Projekti / Programi
Razvoj algoritmov za odkrivanje protimikrobnih zdravil in zmanjševanje protimikrobne odpornosti
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.06.02 |
Tehnika |
Sistemi in kibernetika |
Znanja o sistemih in vodenju sistemov |
| Koda |
Veda |
Področje |
| B110 |
Biomedicinske vede |
Bioinformatika, medicinska informatika, biomatematika, biometrija |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.02 |
Tehniške in tehnološke vede |
Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring |
protimikrobna odpornost, odkrivanje zdravil, horizontalni prenos genov, metagenomika, bioinformatika, napoved strukture in aktivnosti, strojno učenje
Raziskovalci (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
32446 |
dr. Jan Zrimec |
Biokemija in molekularna biologija |
Vodja |
2016 - 2017 |
97 |
Organizacije (1)
Povzetek
Protimikrobna zdravila bodisi neposredno ubijejo mikroorganizme ali pa preprečujejo njihovo rast in razmnoževanje. Mikrobi se na zdravila odzovejo z razvojem protimikrobne odpornosti (ang. antimicrobial resistance, AMR), s čimer se zmanjšajo njihovi učinki. Ker se lahko geni za AMR širijo med mikrobi preko horizontalnega prenosa genov (HGT), je pretirana uporaba protimikrobnih zdravil v zadnjih desetletjih povzročila naraščanje števila mikrobov odpornih na zdravila (npr. MRSA). Zaradi pogostosti tovrstnih okužb je AMR trenutno med tremi največjimi svetovnimi zdravstvenimi problemi, saj že v Evropi vsako leto povzroči 25.000 smrtnih žrtev. Kljub temu farmacevtska podjetja praktično ne razvijajo novih protimikrobnih zdravil, kar je privedlo do pomanjkanja novih zdravil. Zato predlagam, da na podlagi novih tehnologij in pristopov, kot je metagenomika, razvijem algoritme za pospešeno odkrivanje protimikrobnih zdravil med naravnimi spojinami, ki jih proizvajajo mikrobi sami. S pomočjo poglobljene analize AMR v metagenomih bom ustvaril inovativne algoritme za optimizacijo odkritih spojin in zmanjšanje pojavnosti AMR.
Ugotovitve o zelo veliki raznolikosti () 10^6 / gram prsti) in visokem številu neraziskanih mikrobnih vrst () 99%) kažejo, da so mikrobi neizkoriščen vir naravnih spojin. Kljub temu, da so genetski podatki mikrobov v celoti dostopni s pomočjo metagenomskih pristopov, pa je potrebno razviti metode za obdelavo teh podatkov, če želimo odkriti protimikrobne spojine, ki jih podatki kodirajo. Zato bom razvil postopke za odkrivanje potencialnih novih protimikrobnih spojin v podatkovnih knjižnicah metagenomskih projektov. Grozde genov, ki kodirajo biosintezne poti protimikrobnih spojin, bom identificiral z analizo posebnih regij DNA in njihovih strukturnih lastnosti. Proces karakterizacije grozdov genov in njihovih biosinteznih produktov glede na referenčne podatke bom razširil z modeliranjem na podlagi evolucijskih načel. S prilagajanjem zgornje metodologije bom karakteriziral in analiziral sisteme AMR za določitev potenciala za prenos genov za AMR s HGT in za pojavnost AMR v povezavi z uporabljenimi protimikrobnimi spojinami. Nazadnje bom napovedoval protimikrobno aktivnost in AMR incidenco pri odkritih spojinah glede na izračunane molekularne lastnosti in relacije med strukturo in aktivnostjo spojin. Pričakovani rezultati so: (i) nove protimikrobne spojine z nižjo pojavnostjo protimikrobne odpornosti v primerjavi s tistimi, ki so trenutno v uporabi, in (ii) validirana orodja, ki bodo dostopna širši znanstveni skupnosti preko spletnega strežnika.
Predlagani projekt je organiziran v tri soodvisne delovne pakete (WP). V WP 1 bom pridobil podatke in izdelal vmesnike za nadaljnjo analizo. V WP 2 bom razvil osnovni postopek in algoritme za odkrivanje spojin. V WP 3 bom izvedel analizo sistemov AMR in rezultate uporabil za optimizacijo protimikrobnih spojin.
