Avec la pandémie actuelle, une autre menace sérieuse pour la santé publique se profile : la montée des « superbactéries » résistantes aux antibiotiques. Ainsi, de nouveaux antibiotiques sont nécessaires, mais leur développement prend du temps. Compagnie Recherche IBM appliqué l'intelligence artificielle (IA) à cette tâche, obtenant très rapidement deux nouveaux candidats-médicaments prometteurs.
Comme tous les organismes, les bactéries évoluent en réponse aux changements de leur environnement. Ainsi, lorsque nous pompons notre corps avec des médicaments, ce n'est qu'une question de temps avant que certains d'entre eux ne trouvent comment se protéger. Avec un temps suffisant et l'utilisation d'antibiotiques, les seuls microbes resteront des microbes génétiquement résistants aux médicaments.
Les scientifiques prédisent que sans nouveaux antibiotiques ou autres traitements d'ici 2050, une fois les infections mineures pourraient commencer à faire jusqu'à 10 millions de vies par an. Le développement de nouveaux médicaments prend des années et implique beaucoup d'essais et d'erreurs. Heureusement, c'est exactement le genre de travail dans lequel l'IA excelle, alors IBM a développé un nouveau système pour calculer les chiffres pour nous.
Une équipe de recherche d'IBM a créé un système d'intelligence artificielle qui explore beaucoup plus rapidement tout l'espace des possibilités de configurations moléculaires. Tout d'abord, les chercheurs ont commencé avec un modèle - un auto-encodeur génératif profond - qui examine essentiellement un certain nombre de séquences peptidiques, rassemble des informations importantes sur leurs fonctions et les molécules qui les composent, et recherche des similitudes avec d'autres peptides.
Ensuite, un système appelé Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS) est appliqué. Ce système utilise les données collectées et génère de nouvelles molécules peptidiques avec des propriétés spécifiques souhaitées. Dans ce cas, c'est l'efficacité antimicrobienne.
Mais bien sûr, la capacité de tuer les bactéries n'est pas la seule exigence d'un antibiotique - il doit également être sans danger pour l'usage humain et idéalement fonctionner contre une gamme de classes de bactéries. Ainsi, les molécules générées par l'IA sont ensuite transmises à des classificateurs d'apprentissage en profondeur pour éliminer les combinaisons inefficaces ou toxiques.
En 48 jours, le système d'IA a identifié, synthétisé et expérimenté 20 nouveaux candidats antibiotiques peptidiques. Deux d'entre eux, en particulier, se sont avérés particulièrement prometteurs - ils étaient très efficaces contre un certain nombre de bactéries. Ils avaient également une faible toxicité dans les cultures cellulaires et les tests sur les souris.
Les deux nouveaux candidats antibiotiques sont suffisamment intéressants en eux-mêmes, mais le processus par lequel ils ont été découverts est la véritable percée. Pouvoir développer et tester de nouveaux antibiotiques plus rapidement et plus efficacement pourrait aider à éviter le scénario cauchemardesque d'un retour à l'époque des antibiotiques.
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