L'IA révolutionne la création d'antibiotiques plus sûrs contre les bactéries résistantes

Temps de lecture: 2 minutes
Par Madelaine Dupont
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Modèle d'IA analysant les bactéries pour le développement de nouveaux antibiotiques.

ParisDes chercheurs de l'Université du Texas à Austin ont utilisé l'intelligence artificielle pour créer un nouvel antibiotique capable de combattre les bactéries résistantes aux antibiotiques, un enjeu majeur de santé mondiale. L'étude, publiée dans la revue Nature Biomedical Engineering, a exploité des modèles de langage avancés similaires à ChatGPT.

Les chercheurs se sont initialement concentrés sur Protegrin-1, un puissant antibiotique qui élimine les bactéries mais est toxique pour les humains. Leur objectif était d'utiliser l'IA pour remodeler cet antibiotique afin qu'il soit sans danger. Cela a conduit à la création d'une version plus sûre appelée Protegrin-1.2 sélective pour les bactéries (bsPG-1.2). Les premiers tests sur des animaux ont montré que les souris traitées avec bsPG-1.2 avaient moins de bactéries dans leurs organes par rapport aux souris non traitées.

La méthodologie principale incluait :

Créer plus de 7 000 variantes de Protegrin-1. Identifier les modifications nécessaires tout en préservant l'activité antibiotique. Former un modèle de langage protéinique pour évaluer des millions de variations. Orienter l'équipe vers bsPG-1.2, ciblant spécifiquement les membranes bactériennes sans endommager les cellules humaines.

L'apprentissage automatique révolutionne l'ingénierie des protéines et des peptides. Autrefois, identifier des molécules efficaces nécessitait de nombreuses expériences en laboratoire et le test individuel de chaque composant. Grâce à l'apprentissage automatique, ce processus est désormais plus rapide et efficace, permettant de découvrir des composés utiles avec une grande précision.

L'IA contribue à la création de nouveaux médicaments en découvrant des molécules inédites pour des traitements. Elle améliore également les antibiotiques actuels, les rendant plus sûrs et plus performants. Par exemple, les techniques utilisées par l'IA pour regrouper des mots similaires dans les textes peuvent aussi être appliquées aux séquences de protéines. Dans les protéines, les séquences ayant des fonctions similaires, comme combattre les bactéries, peuvent être regroupées. Cela permet aux chercheurs de trouver rapidement des variantes efficaces.

Avec les avancées de l'IA, la médecine pourrait être profondément transformée. Des méthodes similaires pourraient être appliquées à d'autres médicaments, pas seulement aux antibiotiques. Cela pourrait révolutionner la création des traitements, les rendant plus rapides et sur mesure pour combattre des germes spécifiques.

Cette étude démontre l'importance de la collaboration interdisciplinaire. En alliant la biologie, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, nous parvenons à des résultats inaccessibles à ces domaines s'ils travaillaient indépendamment. Le projet a reçu le soutien de plusieurs organisations, y compris les National Institutes of Health et la Welch Foundation. Cela souligne la nécessité d'un financement continu pour encourager de telles innovations.

L'Université du Texas à Austin a désigné l'année 2024 comme l'Année de l'IA pour souligner l'importance de l'intelligence artificielle dans divers domaines. Cette recherche démontre comment l'IA peut aider à résoudre de grands défis comme la résistance aux antibiotiques et proposer bientôt de meilleurs traitements.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1038/s41551-024-01243-1

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Justin R. Randall, Luiz C. Vieira, Claus O. Wilke, Bryan W. Davies. Deep mutational scanning and machine learning for the analysis of antimicrobial-peptide features driving membrane selectivity. Nature Biomedical Engineering, 2024; DOI: 10.1038/s41551-024-01243-1
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