Avancées dans la détection des peptides antimicrobiens

Les Peptides Antimicrobiens (AMPs) sont de petites protéines capables de lutter contre les bactéries, un peu comme les antibiotiques. Cependant, leur structure et leur production dans la nature diffèrent de celles des antibiotiques. Les antibiotiques sont souvent des substances simples créées d’une manière spécifique par des enzymes, tandis que les AMPs sont des chaînes plus longues fabriquées par un processus appelé traduction ribosomique.

#Comment fonctionnent les AMPs

Les AMPs ont plusieurs façons d'attaquer les bactéries nuisibles. Contrairement aux antibiotiques, qui perturbent principalement la paroi extérieure des bactéries, les AMPs peuvent aussi pénétrer à l'intérieur des cellules bactériennes et stimuler le système immunitaire de l'hôte. Cette caractéristique permet aux AMPs d'agir contre de nombreux types de bactéries, ce qui en fait des alternatives précieuses aux antibiotiques classiques, surtout avec la résistance croissante aux antibiotiques.

#Les AMPs dans la nature

Seulement environ 11% des AMPs confirmés proviennent de bactéries, beaucoup d'autres se trouvant dans les plantes et les animaux. Ce chiffre plus petit pour les bactéries suggère qu'il y a encore beaucoup d'AMPs bactériens à identifier. Une des raisons de cette différence pourrait être que les outils logiciels utilisés pour prédire et identifier les AMPs se concentrent souvent plus sur les données des plantes et des animaux que sur celles des bactéries. Certains facteurs biologiques complexes, comme l'organisation et l'utilisation des séquences d'acides aminés, créent des différences dans les résultats de ces analyses entre les types d'organismes.

Il est important d’utiliser un large éventail de caractéristiques lors de la prédiction des AMPs car ils peuvent avoir des structures et des fonctions très différentes. Beaucoup d’études sur la prédiction des AMPs ont utilisé des méthodes similaires pour sélectionner des données négatives qui ne représentent pas de réels AMPs, ce qui peut mener à des résultats biaisés. Avec la grande variété d'AMPs, de nouvelles approches de prédiction variées sont nécessaires.

#Défis de la prédiction des AMPs

Une étude récente a essayé de simplifier la manière dont les scientifiques pensent à la prédiction des AMPs en la comparant à un jeu de cartes, mais il n'y a toujours pas de prédicteur principalement axé sur les bactéries qui tire parti des dernières avancées dans la compréhension de la manière dont les protéines se replient et comment elles sont liées entre elles.

Le pipeline AMPs vise à créer une approche générale pour prédire les AMPs en utilisant différentes méthodes basées sur des principes biologiques plutôt que juste des méthodes statistiques. Les résultats montrent que ce pipeline peut trouver des AMPs connus que d'autres prédicteurs pourraient manquer.

#Le pipeline des peptides antimicrobiens

Ce pipeline utilise différents langages de programmation, comme R et Python, et fonctionne dans un environnement contrôlé. Il produit dix lots différents de candidats potentiels AMP en utilisant des méthodes distinctes. Le pipeline commence avec un fichier de données de séquence génétique et se termine avec une liste finale de candidats AMP.

Au début, le pipeline vérifie les logiciels nécessaires et confirme que le fichier d'entrée est correct. Les étapes suivantes consistent à extraire de petits segments de code génétique appelés Cadres de lecture ouverts (ORFs) à partir des séquences de nucléotides fournies. Ces ORFs sont ensuite traduits en peptides, qui sont de courtes chaînes d'acides aminés, en utilisant une table de codons bactérienne. Ensuite, le pipeline filtre ces peptides pour se concentrer sur ceux qui sont les plus susceptibles d'être des AMPs, comme ceux contenant un acide aminé spécifique appelé Méthionine.

#Filtrage des candidats basé sur des références biologiques

Malgré la représentation biaisée dans les bases de données AMP, les données de référence restent utiles pour filtrer les candidats potentiels AMP basés sur des AMPs connus. La Base de données des peptides antimicrobiens (APD) est l'une des sources les plus reconnues pour les AMPs confirmés. Une analyse de la base de données a trouvé de nombreuses combinaisons d'acides aminés qui ne sont pas présentes dans les AMPs connus, ce qui a conduit à un filtrage supplémentaire des candidats en éliminant ces combinaisons.

Le pipeline classe les acides aminés dans les peptides en neuf types basés sur leurs propriétés chimiques. Cette catégorisation permet au pipeline de définir une plage de valeurs acceptables pour chaque type, ce qui aide à affiner la liste.

#Création de lots de candidats AMP

Le premier lot de candidats contient des peptides avec un motif spécifique d'acides aminés, indiquant une plus grande probabilité d'être un AMP. Le deuxième lot détecte des peptides de faible complexité avec certaines caractéristiques structurelles. Le troisième lot se concentre sur des peptides contenant une séquence particulière d'acides aminés hydrophobes, tandis qu'un autre lot comprend des peptides divers qui ont au moins un de chaque acide aminé standard.

Le pipeline utilise aussi des motifs identifiés grâce à l'analyse d'AMPs connus et de séquences bactériennes pour créer des lots supplémentaires. Ces motifs aident à mieux identifier des peptides qui pourraient avoir une activité antimicrobienne.

Une fois que les candidats initiaux sont sélectionnés, le pipeline prédit la structure tridimensionnelle de ces peptides, ce qui est essentiel pour comprendre comment ils pourraient fonctionner. Le pipeline évalue la structure, s'assurant qu'elle répond à certains critères avant de passer à un autre tour de filtrage basé sur des caractéristiques structurelles.

#Sélection finale des candidats

Après avoir passé divers processus de filtrage, le pipeline génère un ensemble secondaire de candidats dont les structures répondent à des critères d’homologie et de structure. La liste finale des candidats est composée de ceux qui apparaissent plusieurs fois à travers différentes méthodes, mettant en évidence leur potentiel en tant qu’AMPs efficaces.

Le pipeline vérifie ensuite que tous les fichiers intermédiaires sont présents avant de produire des rapports complets au format CSV et HTML.

#Évaluation de la performance du pipeline

Pour évaluer le pipeline, deux outils différents sont utilisés pour évaluer la probabilité qu'un peptide soit un AMP. Ces évaluations montrent que les candidats du pipeline sont plus susceptibles de posséder des propriétés antimicrobiennes par rapport à ceux générés à partir de séquences aléatoires.

Les résultats indiquent que le pipeline trouve une sélection différente d'AMPs comparativement aux méthodes existantes, suggérant qu'il pourrait identifier des candidats précieux que d'autres manquent.

#Conclusion

Le pipeline des peptides antimicrobiens adopte une approche complète pour la détection des AMPs en prenant en compte des facteurs biologiques plutôt qu'en se basant uniquement sur des méthodes statistiques. En utilisant des méthodes diverses, le pipeline produit avec succès dix lots de candidats AMP qui contribuent de manière significative à la compréhension et à la découverte de nouveaux peptides antimicrobiens.

Alors que la résistance aux antibiotiques continue de croître, trouver et valider de nouveaux agents antimicrobiens comme les AMPs devient de plus en plus crucial. Ce pipeline offre une voie prometteuse pour les futures recherches et développements thérapeutiques.