El algoritmo se centra en las sustancias llamadas PNP (péptido natriurético), destacadas por sus propiedades antimicrobianas y hasta anticancerígenas. Muchos de los antibióticos más eficaces de la actualidad son PNP.
Los autores, que han publicado el estudio en la revista Nature Microbiology, aseguran que antes, para un análisis de este tipo hubieran hecho falta cientos de años de computación.
"Nuestros resultados demuestran que los antibióticos producidos por los microbios son mucho más diversos de lo que se suponía hasta ahora", según Hosein Mohimani, profesor del Departamento de Biología Computacional de la Universidad Carnegie Mellon.
El algoritmo halló más de 1.000 variantes de los PNP, un logro imposible hasta ahora.
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La importancia de este estudio y las investigaciones semejantes radica en que el descubrimiento de nuevas formas de fármacos permite alcanzar una alta variedad de fármacos antibióticos y así detener la evolución de la resistencia de las bacterias.
Además de Mohimani, quien destaca la creciente importancia del Big Data en la biociencia, y Pavel A. Pevzner, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de California (Estados Unidos), cuatro científicos rusos de la Universidad de San Petersburgo (Rusia), encabezados por Antón Korobéinikov, participaron en el estudio.
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