FestivalNauki.ru
En Ru
cентябрь-ноябрь 2019
176 городов
September – November 2019
312 cities
11-13 октября 2019
МГУ | Экспоцентр | 90+ площадок
14–16 октября 2016
Центральная региональная площадка
28–30 октября 2016
ИРНИТУ, Сибэскпоцентр
14–15 октября 2016
Центральная региональная площадка
23 сентября - 8 октября 2017
«ДонЭкспоцентр», ДГТУ
ноябрь-декабрь 2018
МВДЦ «Сибирь»,
Вузы и научные площадки города
6-8 октября 2017
Самарский университет
27-29 октября
Кампус ДВФУ, ВГУЭС
30 сентября - 1 октября
Ледовый каток «Родные города»
21-22 сентября 2018 года
ВКК "Белэкспоцентр"
9-10 ноября 2018 года
Мурманский областной Дворец Культуры
21-22 сентября 2019 года
22-23 октября 2019 года
29-30 ноября 2019 года
7-8 сентября 2019 года
27-29 сентября 2019 года
4-5 октября 2019 года
10-12 октября 2019 года

Российские и американские ученые разработали алгоритм, который ускорит поиск новых антибиотиков

Ученые всего мира бьют тревогу: многие болезнетворные бактерии стали устойчивы к существующим антибиотикам, и, чтобы спастись от болезней, нужно создавать новые лекарства.

 

 

 

 

Появление нового антибиотика на рынке состоит из двух стадий: поиск биологически активного природного вещества, которое войдет в основу лекарства, и экспериментальное изучение эффективности готового препарата на животных и людях. Второй этап ускорить невозможно — это приведет к губительным последствиям, а первый — можно, говорят исследователи. В основе большинства современных антибиотиков лежат природные соединения, и, чтобы быстрее найти соединения с заданными свойствами, как раз и нужны вычислительные методы, способные обрабатывать огромные массивы экспериментальных данных.

«Наш алгоритм позволит во много раз сократить время, необходимое на поиск новых потенциальных антибиотиков», — отмечает Алексей Гуревич, один из авторов статьи и лауреат премии Web of Science Awards 2017, которую получают ученые и научные организации за выдающийся вклад в развитие науки.

Алгоритм помогает быстро сравнивать две базы данных — химические структуры известных биологически активных природных соединений и физические замеры (масс-спектры) веществ, которые производят исследуемые микроорганизмы. В каждой базе данных — десятки тысяч соединений, и алгоритм оперативно находит похожие пары. Обнаружив новое соединение, похожее на известное биологически активное вещество, ученые могут подвергнуть его более детальной проверке. Есть предположение, что обнаруженное новое соединение будет эффективнее с фармакологической точки зрения, чем его более изученные аналоги, представленные в базе данных.

 

Программу разработали молодые сотрудники Центра алгоритмической биотехнологии СПбГУ под руководством «мегагрантника» Павла Певзнера вместе с ассистент-профессором Университета Карнеги–Меллон (США) Хосейном Мохимани при поддержке РНФ. Результаты опубликованы в журнале Nature Microbiology.

 

 

Источник: Дайджест РНФ

Добавьте свой комментарий

Plain text

  • Переносы строк и абзацы формируются автоматически
  • Разрешённые HTML-теги: <p> <br>
LiveJournal
Регистрация

Новости в фейсбук