Algorithmes d’IA utilisés pour développer des médicaments contre les bactéries résistantes aux médicaments

L’un des plus grands défis auxquels est confrontée l’industrie médicale est la résistance aux médicaments des bactéries. Actuellement, on estime que 700 000 décès sont causés par des bactéries résistantes aux médicaments, et de nouvelles souches de bactéries résistantes aux médicaments se développent. Les scientifiques et les ingénieurs tentent de développer de nouvelles méthodes pour lutter contre les bactéries résistantes aux médicaments. L’une des méthodes pour développer de nouveaux antibiotiques consiste à utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour isoler de nouveaux composés qui pourraient lutter contre les nouvelles souches de super-bactéries.

Comme l’a rapporté SingularityHub, un nouvel antibiotique a été conçu avec l’aide de l’IA. L’antibiotique a été nommé halicin, en référence à l’IA HAL de 2001 : une odyssée dans l’espace. Le nouvel antibiotique développé s’est avéré efficace pour éliminer certaines des souches de super-bactéries les plus virulentes. Le nouvel antibiotique a été découvert grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique. Plus précisément, le modèle d’apprentissage automatique a été formé à l’aide d’un grand ensemble de données composé d’environ 2 500 composés. Près de la moitié des médicaments utilisés pour former le modèle étaient des médicaments déjà approuvés par la FDA, tandis que l’autre moitié de l’ensemble de formation était composée de composés naturellement présents. L’équipe de chercheurs a ajusté les algorithmes pour donner la priorité aux molécules qui possèdent simultanément des propriétés antibiotiques mais différentes des structures antibiotiques existantes. Ils ont ensuite examiné les résultats pour déterminer quels composés seraient sûrs pour la consommation humaine.

Selon The Guardian, le médicament s’est avéré extrêmement efficace pour lutter contre les bactéries résistantes aux médicaments dans une étude récente. Il est si efficace qu’il dégrade la membrane des bactéries, ce qui désactive la capacité des bactéries à produire de l’énergie. Pour que les bactéries développent des défenses contre les effets du halicin, il faudrait plus d’une mutation génétique, ce qui donne au halicin une certaine persistance. L’équipe de recherche a également testé la façon dont le composé se comportait chez les souris, où il a réussi à éliminer les souris infectées par une souche de bactéries résistantes à tous les antibiotiques actuels. Avec les résultats des études si prometteurs, l’équipe de recherche espère s’associer à une entité pharmaceutique pour prouver que le médicament est sûr pour une utilisation humaine.

James Collins, professeur de bioingénierie et auteur principal au MIT, et Regina Barzilay, professeure de sciences informatiques au MIT, étaient tous deux auteurs principaux de l’article. Collins, Barzilay et d’autres chercheurs espèrent que des algorithmes comme ceux qu’ils ont utilisés pour concevoir le halicin pourraient aider à accélérer la découverte de nouveaux antibiotiques pour lutter contre la prolifération de souches de maladies résistantes aux médicaments.

Halicin est loin d’être le seul composé médicamenteux découvert à l’aide de l’IA. L’équipe de recherche dirigée par Collins et Barzilay veut aller plus loin et créer de nouveaux composés en formant davantage de modèles à l’aide d’environ 100 millions de molécules issues de la base de données ZINC 15, une bibliothèque en ligne de plus de 1,5 milliard de composés médicamenteux. Selon les rapports, l’équipe a déjà réussi à trouver au moins 23 candidats différents qui satisfont aux critères de sécurité pour une utilisation humaine et qui sont structurellement différents des antibiotiques actuels.

Un effet secondaire malheureux des antibiotiques est qu’ils tuent non seulement les bactéries nocives, mais également les bactéries nécessaires à l’intestin que le corps humain a besoin. Les chercheurs espèrent qu’ils pourraient utiliser des techniques similaires à celles utilisées pour créer le halicin pour créer des antibiotiques avec moins d’effets secondaires, des médicaments moins susceptibles de nuire à la flore intestinale humaine.

De nombreuses autres entreprises tentent également d’utiliser l’apprentissage automatique pour simplifier le processus complexe, long et souvent coûteux de création de médicaments. D’autres entreprises ont également formé des algorithmes d’IA pour synthétiser de nouveaux composés médicamenteux. Récemment, une entreprise a réussi à développer un médicament de preuve de concept en seulement un mois et demi, un laps de temps beaucoup plus court que les mois ou même les années qu’il peut falloir pour créer un médicament de la manière traditionnelle.

Barzilay est optimiste quant au fait que les méthodes de découverte de médicaments basées sur l’IA peuvent transformer le paysage de la découverte de médicaments de manière significative. Barzilay a expliqué que le travail sur le halicin est un exemple pratique de l’efficacité des techniques d’apprentissage automatique :

« Il y a encore une question de savoir si les outils d’apprentissage automatique font vraiment quelque chose d’intelligent dans le domaine de la santé, et comment nous pouvons les développer pour en faire des chevaux de trait dans l’industrie pharmaceutique. Cela montre jusqu’où on peut adapter cet outil. »