{"id":25458,"date":"2023-12-26T12:00:53","date_gmt":"2023-12-26T11:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.laterredufutur.com\/accueil\/?p=25458"},"modified":"2025-01-31T16:51:52","modified_gmt":"2025-01-31T15:51:52","slug":"grace-a-lia-des-chercheurs-identifient-une-nouvelle-classe-dantibiotiques-capables-de-tuer-une-bacterie-resistante-aux-medicaments","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.laterredufutur.com\/accueil\/grace-a-lia-des-chercheurs-identifient-une-nouvelle-classe-dantibiotiques-capables-de-tuer-une-bacterie-resistante-aux-medicaments\/","title":{"rendered":"Gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;IA, des chercheurs identifient une nouvelle classe d&rsquo;antibiotiques capables de tuer une bact\u00e9rie r\u00e9sistante aux m\u00e9dicaments"},"content":{"rendered":"<div class=\"1665f18d14f35dd9e7566e1a8ac9a3e9\" data-index=\"1\" style=\"float: none; margin:10px 0 10px 0; text-align:center;\">\n<script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js\"><\/script>\r\n<ins class=\"adsbygoogle\"\r\n     style=\"display:block; text-align:center;\"\r\n     data-ad-layout=\"in-article\"\r\n     data-ad-format=\"fluid\"\r\n     data-ad-client=\"ca-pub-2860849627502538\"\r\n     data-ad-slot=\"3019501113\"><\/ins>\r\n<script>\r\n     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});\r\n<\/script>\n<\/div>\n<p>En utilisant un type d&rsquo;intelligence artificielle connu sous le nom d&rsquo;apprentissage progressif, des chercheurs du MIT ont d\u00e9couvert une classe de compos\u00e9s capables de tuer une bact\u00e9rie r\u00e9sistante aux m\u00e9dicaments qui cause plus de 10 000 d\u00e9c\u00e8s aux \u00c9tats-Unis chaque ann\u00e9e.<\/p>\n<p>Dans une \u00e9tude publi\u00e9e dans Nature, les chercheurs ont montr\u00e9 que ces compos\u00e9s pouvaient tuer le Staphylococcus aureus r\u00e9sistant \u00e0 la m\u00e9thicilline (SARM) cultiv\u00e9 dans une bo\u00eete de laboratoire et dans deux mod\u00e8les murins d&rsquo;infection par le SARM. Les compos\u00e9s pr\u00e9sentent \u00e9galement une tr\u00e8s faible toxicit\u00e9 pour les cellules humaines, ce qui en fait de tr\u00e8s bons candidats m\u00e9dicaments.<\/p>\n<p>L&rsquo;une des principales innovations de cette nouvelle \u00e9tude r\u00e9side dans le fait que les chercheurs ont \u00e9galement pu d\u00e9terminer le type d&rsquo;informations utilis\u00e9es par le mod\u00e8le d&rsquo;apprentissage profond pour pr\u00e9dire la puissance des antibiotiques. Ces connaissances pourraient aider les chercheurs \u00e0 concevoir d&rsquo;autres m\u00e9dicaments encore plus efficaces que ceux identifi\u00e9s par le mod\u00e8le.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0L&rsquo;id\u00e9e est que nous pouvons voir ce que les mod\u00e8les apprennent pour pr\u00e9dire que certaines mol\u00e9cules seraient de bons antibiotiques. Notre travail fournit un cadre qui permet de gagner du temps, d&rsquo;\u00e9conomiser des ressources et de comprendre les m\u00e9canismes, du point de vue de la structure chimique, d&rsquo;une mani\u00e8re que nous n&rsquo;avions pas jusqu&rsquo;\u00e0 pr\u00e9sent\u00a0\u00bb, explique James Collins, professeur Termeer d&rsquo;ing\u00e9nierie et de sciences m\u00e9dicales \u00e0 l&rsquo;Institut d&rsquo;ing\u00e9nierie et de sciences m\u00e9dicales (IMES) et au d\u00e9partement d&rsquo;ing\u00e9nierie biologique du MIT.<\/p>\n<p>Felix Wong, postdoc \u00e0 l&rsquo;IMES et au Broad Institute du MIT et de Harvard, et Erica Zheng, ancienne \u00e9tudiante dipl\u00f4m\u00e9e de la Harvard Medical School, conseill\u00e9e par Collins, sont les auteurs de cette \u00e9tude, qui s&rsquo;inscrit dans le cadre du projet Antibiotics-AI du MIT. La mission de ce projet, dirig\u00e9 par Collins, est de d\u00e9couvrir de nouvelles classes d&rsquo;antibiotiques contre sept types de bact\u00e9ries mortelles, sur une p\u00e9riode de sept ans.