Identificato da un gruppo di ricercatori italiani una nuova classe di promettenti antimicrobici

Un gruppo di ricercatori italiani dell’IRCCS SDN di Napoli e del Dipartimento di Biologia, dell’Università di Napoli Federico II insieme ad un gruppo di ricercatori del Synthetic Biology Group, MIT Synthetic Biology Center, Massachusetts Institute of Technology a Cambridge sono andati alla ricerca di approcci innovativi per combattere la resistenza agli antibiotici. In un recente articolo pubblicato sulla rivista ACS Synth. Biol., (della American Chemical Society), pubblicato il 20 Agosto, descrivono un quadro sperimentale computazionale per la scoperta di nuovi peptidi antimicrobici criptici (AMP). La piattaforma computazionale, basata su funzioni di punteggio antimicrobico precedentemente validate, indicava il peptide di attivazione della pepsina A, la principale proteasi dello stomaco umano e le sue metà N e C-terminale, come peptidi antimicrobici. Gli Autori infatti sono partiti dalla consapevolezza che questi peptidi, precedentemente inesplorati, rappresentano un ottimo modello per l’ingegneria e con l’idea di utilizzare la biologia di sintesi per modificarli ulteriormente e renderli più potenti. I tre peptidi dall’isoforma di pepsinogeno A3 sono stati preparati in una forma ricombinante usando un vettore di fusione sviluppato specificamente per esprimere peptidi tossici in Escherichia coli. Peptidi ricombinanti derivati da pepsinogeno A3 si sono dimostrati agenti antimicrobici ad ampio spettro, efficaci contro diversi patogeni comuni, tra cui Salmonella, E. coli e Pseudomonas aeruginosa, con valori di MIC nell’intervallo 1.56-50 μM. Inoltre, il peptide di attivazione era battericida a pH 3,5 per rilevanti patogeni di origine alimentare, suggerendo che questa nuova classe di peptidi antimicrobici potrebbe contribuire alla sorveglianza microbica all’interno dello stomaco umano. I peptidi non hanno mostrato tossicità nei confronti delle cellule umane e hanno mostrato attività anti-infettiva in vivo, riducendo fino a 4 ordini di grandezza il carico batterico in un modello di infezione della pelle del topo. Questi peptidi rappresentano quindi una promettente nuova classe di antibiotici. Gli Autori concludono che che approcci di estrazione di dati guidata dal punto di vista computazionale, come quello descritto nella loro pubblicazione, porteranno alla scoperta di antibiotici da fonti precedentemente inesplorate. Non si tratta di una indagine semplice, visto che gli Autori per cercare di identificare alcuni dei migliori candidati, hanno analizzato quasi 2000 proteine umane, con algoritmi progettati per contrassegnare quelli con somiglianze con peptidi antimicrobici noti.