Un puissant antibiotique découvert grâce à l’apprentissage automatique pour la première fois
Un puissant antibiotique qui tue certaines des bactéries résistantes aux médicaments les plus dangereuses au monde a été découvert grâce à l’intelligence artificielle.
Le médicament fonctionne d’une manière différente des antibactériens existants et est le premier de son genre à être trouvé en lâchant l’IA sur de vastes bibliothèques numériques de composés pharmaceutiques.
Les tests ont montré que le médicament a anéanti une série de souches de bactéries résistantes aux antibiotiques, notamment Acinetobacter baumannii et Enterobacteriaceae, deux des trois agents pathogènes que l’Organisation mondiale de la santé classe comme « critiques » pour les nouveaux antibiotiques à cibler.
« En termes de découverte d’antibiotiques, c’est absolument une première », a déclaré Regina Barzilay, chercheuse principale du projet et spécialiste de l’apprentissage automatique au Massachusetts Institute of Technology (MIT).
« Je pense que c’est l’un des antibiotiques les plus puissants qui ont été découverts à ce jour », a ajouté James Collins, bioingénieur dans l’équipe du MIT. « Il a une activité remarquable contre un large éventail de pathogènes résistants aux antibiotiques. »
La résistance aux antibiotiques apparaît lorsque les bactéries mutent et évoluent pour contourner les mécanismes que les médicaments antimicrobiens utilisent pour les tuer. Sans nouveaux antibiotiques pour lutter contre la résistance, 10 millions de vies dans le monde pourraient être menacées chaque année par des infections d’ici 2050, a averti le rapport O’Neill du gouvernement Cameron.
Pour trouver de nouveaux antibiotiques, les chercheurs ont d’abord formé un algorithme « d’apprentissage profond » pour identifier les types de molécules qui tuent les bactéries. Pour ce faire, ils ont fourni au programme des informations sur les caractéristiques atomiques et moléculaires de près de 2 500 médicaments et composés naturels, ainsi que sur l’efficacité de la substance à bloquer la croissance du microbe E coli.
Une fois que l’algorithme a appris quelles caractéristiques moléculaires constituaient de bons antibiotiques, les scientifiques l’ont mis au travail sur une bibliothèque de plus de 6 000 composés à l’étude pour traiter diverses maladies humaines. Plutôt que de rechercher tous les antimicrobiens potentiels, l’algorithme s’est concentré sur les composés qui semblaient efficaces mais différents des antibiotiques existants. Cela augmentait les chances que les médicaments agissent de manière radicalement nouvelle et que les insectes n’aient pas encore développé de résistance.
Jonathan Stokes, premier auteur de l’étude, a déclaré qu’il n’avait fallu que quelques heures à l’algorithme pour évaluer les composés et proposer des antibiotiques prometteurs. L’un d’entre eux, que les chercheurs ont baptisé « halicine » en référence à Hal, l’IA qui dérange les astronautes dans le film 2001 : L’Odyssée de l’espace, semblait particulièrement puissant.
Écrivant dans la revue Cell, les chercheurs décrivent comment ils ont traité de nombreuses infections résistantes aux médicaments avec l’halicine, un composé qui a été initialement développé pour traiter le diabète, mais qui est tombé dans l’oubli avant d’atteindre la clinique.
Les tests effectués sur des bactéries prélevées chez des patients ont montré que l’halicine tuait Mycobacterium tuberculosis, le microbe responsable de la tuberculose, et des souches d’Enterobacteriaceae résistantes aux carbapénèmes, un groupe d’antibiotiques considérés comme le dernier recours pour ces infections. L’halicine a également éliminé les infections à C difficile et à Acinetobacter baumannii multirésistants chez les souris.
Pour rechercher d’autres nouveaux médicaments, l’équipe s’est ensuite tournée vers une base de données numérique massive d’environ 1,5 milliard de composés. Ils ont fait travailler l’algorithme sur 107 millions d’entre eux. Trois jours plus tard, le programme a fourni une liste restreinte de 23 antibiotiques potentiels, dont deux semblent particulièrement puissants. Les scientifiques ont maintenant l’intention d’explorer une plus grande partie de la base de données.
Stokes a déclaré qu’il aurait été impossible de passer en revue les 107 millions de composés par la voie conventionnelle consistant à obtenir ou à fabriquer les substances, puis à les tester en laboratoire. « Être capable d’effectuer ces expériences dans l’ordinateur réduit considérablement le temps et le coût pour examiner ces composés », a-t-il dit.
Barzilay veut maintenant utiliser l’algorithme pour trouver des antibiotiques qui sont plus sélectifs dans les bactéries qu’ils tuent. Cela signifierait que la prise de l’antibiotique ne tuerait que les microbes à l’origine d’une infection, et non toutes les bactéries saines qui vivent dans l’intestin. Plus ambitieusement, les scientifiques visent à utiliser l’algorithme pour concevoir de nouveaux antibiotiques puissants à partir de zéro.
« Ce travail est vraiment remarquable », a déclaré Jacob Durrant, qui travaille sur la conception de médicaments assistée par ordinateur à l’Université de Pittsburgh. « Leur approche met en évidence la puissance de la découverte de médicaments assistée par ordinateur. Il serait impossible de tester physiquement plus de 100m de composés pour l’activité antibiotique. »
« Compte tenu des coûts typiques de développement de médicaments, en termes de temps et d’argent, toute méthode qui peut accélérer la découverte de médicaments à un stade précoce a le potentiel d’avoir un grand impact », a-t-il ajouté.
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