– В каждой базе данных — десятки тысяч соединений, и наш алгоритм оперативно находит похожие пары, — отметил доцент СПбГУ, кандидат физико-математических наук Антон Коробейников. — 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.
По мнению исследователей, использование VarQuest особенно актуально для современной медицины: появление нового антибиотика на рынке состоит из двух стадий – поиск биологически активного природного вещества, которое войдет в основу лекарства, а затем апробирование эффективности готового препарата на животных и людях. Второй этап ускорить невозможно, а первый — вполне реально. В основе большинства современных антибиотиков лежат природные соединения, и чтобы быстрее найти соединения с заданными свойствами, как раз и нужны вычислительные методы. Крупнейшая база замеров природных соединений собрана учеными из лабораторий разных стран мира и на данный момент содержит уже более миллиарда масс-спектров. Она расположена на платформе GNPS (The Global Natural Product Social Molecular Networking), так же, как и VarQuest, которым теперь могут свободно пользоваться все зарегистрированные на платформе исследователи.
VarQuest может внести свой вклад в возрождение российской индустрии по производству антибиотиков, помогая исследователям секвенировать геномы бактерий и грибов, выделяющих природные антибиотики, уверены исследователи. Разработка алгоритма VarQuest происходила в рамках исследования, финансируемого Российским научным фондом и Американским национальным институтом здоровья.
По данным пресс-службы СПбГУ, Центр алгоритмической биотехнологии был создан в 2014 году. Ее возглавил кандидат физико-математических наук, профессор Калифорнийского университета Павел Певзнер. Флагманский продукт лаборатории — алгоритм сборки генома SPAdes (Saint Petersburg Assembler), который сегодня используется тысячами специалистов в области геномики по всему миру, а научная статья, в которой был описан этот ассемблер, по данным Google Scholar, процитирована около трех тысяч раз, и стала одной из самых цитируемых российских статьей за последние пять лет.