<\/p>\n<p>Des pr\u00e9dictions explicables<br \/>\nLe SARM, qui infecte plus de 80 000 personnes aux \u00c9tats-Unis chaque ann\u00e9e, provoque souvent des infections cutan\u00e9es ou des pneumonies. Les cas les plus graves peuvent entra\u00eener une septic\u00e9mie, une infection du sang potentiellement mortelle.<\/p>\n<p>Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, Collins et ses coll\u00e8gues de la Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health (Jameel Clinic) du MIT ont commenc\u00e9 \u00e0 utiliser l&rsquo;apprentissage profond pour tenter de trouver de nouveaux antibiotiques. Leurs travaux ont d\u00e9bouch\u00e9 sur des m\u00e9dicaments potentiels contre Acinetobacter baumannii, une bact\u00e9rie que l&rsquo;on trouve souvent dans les h\u00f4pitaux, et contre de nombreuses autres bact\u00e9ries r\u00e9sistantes aux m\u00e9dicaments.<\/p>\n<p>Ces compos\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9s \u00e0 l&rsquo;aide de mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage progressif qui peuvent apprendre \u00e0 identifier les structures chimiques associ\u00e9es \u00e0 une activit\u00e9 antimicrobienne. Ces mod\u00e8les passent ensuite au crible des millions d&rsquo;autres compos\u00e9s, g\u00e9n\u00e9rant des pr\u00e9dictions sur ceux qui pourraient avoir une forte activit\u00e9 antimicrobienne.<\/p>\n<p>Ces types de recherche se sont av\u00e9r\u00e9s fructueux, mais l&rsquo;une des limites de cette approche est que les mod\u00e8les sont des \u00ab\u00a0bo\u00eetes noires\u00a0\u00bb, ce qui signifie qu&rsquo;il n&rsquo;y a aucun moyen de savoir sur quelles caract\u00e9ristiques le mod\u00e8le a fond\u00e9 ses pr\u00e9dictions. Si les scientifiques savaient comment les mod\u00e8les \u00e9tablissent leurs pr\u00e9visions, il leur serait plus facile d&rsquo;identifier ou de concevoir des antibiotiques suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Ce que nous avons voulu faire dans cette \u00e9tude, c&rsquo;est ouvrir la bo\u00eete noire\u00a0\u00bb, explique M. Wong. \u00ab\u00a0Ces mod\u00e8les sont constitu\u00e9s d&rsquo;un tr\u00e8s grand nombre de calculs qui imitent les connexions neuronales, et personne ne sait vraiment ce qui se passe sous le capot.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>Tout d&rsquo;abord, les chercheurs ont form\u00e9 un mod\u00e8le d&rsquo;apprentissage profond en utilisant des ensembles de donn\u00e9es consid\u00e9rablement \u00e9largis. Ils ont g\u00e9n\u00e9r\u00e9 ces donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement en testant l&rsquo;activit\u00e9 antibiotique d&rsquo;environ 39 000 compos\u00e9s contre le SARM, puis ont introduit ces donn\u00e9es, ainsi que des informations sur les structures chimiques des compos\u00e9s, dans le mod\u00e8le.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Il est possible de repr\u00e9senter n&rsquo;importe quelle mol\u00e9cule sous forme de structure chimique et d&rsquo;indiquer au mod\u00e8le si cette structure chimique est antibact\u00e9rienne ou non\u00a0\u00bb, explique M. Wong. \u00ab\u00a0Le mod\u00e8le est entra\u00een\u00e9 sur de nombreux exemples de ce type. Si vous lui donnez une nouvelle mol\u00e9cule, un nouvel arrangement d&rsquo;atomes et de liaisons, il peut vous indiquer la probabilit\u00e9 que ce compos\u00e9 soit antibact\u00e9rien\u00a0\u00bb.