Resumen

VELEZ, Andrés; MERA, Carlos; ORDUZ, Sergio  y  BRANCH, John W.. Generación de péptidos antimicrobianos mediante redes neuronales recurrentes. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2021, vol.88, n.216, pp.210-219.  Epub 24-Mayo-2021. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v88n216.88799.

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.

Palabras clave : resistencia antimicrobiana; péptidos sintéticos; virtual screening; aprendizaje profundo.

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