Generación de péptidos antimicrobianos mediante redes neuronales recurrentes

Los péptidos antimicrobianos (AMP) han tomado importancia en el desarrollo de nuevos antibióticos debido a su papel como inhibidores, no solo de bacterias sino también de virus, hongos y parásitos, entre otros. Desde el descubrimiento de los AMP, se han reportado miles, sin embargo, muchos de ellos...

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Published in:Dyna (Medellín, Colombia) Colombia), 2021-03, Vol.88 (216), p.210-219
Main Authors: Veléz, Andres, Mera, Carlos Andres, Orduz, Sergio, Branch, John Willian
Format: Article
Language:eng ; spa
Subjects:
Amino acids
Antibiotics
Antiinfectives and antibacterials
Antimicrobial peptides
aprendizaje profundo
Neural networks
Parasites
Peptides
Production costs
péptidos sintéticos
Recurrent neural networks
resistencia antimicrobiana
Therapeutic applications
virtual screening
Viruses
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Description
Summary:Los péptidos antimicrobianos (AMP) han tomado importancia en el desarrollo de nuevos antibióticos debido a su papel como inhibidores, no solo de bacterias sino también de virus, hongos y parásitos, entre otros. Desde el descubrimiento de los AMP, se han reportado miles, sin embargo, muchos de ellos no son adecuados para aplicaciones terapéuticas debido a sus largas secuencias de aminoácidos, baja potencia antimicrobiana y altos costos de producción. En este trabajo, proponemos utilizar redes neuronales recurrentes (RNN) con células LSTM para generar péptidos más potentes y económicos. Realizamos diferentes experimentos generando AMP sintéticos entre 12 y 20 aminoácidos. Los resultados muestran que podemos usar RNN y mejorar el proceso de generación en comparación con el método de plantillas manuales.
ISSN:0012-7353
2346-2183
DOI:10.15446/dyna.v88n216.88799