Capable de tuer certaines des bactéries résistantes aux médicaments les plus dangereuses au monde, cet antibiotique agissant différemment des antibactériens existants est le premier à être découvert grâce à l’apport de l’intelligence artificielle.

« En termes de découverte d’antibiotiques, il s’agit d’un première »

En s’appuyant sur l’apprentissage machine, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT), aux États-Unis, ont découvert un toute nouvelle molécule, baptisée halicine, ayant la particularité de s’attaquer à un large éventail de pathogènes résistants aux antibiotiques. Les expériences réalisées dans le cadre de ces travaux, présentés dans la revue Cell, ont en effet montré que ce nouvel antibiotique était capable d’éliminer deux des trois agents pathogènes aujourd’hui considérés comme « hautement prioritaires » par l’Organisation mondiale de la santé. « En termes de découverte d’antibiotiques, il s’agit d’un première », a déclaré Regina Barzilay, spécialiste de l’apprentissage machine au MIT.

Afin de découvrir de nouveaux antibiotiques, les chercheurs ont d’abord formé un algorithme de « deep learning », ou apprentissage profond, à identifier les types de molécules tuant les bactéries. Pour cela, ils ont alimenté l’intelligence artificielle avec des données portant sur les caractéristiques atomiques et moléculaires de près de 2 500 médicaments et composés naturels, et sur la manière dont la substance bloquait ou non la croissance de la bactérie E. coli. Après que l’algorithme a appris quelles caractéristiques moléculaires faisaient « de bons antibiotiques », les chercheurs l’ont mis au travail sur une bibliothèque de plus de 6 000 composés actuellement à l’étude pour le traitement de diverses maladies humaines.

Plutôt que de chercher des antimicrobiens potentiels, l’algorithme s’est concentré sur des composés qui semblaient efficaces mais qui ne ressemblaient pas aux antibiotiques existants. Ce qui a augmenté les chances que les médicaments agissent d’une manière radicalement nouvelle, à laquelle les bactéries n’avaient pas encore développé de résistance.

La résistance aux antibiotiques survient lorsque les bactéries mutent et évoluent pour contourner les mécanismes utilisés par les médicaments antimicrobiens pour les éradiquer. Sans de nouveaux antibiotiques pour lutter contre la résistance, 10 millions de personnes dans le monde pourraient être menacées chaque année par des infections mortelles d’ici 2050.

Une efficacité redoutable

Suite à cette découverte, les chercheurs ont pu traiter de nombreuses infections résistantes aux médicaments avec l’halicine, un composé développé originellement pour traiter le diabète mais ayant ensuite été abandonné. Les tests réalisés sur des bactéries prélevées sur des patients ont montré que la molécule tuait notamment la bactérie à l’origine de la tuberculose, ainsi que les souches d’entérobactéries résistantes aux carbapénèmes, un groupe d’antibiotiques considérés comme le dernier recours pour de telles infections. Afin de découvrir de nouveaux médicaments, l’équipe s’est ensuite tournée vers une gigantesque base de données numérique contenant 1,5 milliard de composés, et a mis au point un algorithme fonctionnant pour 107 millions d’entre eux.

Moins de 72 heures plus tard, le programme a renvoyé une liste restreinte de 23 antibiotiques potentiels, dont deux semblant particulièrement puissants. Une véritable réussite qui pousse les chercheurs à rechercher davantage d’antibiotiques dans cette base de données avec le concours de l’IA. Auteur principal de l’étude, Jonathan Stokes a estimé qu’il n’aurait pas été envisageable, pour des raisons évidentes de coûts et de temps, de parvenir à un tel résultat avec des techniques conventionnelles. Une analyse partagée par Jacob Durrant, chercheur spécialisé dans ce domaine à l’université de Pittsburgh, qui a estimé que « toute méthode pouvant accélérer la découverte de médicaments à un stade précoce a le potentiel d’avoir un impact majeur ».

Désormais, les chercheurs du MIT comptent utiliser l’algorithme afin de trouver des molécules plus sélectives, ciblant spécifiquement certaines bactéries. Ainsi, l’antibiotique en question éradiquerait uniquement les bactéries à l’origine de l’infection, et non les bactéries saines, comme celles qui composent notre microbiote intestinal.

Il n’a fallu que quelques heures à l’algorithme pour évaluer les composés et trouver des antibiotiques prometteurs. L’un d’entre eux a été baptisé « halicine » en référence à Hal 9000, l’IA du film 2001 : L’Odyssée de l’espace — Kateryna Kon / Shutterstock.com

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