2024-01-05 15:11:09
Les secours ont été appelés depuis un moment, mais les véhicules de secours peinent encore à arriver. Parlons de la résistance aux antibiotiques, le phénomène par lequel les antibiotiques – des médicaments créés et développés pour tuer les bactéries – deviennent progressivement moins efficaces. Si les véhicules d’urgence sont manquants, il y a ceux qui travaillent pour agir, sur plusieurs fronts. Parmi celles-ci, l’intelligence artificielle (IA) se démarque également, il va sans dire, pour trouver de nouveaux antibiotiques.
C’est une nouvelle récente que grâce à l’IA, il a été possible de découvrir une nouvelle classe d’antibiotiques efficaces (au moins chez la souris) contre les infections à staphylocoques résistants à la méthicilline (Staphylococcus Aureus résistant à la méthicilline, SARM).
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Tirez parti de l’IA pour découvrir de nouveaux antibiotiques
La découverte est racontée par pages De Nature. En fait, depuis quelque temps, on parle d’utiliser l’intelligence artificielle pour découvrir de nouveaux antibiotiques, notamment grâce à la capacité de l’IA à lire, gérer et manipuler une grande quantité de données, à partir desquelles extrapoler des informations précieuses. Ce que l’équipe a fait James Collins du MIT de Boston, responsable de l’étude, est d’exploiter cette capacité d’apprentissage et d’analyse de l’IA pour tester l’efficacité antimicrobienne potentielle d’une bibliothèque de 12 millions de composés, après avoir correctement entraîné le modèle.
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Prédire la capacité antibactérienne grâce à l’IA
Premièrement, les scientifiques ont alimenté les données de l’IA (un modèle d’apprentissage profond) relatives à l’efficacité antimicrobienne contre le SARM et à la toxicité sur les cellules humaines de 39 000 composés, ainsi que leurs structures chimiques, afin de l’éduquer, explique chanson Quoi Félix Wongprénom du journal accompagné de Erica J. Zheng: “Lorsque vous placez ensuite une nouvelle molécule dans le modèle, avec un nouvel arrangement d’atomes et de liaisons, cela peut vous indiquer la probabilité que ce composé soit antibactérien.” C’est ce qu’ont fait les chercheurs, en examinant une base de données virtuelle contenant environ 12 millions de composés, dans le but de trouver des molécules actives contreSARMcause d’infections cutanées, de bactériémies, de méningites, de pneumonies, d’endocardites et d’ostéomyélites et parmi les bactéries résistantes aux antibiotiques les plus problématiques, comme le rappelle notre Institut national de la santé.
Des tests in silico aux tests in vivo
Les analyses menées in silico (expression utilisée pour désigner des phénomènes chimico-biologiques reproduits dans une simulation mathématique informatique, ndr) a permis aux auteurs d’identifier un ensemble de composés présentant une activité antimicrobienne potentielle et une non-toxicité, identifiant également certaines structures potentielles associées à l’activité antimicrobienne. Certaines de ces molécules ont donc été trouvées par des chercheurs et testées expérimentalement in vitro (283 au total). De cette manière, il a été possible d’identifier deux composés d’intérêt, avec une partie identique dans leur structure.
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L’un de ces composés a été testé vivant, administré par voie cutanée ou systémique dans des modèles animaux infectés par le SARM, s’avérant efficace et capable de réduire la charge bactérienne. Ces deux molécules partageant une portion identique, c’est là que se concentre pour les chercheurs la capacité antimicrobienne, propre à affecter uniquement les cellules bactériennes. Et peut-être, aventurent-ils, également potentiellement utiles contre d’autres bactéries résistantes, notamment celles à Gram positif. Il s’agit certes d’analyses préliminaires, mais elles démontrent qu’il est possible d’exploiter l’IA pour identifier des structures d’intérêt, et sur lesquelles peut-être concentrer les efforts pour développer de nouveaux médicaments.
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