Indução metabólica guiada por análises genômicas em Burkholderia thailandensis para a biossíntese de produtos naturais com atividade antimicrobiana

Resumo

Micro-organismos participam de processos biológicos muito antes de o homem descobrir as possibilidades para a sua utilização sistemática. A produção de compostos de importância farmacológica por estes seres microscópicos é bem estudada e conhecida desde a descoberta do fármaco do século, a Penicilina. Atualmente, análises genômicas têm proporcionado inúmeras descobertas de novos Produtos Naturais de micro-organismos. Para tanto, neste trabalho, objetiva-se a leitura genômica de espécies do gênero Burkholderia em algoritmos de reconhecimento de genes para a criação de perfis de resistência à antibióticos. Estes perfis de resistência determinarão os candidatos para análise de indução metabólica em um micro-organismo modelo representante do gênero Burkholderia, a espécie B. thailandensis. Micro-organismos do filo b-proteobacteria estão despontando como fontes de compostos de interesse farmacológico e/ou industrial, onde a maioria destes compostos tem sido descobertos como resultado de análises genômicas iniciais. Um exemplo clássico é a descoberta da teixobactina, através de estudos na espécie Eleftheria terrae. No projeto proposto, análises de bioinformática guiarão a composição dos meios de cultura para fontes de carbono e nitrogênio em plataformas de predição de metabolismo, como por exemplo, a plataforma KEGG. A concentração do indutor metabólico selecionado e o reconhecimento de perfis de metabolismo será determinado por comparação com a densidade optica do meio de cultura padrão (sem adição de compostos provenientes de análises genômicas) via resultados da composição química determinada por estratégias de metabolômica em CG-EM, CLAE-EM e de desreplicação. A descoberta de novos compostos será bioguiada pela atividade de extratos e partições dos extratos obtidos, frente à atividade contra micro-organismos patogênicos cruzando todas as informações provenientes de redes dinâmicas para tratamento de dados químico-biológicos. Acredita-se que estratégias racionais e modernas, como as propostas neste projeto, possam evitar gastos de recursos financeiros e tempo elevado de pesquisa na descoberta de novas moléculas que possam agir como antibióticos. (AU)