Un superordinateur utilisant l’intelligence artificielle a découvert un antibiotique qui pourrait être utilisé pour traiter l’une des superbactéries les plus résistantes au monde.
L’intelligence artificielle s’avère être un outil précieux dans la lutte contre la résistance aux antimicrobiens, que l’Organisation mondiale de la santé a désignée comme l’une des dix principales menaces mondiales pour la santé publique auxquelles l’humanité est confrontée.
Dans le cas présent, des scientifiques canadiens et américains ont eu recours à l' »apprentissage profond » pour identifier une molécule antibiotique capable de tuer Acinetobacter baumannii, l’une des bactéries résistantes aux antibiotiques les plus dangereuses. Réputée difficile à éradiquer, A. baumannii provoque des infections chez les patients vulnérables dans les hôpitaux, tels que les bébés prématurés et les personnes dont le système immunitaire est affaibli.
La bactérie peut survivre longtemps sur des surfaces telles que les poignées de porte, les placards et les lits et peut provoquer des pneumonies, des septicémies et des méningites, toutes potentiellement mortelles.
La capacité de la superbactérie à acquérir l’ADN d’autres espèces de bactéries dans son environnement, y compris des gènes de résistance aux antibiotiques, la rend particulièrement invincible. Mais l’algorithme d’IA a prédit un composé capable de la vaincre.
Les chercheurs ont baptisé l’abaucine le composé nouvellement découvert et ont prouvé son efficacité lors d’expériences menées sur des souris présentant des plaies infectées et sur des cellules bactériennes cultivées en laboratoire.
Le processus d’intelligence artificielle utilisé pourrait également accélérer la découverte de traitements pour d’autres maladies mortelles, y compris le SARM, car il permet d’accéder à des centaines de millions, voire des milliards, de molécules ayant des propriétés antibactériennes potentielles.
Les techniques conventionnelles de criblage de molécules prennent du temps, sont coûteuses et ont une portée limitée.
« Grâce à l’intelligence artificielle, nous pouvons explorer rapidement de vastes régions de l’espace chimique, ce qui augmente considérablement les chances de découvrir des molécules antibactériennes fondamentalement nouvelles », a déclaré l’auteur principal, le Dr Jonathan Stokes, de l’université McMaster (Ontario).
Le co-auteur, le professeur James Collins du Massachusetts Institute of Technology (MIT), est du même avis. « Nous savons que les modèles algorithmiques fonctionnent. Il s’agit maintenant d’adopter largement ces méthodes pour découvrir de nouveaux antibiotiques de manière plus efficace et moins coûteuse. »
L’étude, publiée cette semaine dans la revue Nature Chemical Biology, décrit l’abaucine comme particulièrement prometteuse parce qu’elle ne s’attaque qu’à A. baumannii – une découverte cruciale qui signifie que l’agent pathogène est moins susceptible de développer rapidement une résistance aux médicaments.
La plupart des antibiotiques sont à large spectre, ce qui signifie qu’ils tuent toutes les bactéries mais nuisent également au microbiome intestinal, ouvrant la voie à toute une série d’infections graves, dont le C. difficile.
« Nous savons que les antibiotiques à large spectre sont sous-optimaux et que les agents pathogènes ont la capacité d’évoluer et de s’adapter à toutes les stratégies que nous essayons », a ajouté M. Stokes. « Les méthodes d’IA nous offrent la possibilité d’augmenter considérablement le taux de découverte de nouveaux antibiotiques, et ce à moindre coût
Avec le contenu de Good News Network.