V predlaganem projektu bom uporabil podatke iz neraziskanih okolij, kjer je mogoče dostopati do velikega števila novih spojin. Ocene kažejo, da je ugotovljenih manj kot 1% vseh razpoložljivih mikrobnih spojin. Zato predvidevam, da obstaja veliko možnosti za odkritje uporabnih zdravil. Za algoritme in postopke, ki jih bom razvil v okviru projekt pričakujem, da imajo široko uporabnost na področju biotehnologije in mikrobiologije zaradi svoje prilagodljivosti in uporabnosti ne samo s prokariontskimi, temveč tudi z evkariontskimi organizmi, kot so gljive in rastline. Kljub temu, imata predlagana analiza AMR sistemov in razvoj strategij za zmanjšanje pojavnosti AMR potencialno največji znanstveni in tudi družbeni pomen. Takšne metode in strategije lahko pomagajo ustvariti rešitve za izboljšanje zdravstvenega varstva in rešiti življenja v najhitrejšem času kot tudi v največjem obsegu. Predlagani projekt ima zato lahko izjemen vpliv na znanost, družbo in na gospodarstvo in je v najvišjem interesu Slovenije, EU kot tudi globalno.
Pomen za razvoj znanosti
Navkljub trendu mikrobiološkega in biotehnološega področja, da obravnava molekulo DNA kot zaporedje znakov iz niza štirih črk, je molekula DNA veliko bolj kompleksen in dinamičen sistem. Za preučevanje DNA je potrebno upoštevati njene konformacijske in fizikokemijske lastnosti na globalni ravni več tisoč in deset tisoč baznih parov ter na manjši lokalni ravni nekaj deset ali sto baznih parov, če se želimo poglobiti v delovanje sistema in razločevanje novih genskih produktov. Pomembno je najti intrinzični jezik kodiran v DNA, ki regulira procese izražanja, replikacije, rekombinacije in prenosa DNA. Zato sem na projektu razvil nova: (i) orodja za napovedovanje strukturnih lasntosti in strukturne reprezentacije DNA, (ii) orodja za statistično primerjavo biomolekularnih reprezentacij in razločevanje funkcionalnih skupin molekul, (iii) algoritem za strukturno poravnavo STRAST, ki nadgradi algoritem BLAST, ter (iv) algoritme za iskanje ter dizajniranje motivov in grozdov genov. Čeprav je identifikacija regulatornih regij veliko področje raziskav, ni bila pogosto uporabljena za identifikacijo grozdov genov pri odkrivanju protimikrobnih spojin. Ker je identifikacija regulatornih regij z napovedovanjem biomolekularnih lastnosti DNA še posebej mlado področje, predstavljajo algoritmi, ki temeljijo na napovedovanju tovrstnih lastnosti DNA, koristno širitev seta orodij za identifikacijo genov v bioinformatskih in biotehnoloških aplikacijah in torej bistven napredek na področju (meta)genomike. Strukturni algoritmi ne samo izboljšajo delovanje obstoječih algoritmov, temveč so jim tudi komplementarni. Zato jih lahko uporabljamo hkrati in dosežemo boljšo ločljivost med podatki. Orodja omogočajo razločanje in poravnavo različnih reprezentacij biomolekularnih lastnosti, kot so te, ki opisujejo obetavne protimikrobne spojine v metagenomskih podatkih. V novih algoritmih za razpoznavanje specifičnih grozdov genov, ki kodirajo protimikrobne spojine, razširimo funkcionalnost z optimizacijskim postopkom, ki združuje analizo nekodirajočih in kodirajočih regij DNA, eno v strukturni in drugo v nukleotidni reprezentaciji. Poleg algoritmov za odkrivanje novih protimikrobnih spojin, pričakujem, da bo analiza sistemov protimikrobne odpornosti AMR imela največji znanstveni vpliv. Procesi horizontalnega prenosa mobilnih elementov DNA, ki širijo sisteme AMR med nevarnimi mikrobi, so slabo raziskani. Zato predstavljajo naši modeli procesov mobilizacije in študije regij izvora mobilnosti ter potencialnih gostiteljev mobilnih elementov bistven napredek na področju. S pomočjo prilagojenega algoritma za poravnavo strukturne reprezentacije DNA, STRAST, lahko zelo natančno lociramo regije mobilnosti znotraj mobilnih elementov in genomov. Orodje zato omogoča zelo hitro in natančno napoved lastnosti prenosa in gostiteljev mobilnih elementov ter vsebovanih genov AMR. Ima visok potencial uporabnosti za analizo novih nepreučenih podaktov genomov in metagenomov, saj lahko sedaj iz kateregakoli vzorca DNA napovemo njegovo mobilnost in skupino potencialnih gostiteljev. Ker rezultati kažejo veliko širšo sposobnost prenosa AMR kot je bila do sedaj zaznana z obstoječimi pristopi, sem prepričan, da bodo orodja in baza podatkov služila temeljnim in kliničnim raziskovalcem pri nadaljnih raziskavah in razvoju rešitev. Na podlagi rezultatov projekta je mogoče razviti povsem nove pristope za preprečevanje širjenja AMR in nadzorovanje kontaminacij z mikrobi, ter razviti protimikrobne spojine z manjsˇo pojavnostjo odpornosti AMR. Pričakujem, da bodo imeli razviti algoritmi široko uporabnost na področju biotehnologije in mikrobiologije zaradi svoje operativne prilagodljivosti in širitvenega potenciala. Na primer, z minimalnim naporom se jih lahko prilagodi za uporabo z različnimi organizmi in podatki. Niso omejeni na uporabo le s prokariontskimi organizmi, temveč jih lahko uporabljamo tudi z evkariontskimi, kot so glive in rastline, ki tudi proizvajajo veliko uporabnih spojin in zdravil.