<\/p><div class=\"1665f18d14f35dd9e7566e1a8ac9a3e9\" data-index=\"2\" style=\"float: none; margin:10px 0 10px 0; text-align:center;\">\n<script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js\"><\/script>\r\n<ins class=\"adsbygoogle\"\r\n     style=\"display:block; text-align:center;\"\r\n     data-ad-layout=\"in-article\"\r\n     data-ad-format=\"fluid\"\r\n     data-ad-client=\"ca-pub-2860849627502538\"\r\n     data-ad-slot=\"3019501113\"><\/ins>\r\n<script>\r\n     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});\r\n<\/script>\n<\/div>\n\n<p>Pour comprendre comment le mod\u00e8le faisait ses pr\u00e9dictions, les chercheurs ont adapt\u00e9 un algorithme connu sous le nom de recherche arborescente de Monte Carlo, qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour aider \u00e0 rendre plus explicables d&rsquo;autres mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage profond, tels qu&rsquo;AlphaGo. Cet algorithme de recherche permet au mod\u00e8le de g\u00e9n\u00e9rer non seulement une estimation de l&rsquo;activit\u00e9 antimicrobienne de chaque mol\u00e9cule, mais aussi une pr\u00e9diction des sous-structures de la mol\u00e9cule susceptibles d&rsquo;\u00eatre \u00e0 l&rsquo;origine de cette activit\u00e9.<\/p>\n<p>Une activit\u00e9 puissante<br \/>\nPour r\u00e9duire encore le nombre de m\u00e9dicaments candidats, les chercheurs ont form\u00e9 trois autres mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage profond pour pr\u00e9dire si les compos\u00e9s \u00e9taient toxiques pour trois types diff\u00e9rents de cellules humaines. En combinant ces informations avec les pr\u00e9dictions d&rsquo;activit\u00e9 antimicrobienne, les chercheurs ont d\u00e9couvert des compos\u00e9s capables de tuer les microbes tout en ayant des effets ind\u00e9sirables minimes sur le corps humain.<\/p>\n<p>\u00c0 l&rsquo;aide de cette collection de mod\u00e8les, les chercheurs ont pass\u00e9 au crible environ 12 millions de compos\u00e9s, tous disponibles dans le commerce. \u00c0 partir de cette collection, les mod\u00e8les ont identifi\u00e9 des compos\u00e9s de cinq classes diff\u00e9rentes, sur la base des sous-structures chimiques des mol\u00e9cules, qui \u00e9taient cens\u00e9s \u00eatre actifs contre le SARM.<\/p>\n<p>Les chercheurs ont achet\u00e9 environ 280 compos\u00e9s et les ont test\u00e9s contre le SARM cultiv\u00e9 en laboratoire, ce qui leur a permis d&rsquo;en identifier deux, appartenant \u00e0 la m\u00eame classe, qui semblaient \u00eatre des candidats antibiotiques tr\u00e8s prometteurs. Lors de tests effectu\u00e9s sur deux mod\u00e8les de souris, l&rsquo;un d&rsquo;infection cutan\u00e9e \u00e0 SARM et l&rsquo;autre d&rsquo;infection syst\u00e9mique \u00e0 SARM, chacun de ces compos\u00e9s a r\u00e9duit la population de SARM d&rsquo;un facteur 10.<\/p>\n<p>Les exp\u00e9riences ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les compos\u00e9s semblent tuer les bact\u00e9ries en perturbant leur capacit\u00e9 \u00e0 maintenir un gradient \u00e9lectrochimique \u00e0 travers leurs membranes cellulaires. Ce gradient est n\u00e9cessaire \u00e0 de nombreuses fonctions cellulaires essentielles, notamment la capacit\u00e9 \u00e0 produire de l&rsquo;ATP (mol\u00e9cules que les cellules utilisent pour stocker de l&rsquo;\u00e9nergie). L&rsquo;halicine, un antibiotique candidat d\u00e9couvert par le laboratoire de M. Collins en 2020, semble fonctionner selon un m\u00e9canisme similaire, mais il est sp\u00e9cifique aux bact\u00e9ries \u00e0 Gram n\u00e9gatif (bact\u00e9ries dont les parois cellulaires sont minces). Le SARM est une bact\u00e9rie \u00e0 Gram positif, dont les parois cellulaires sont plus \u00e9paisses.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous avons des preuves assez solides que cette nouvelle classe structurelle est active contre les pathog\u00e8nes \u00e0 Gram positif en dissipant s\u00e9lectivement la force motrice des protons dans les bact\u00e9ries\u00a0\u00bb, explique Wong. \u00ab\u00a0Les mol\u00e9cules attaquent les membranes des cellules bact\u00e9riennes de mani\u00e8re s\u00e9lective, d&rsquo;une mani\u00e8re qui n&rsquo;entra\u00eene pas de dommages substantiels sur les membranes des cellules humaines. Notre approche d&rsquo;apprentissage profond consid\u00e9rablement augment\u00e9e nous a permis de pr\u00e9dire cette nouvelle classe structurelle d&rsquo;antibiotiques et de constater qu&rsquo;elle n&rsquo;est pas toxique pour les cellules humaines.