纽约(基因组网)-来自杜克大学和康涅狄格大学的研究人员在《美国科学院学报》上发表了一篇论文美国国家科学院院刊这描述了他们使用蛋白质设计算法来识别耐甲氧西林的单核苷酸突变金黄色葡萄球菌(MRSA)，最终使细菌对目前处于临床前开发阶段的实验性抑制剂产生耐药性。
研究人员在报告中写道，这项研究结合了“细菌适应性和酶动力学实验，以及对突变酶的高分辨率晶体结构的测定，以阐明耐药性的结构和生化基础，包括对两种突变的补偿关系的解释。PNAS．
杜克大学计算机科学和生物化学教授、该研究报告的作者之一布鲁斯·唐纳德(Bruce Donald)说:“这为我们提供了一扇通往未来的窗口，让我们看到细菌在药物投入使用前会做些什么来逃避我们设计的药物。PNAS学习，在声明中说。
Donald说，这是标准回顾性方法的一种替代方案，标准回顾性方法试图通过分析已知的致病突变列表来预测耐药突变——这种方法在预测细菌如何适应新药时不足，因为微生物不能指望以可重复的、可预测的方式发生变化。“我们想知道细菌可能会对这些新型化合物采取什么对策。它们会是我们之前看到的相同的旧突变，还是细菌会做新的事情?”
具体来说，研究人员使用了K*算法，这是开源蛋白质重新设计中的工具之一(OSPREY)软件套件-在杜克大学唐纳德的实验室中开发-预测MRSA中二氢叶酸还原酶活性位点的snp，这将对一种实验性丙炔基联抗叶酸药产生耐药性，该抗叶酸药由康涅狄格州大学药物化学教授艾米·安德森(Amy Anderson)的实验室开发PNAS纸。该候选药物已显示出治疗耐磺胺甲恶唑和甲氧苄氨嘧啶抗生素组合的MRSA菌株的前景。
的PNAS根据作者的说法，这项研究首次使用蛋白质设计算法来前瞻性地预测细菌中可行的耐药突变，以应对抗生素压力，这里的发现很好地说明了他们方法的有效性。他说，在研究中使用的算法能够有效地对大量可能的氨基酸取代和可能的取代组合进行大规模的组合搜索，同时考虑到诸如构象能等因素，以确定突变酶的最佳结构。
在一项早期研究，研究人员使用相同的计算方法来预测MRSA中DHFR的双突变，这些突变将在丙炔基联抗叶酸抑制剂的作用下进化-该研究发表在PNAS在2010年。研究人员使用K*算法来帮助预测四种突变酶的增加。他们接着进行了“酶抑制试验，[结果显示]四个排名靠前的预测突变体中有三个是活跃的，但显示出较低的亲和力……对于抑制剂，”根据该论文。此外，“排名第一的突变酶的晶体结构验证了突变残基的预测构像和效力丧失的结构基础，”他们写道。然而，Donald告诉GenomeWeb，他们无法证实细菌实际上会选择这些突变。
因此，根据唐纳德的说法，在目前的研究中，研究人员将自己限制在单个突变上，假设这些突变更有可能被细菌选择。这一次，他们发现了四种突变的DHFR，它们能够抵抗实验抑制剂，同时仍然在很大程度上保持酶的常规催化活性。他们能够在生化测试和基因测试中证实其中两种计算预测突变的上升在体外将选定的MRSA菌株置于实验药物下的试验。
他们的测试还揭示了一种已知的耐MRSA突变和排名第一的预测突变之间的代偿关系，这导致了一种“具有与[野生型]酶相当的适应性的双重突变酶”，根据该论文。Donald告诉GenomeWeb说，这种双重突变不仅降低了抑制剂，实际上还略微改善了催化作用。“这是一个有希望的方向，也是我们计划追求的方向，”他说。
唐纳德说，展望未来，一个潜在的研究领域将是尝试设计新的抑制剂，能够治疗预测的突变病原体菌株。他和他的合作者已经开始探索DHFR在其他病原体中对抗叶酸抑制剂的耐药性机制，并比较不同物种的耐药性情况。研究人员还认为，他们的方法也可以用于其他研究领域。例如，他们写道，它可能“在培养突变菌株或细胞系更困难的情况下很有价值在体外例如病毒或癌细胞系。”
事实上，Donald告诉GenomeWeb，他的实验室正在使用这种方法来探索预测HIV毒株耐药性的可能性。他说，他们还在之前的研究中使用了它，重点是设计用于抗生素的新酶，以及用于白血病中蛋白质-蛋白质相互作用的变构抑制剂，他们还设计了可能从hiv感染者血清中提取广泛中和抗体的探针。