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HTS Omics: plataforma para descoberta de novos antibióticos

Processo: 22/13717-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de julho de 2023 - 30 de junho de 2024
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Microbiologia - Microbiologia Aplicada
Convênio/Acordo: SEBRAE-SP
Pesquisador responsável:Marília Bixilia Sanchez
Beneficiário:Marília Bixilia Sanchez
Empresa Sede:Dsma Desenvolvimento Sustentável e Monitoramento Ambiental Ltda. - EPP
CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
Município: Mogi das Cruzes
Bolsa(s) vinculada(s):23/08570-2 - Validação da ferramenta de machining learning como instrumento de prospecção de novos fármacos, BP.TT
Assunto(s):Antibióticos  Descoberta de drogas  Micro-organismos  Fármacos  Aprendizado computacional 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Antibióticos | drug discovery | Hts | machine learning | micro-organismos | Omics | Fármacos

Resumo

Nos últimos anos tem sido observado um aumento significativo no número de bactérias multirresistentes, criando cada vez mais a necessidade de se desenvolver novas moléculas capazes e controlar estas cepas. Entretanto, a busca por novas moléculas é um processo extremamente laborioso, de alto custo e que demanda um longo tempo, pois os métodos tradicionais se baseiam na caracterização química de extratos celulares e posterior fracionamento, purificação e identificação da molécula com atividade antibiótica, sem considerar o genoma das linhagens microbianas neste processo de seleção. A presente proposta trata de uma prova de conceito, onde espera-se validar um pipeline de caracterização rápida de novas moléculas com atividade antibiótica, baseado em análise genômica de isolados bacterianos de interesse. Será utilizada uma coleção de micro-organismos, disponibilizada pela Startup, que será identificada taxonomicamente e posteriormente, isolados de interesse terão o seu genoma sequenciado e o seu metaboloma caracterizado. Esta análise química, realizada pela parceira, será importante para permitirá uma análise de correlação entre o perfil químico e a presença de cluster biossintéticos, permitindo por machine learning estabelecer um algoritmo para a seleção de isolados, potencialmente produtores de novos antibióticos, por meio da análise de clusters biossintéticos. Assim, ao final deste processo de validação, espera-se que seja validada um pipeline de caracterização e seleção de micro-organismos produtores de novos antibióticos, a qual deverá ser utilizada pela empresa parceira para a prospecção de novos antibióticos a partir de micro-organismos ambientais. Além disso, será melhor caracterizada uma coleção de micro-organismos com capacidade de produzir compostos com atividade inibitória do crescimento de bactérias multi-resistentes (KPC, MRSA e VRE). (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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