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>Les chercheurs ont partag\u00e9 leurs r\u00e9sultats avec Phare Bio, une organisation \u00e0 but non lucratif lanc\u00e9e par Collins et d&rsquo;autres dans le cadre du projet Antibiotics-AI. L&rsquo;association pr\u00e9voit \u00e0 pr\u00e9sent d&rsquo;effectuer une analyse plus d\u00e9taill\u00e9e des propri\u00e9t\u00e9s chimiques et de l&rsquo;utilisation clinique potentielle de ces compos\u00e9s. Entre-temps, le laboratoire de M. Collins travaille \u00e0 la conception d&rsquo;autres m\u00e9dicaments candidats sur la base des r\u00e9sultats de la nouvelle \u00e9tude, ainsi qu&rsquo;\u00e0 l&rsquo;utilisation des mod\u00e8les pour rechercher des compos\u00e9s capables de tuer d&rsquo;autres types de bact\u00e9ries.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous utilisons d\u00e9j\u00e0 des approches similaires bas\u00e9es sur les sous-structures chimiques pour concevoir des compos\u00e9s de novo et, bien s\u00fbr, nous pouvons facilement adopter cette approche pour d\u00e9couvrir de nouvelles classes d&rsquo;antibiotiques contre diff\u00e9rents agents pathog\u00e8nes\u00a0\u00bb, d\u00e9clare Wong.<\/p>\n<p>Outre le MIT, Harvard et le Broad Institute, les institutions ayant contribu\u00e9 \u00e0 l&rsquo;article sont Integrated Biosciences, Inc, le Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering et le Leibniz Institute of Polymer Research de Dresde, en Allemagne.<\/p>\n<p>Adaptation <a href=\"https:\/\/www.laterredufutur.com\/accueil\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Terra Projects<\/a><\/p>\n<p>Source : <a href=\"https:\/\/phys.org\/news\/2023-12-ai-class-antibiotic-candidates-drug-resistant.html\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">https:\/\/phys.org\/<\/a><\/p>\n<p class=\"bawpvc-ajax-counter\" data-id=\"25458\">(169)<\/p>\n<!--CusAds0-->\n<div style=\"font-size: 0px; height: 0px; line-height: 0px; margin: 0; padding: 0; clear: both;\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En utilisant un type d&rsquo;intelligence artificielle connu sous le nom d&rsquo;apprentissage progressif, des chercheurs du MIT ont d\u00e9couvert une classe&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":25459,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"ngg_post_thumbnail":0,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":false,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[26,8194],"tags":[7141,2134,745,7390,50],"class_list":["post-25458","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-solutions","category-technologie","tag-antibiotique","tag-cellule","tag-ia","tag-medicament","tag-sante","wpcat-26-id","wpcat-8194-id"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.laterredufutur.com\/accueil\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/bacteries.webp?fit=1280%2C704&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p631RN-6CC","jetpack-related-posts":[{"id":24118,"url":"https:\/\/www.laterredufutur.com\/accueil\/la-peste-na-jamais-disparu-de-notre-monde-elle-pourrait-reapparaitre-sous-une-forme-resistante-aux-medicaments\/","url_meta":{"origin":25458,"position":0},"title":"La peste n&rsquo;a jamais disparu de notre monde &#8211; elle pourrait r\u00e9appara\u00eetre sous une forme r\u00e9sistante aux m\u00e9dicaments","author":"Admin","date":"4 juillet 2022","format":false,"excerpt":"La peste peut sembler \u00eatre une maladie ancienne, mais la bact\u00e9rie qui en est responsable persiste chez les rongeurs et les puces du monde entier. 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