Le resistenze ai farmaci antineoplastici e antimicrobici rappresentano due delle sfide terapeutiche più urgenti nel mondo e vi è una grande necessità per lo sviluppo di nuovi trattamenti alternativi. Le sostanze naturali derivate da insetti da secoli sono utilizzate nella medicina tradizionale e forniscono ancora un prezioso apporto di sostanze curative nei paesi meno sviluppati. In letteratura sono descritti numerosi peptidi antimicrobici (AMP) derivati da insetto e suggeriti anche come promettenti peptidi antimicrobici e anticancro potenzialmente privi di tossicità per le cellule sane e non soggetti ai meccanismi comuni di resistenza. Tra gli insetti, Hermetia illucens è forse una delle fonti fra le più promettenti di AMP in relazione al fatto che questo insetto è in grado di vivere in ambienti ostili ricchi di microrganismi, anche patogeni. Gli AMP sono piccole molecole di dimensione fra i 10 e i 100 residui amminoacidici che svolgono un ruolo chiave nell'immunità innata, la prima linea di difesa contro batteri, funghi, micobatteri e virus. E’ stato realizzato il trascrittoma de novo da RNA estratto da larve di H. illucens e da maschi e femmine adulti. L'analisi del trascrittoma e l'annotazione funzionale mediante il software Blast2go hanno consentito l’identificazione di 82 putativi peptidi antimicrobici derivanti da H. illucens. Tutte le sequenze putativamente codificanti per AMP sono state analizzate con software bioinformatici per prevedere la loro attività antimicrobica e antitumorale e le loro proprietà fisico-chimiche. Gli AMP sono stati analizzati mediante diversi algoritmi di machine learning: Support Vector Machine, Discriminant Analysis, Artificial Neural Network e Random Forest disponibili nel database CAMP per prevedere la loro attività antimicrobica. Inoltre, lo strumento iACP e i server AVPpred e Antifp sono stati utilizzati per prevedere rispettivamente le attività antitumorali, antivirali e antifungine. Le proprietà chimico-fisiche correlate sono state valutate attraverso il sistema di predizione del database dei peptidi antimicrobici (APD3). Queste analisi ci hanno permesso di identificare 57 putativi peptidi attivi. Questi risultati preliminari consentiranno di selezionare le sequenze più promettenti da poter esprimere in sistemi eterologhi o sintetizzare chimicamente al fine di ottenere peptidi da caratterizzare con studi in vitro su diversi ceppi batterici e linee cellulari tumorali.

Analisi bioinformatica di peptidi antimicrobici identificati nel dittero Black Soldier Fly Hermetia illucens

Antonio Moretta;Rosanna Salvia;Pietro Pucci;Patrizia Falabella
2021-01-01

Abstract

Le resistenze ai farmaci antineoplastici e antimicrobici rappresentano due delle sfide terapeutiche più urgenti nel mondo e vi è una grande necessità per lo sviluppo di nuovi trattamenti alternativi. Le sostanze naturali derivate da insetti da secoli sono utilizzate nella medicina tradizionale e forniscono ancora un prezioso apporto di sostanze curative nei paesi meno sviluppati. In letteratura sono descritti numerosi peptidi antimicrobici (AMP) derivati da insetto e suggeriti anche come promettenti peptidi antimicrobici e anticancro potenzialmente privi di tossicità per le cellule sane e non soggetti ai meccanismi comuni di resistenza. Tra gli insetti, Hermetia illucens è forse una delle fonti fra le più promettenti di AMP in relazione al fatto che questo insetto è in grado di vivere in ambienti ostili ricchi di microrganismi, anche patogeni. Gli AMP sono piccole molecole di dimensione fra i 10 e i 100 residui amminoacidici che svolgono un ruolo chiave nell'immunità innata, la prima linea di difesa contro batteri, funghi, micobatteri e virus. E’ stato realizzato il trascrittoma de novo da RNA estratto da larve di H. illucens e da maschi e femmine adulti. L'analisi del trascrittoma e l'annotazione funzionale mediante il software Blast2go hanno consentito l’identificazione di 82 putativi peptidi antimicrobici derivanti da H. illucens. Tutte le sequenze putativamente codificanti per AMP sono state analizzate con software bioinformatici per prevedere la loro attività antimicrobica e antitumorale e le loro proprietà fisico-chimiche. Gli AMP sono stati analizzati mediante diversi algoritmi di machine learning: Support Vector Machine, Discriminant Analysis, Artificial Neural Network e Random Forest disponibili nel database CAMP per prevedere la loro attività antimicrobica. Inoltre, lo strumento iACP e i server AVPpred e Antifp sono stati utilizzati per prevedere rispettivamente le attività antitumorali, antivirali e antifungine. Le proprietà chimico-fisiche correlate sono state valutate attraverso il sistema di predizione del database dei peptidi antimicrobici (APD3). Queste analisi ci hanno permesso di identificare 57 putativi peptidi attivi. Questi risultati preliminari consentiranno di selezionare le sequenze più promettenti da poter esprimere in sistemi eterologhi o sintetizzare chimicamente al fine di ottenere peptidi da caratterizzare con studi in vitro su diversi ceppi batterici e linee cellulari tumorali.
2021
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11563/170857
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