Pomen za razvoj Slovenije
Projekt je pomembno prispeval k (i) razumevanju procesov horizontalnega prenosa genov za odpornost na protimikrobna zdravila AMR, (ii) pristopov napovedovanja in uporabe biomolekularnih lastnosti molekule DNA v genomskih analizah, in (iii) novih algoritmov za iskanje protimikrobnih zdravil in zmanjšanje odpornosti AMR. Vodju projekta – podoktorskemu raziskovalcu – je omogočil vzpostavitev novega znanstvenega področja v Sloveniji, v katerem gradi svojo znanstveno kariero. Poleg rezultatov, je podoktorski raziskovalev prejel več mednarodnih nagrad, vzpostavil številna sodelovanja, obiskal mednarodne konference in zaključil številna izobraževanja. Sodelovanje z zelo uspešno skupino za sistemsko biologijo na inštituciji Chalmers University of Technology je ojačal do te mere, da je na tej ugledni inštituciji v skupini pridobil nadaljno raziskovalno pozicijo, kjer nadaljuje pričete raziskave in širjenje znanstvenega področja. Mikrobne okužbe močno vplivajo na zdravstvo in nižajo BDP zaradi upada produktivnost (AMR stanejo tako ZDA kot EU vsako po €60 milijonov na leto). Glede na to, da so rezultati predlaganega projekta algoritmi za odkrivanje in optimizacijo protimikrobnih spojin ter zmanjševanje odpornosti AMR, lahko pomagajo ustvariti rešitve za izboljšanje zdravstva in zaščito državljanov. Zato ima projekt izjemen vpliv tako na družbo kot na gospodarstvo. Metode analize, razumevanja in napovedovanja pojava AMR omogočajo reševanje življenj, saj je mogoče razviti nove strategije ne le za uporabo novih, temveč tudi za obstoječa protimikrobna zdravila, in jih hitro uvesti v prakso. Metode lahko pomagajo ustvariti rešitve za izboljšanje zdravstvenega varstva in rešiti življenja v najhitrejšem času kot tudi v največjem obsegu. Poleg pomena v zdravstvenem sektorju, imajo rezultati vpliv tudi v drugih industrijskih in okoljskih panogah, saj prispevajo k reševanju aktualnih problemov AMR in pomanjkanja protimikrobnih zdravil ter omogčoajo nove tehnološke rešitve za številne druge industrije. Na podlagi metagenomskih in bioinformatskih pristopov je možno odkrivati in vnašati v farmacevtski razvoj veliko večje število protimikrobnih spojin. Protimikrobne spojine pa so tudi osnovne sestavine različnih industrijskih izdelkov, ki so zasnovani za uničenje ali preprečevanje rasti mikrobov. Zato imajo rezultati projekta potencial, da zagotavljajo osnovo za nove proizvode, ki temeljijo na protimikrobnih zdravilih, in storitve (algoritme se uporabi v platformah za odkrivanje zdravil), ki spodbujajo rast in razvoj novih podjetij. Rezultati projekta so skladni s cilji slovenske politike in strategijami, ki jih omogočajo: (i) učinkovita raba naravnih virov in razvoja bioloških okoljskih tehnologij prek platform za izkoriščanje naravnih virov za odkrivanje zdravil - Slovenska industrijska politika, (ii) trajnostni razvoj z ekološkimi proizvodi, ki temeljijo na protimikrobnih zdravila, kot so eko-inovativni premazi - Resolucija o raziskovalni in inovacijski strategiji Slovenije 2011-2020, (iii) večja kakovost življenja in zdravja, tako da pomaga rešiti probleme AMR - Slovenska strategija pametne specializacije. Rezultati projekta pozitivno vplivajo na pobude, kot je nastanek javnozasebnih partnerstev, ki bodo uskladile javne in zasebne interese in pomagale pospesˇiti proces razvoja novih protimikrobnih zdravil in strategij za preprecˇevanje AMR. Pomen teh partnerstev je opisan v sporocˇilu Evropske Komisije o "javno zasebnih partnerstvih v programu Obzorja 2020: zmogljivo orodje za uresnicˇitev inovacij in rasti v Evropi," julija 2013 (12344/13).
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Vmesno poročilo,
zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Vmesno poročilo,
zaključno poročilo
