Synthetic Biology and Computer-Based Frameworks for Antimicrobial Peptide Discovery

抗菌肽 抗生素耐药性 抗菌剂 计算生物学 抗生素 抗菌药物 抗药性 合成生物学 生物 药品 药物发现 计算机科学 生物信息学 微生物学 药理学
作者
Marcelo D. T. Torres,Jicong Cao,Octávio Luiz Franco,Timothy K. Lu,César de la Fuente‐Núñez
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:15 (2): 2143-2164 被引量:110
标识
DOI:10.1021/acsnano.0c09509
摘要

Antibiotic resistance is one of the greatest challenges of our time. This global health problem originated from a paucity of truly effective antibiotic classes and an increased incidence of multi-drug-resistant bacterial isolates in hospitals worldwide. Indeed, it has been recently estimated that 10 million people will die annually from drug-resistant infections by the year 2050. Therefore, the need to develop out-of-the-box strategies to combat antibiotic resistance is urgent. The biological world has provided natural templates, called antimicrobial peptides (AMPs), which exhibit multiple intrinsic medical properties including the targeting of bacteria. AMPs can be used as scaffolds and, via engineering, can be reconfigured for optimized potency and targetability toward drug-resistant pathogens. Here, we review the recent development of tools for the discovery, design, and production of AMPs and propose that the future of peptide drug discovery will involve the convergence of computational and synthetic biology principles.
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