

匹兹堡卡内基梅隆大学的合著者Hosein Mohimani说：“寻找天然药物产品正日益成为大数据应用。“VarQuest是第一步，这是国际研究界在处理大数据和评估时收集的。”希望他和他的同事们会发现，这种名为VarQuest的算法在未来会让它变得更快、更容易，新的药物会发现病原体等。

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