L'objectif des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) était de trouver des moyens totalement nouveaux pour lutter contre la résistance aux antimicrobiens.
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Des scientifiques ont utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour créer de nouveaux médicaments potentiels contre ce que l'on appelle les superbactéries, des infections bactériennes tenaces qui échappent aux traitements existants.
L'IA a remodelé la découverte de médicaments ces dernières années, aidant les chercheurs et les fabricants de médicaments à identifier des traitements prometteurs en accélérant le processus laborieux de recherche de composés efficaces susceptibles d'être transformés en médicaments.
Mais les scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (MIT) sont allés plus loin, en utilisant l'IA pour générer des molécules chimiques hypothétiques qui n'ont pas été découvertes ou qui n'existent pas encore.
L'objectif était de trouver des moyens totalement nouveaux de lutter contre la résistance aux antimicrobiens, c'est-à-dire lorsque des bactéries, des virus, des champignons ou des parasites évoluent au point que les médicaments conçus pour les tuer ne sont plus efficaces, ce qui rend les infections plus difficiles à traiter.
L'équipe du MIT a ciblé la gonorrhée résistante aux médicaments, que les autorités sanitaires américaines qualifient de "menace urgente pour la santé publique", et le staphylocoque doré multirésistant (MDRSA). Ce dernier comprend le staphylocoque doré résistant à la méthicilline (SARM), que l'on peut contracter au contact de personnes infectées ou d'équipements médicaux contaminés.
"Nous voulions nous débarrasser de tout ce qui pouvait ressembler à un antibiotique existant, afin de contribuer à résoudre la crise de la résistance aux antimicrobiens (RAM) d'une manière fondamentalement différente", a déclaré Aarti Krishnan, chercheuse au MIT et l'une des auteurs de l'étude.
"En nous aventurant dans des domaines inexplorés de l'espace chimique, notre objectif était de découvrir de nouveaux mécanismes d'action", a-t-elle ajouté.
L'équipe a utilisé des algorithmes génératifs d'IA pour créer plus de 36 millions de composés potentiels et trouver les meilleurs candidats pour tuer la bactérie.
Ils ont identifié un fragment qui semblait bien fonctionner contre la bactérie de la gonorrhée et, après quelques ajustements supplémentaires, ils ont transformé deux de ces candidats numériques en composés réels.
L'un d'entre eux, qu'ils ont baptisé NG1, s'est avéré très efficace pour tuer les bactéries de la gonorrhée dans une boîte de laboratoire et dans un modèle de souris.
À l'issue d'un processus similaire visant à trouver des traitements potentiels pour le MDRSA, six molécules se sont révélées efficaces contre les bactéries cultivées en laboratoire.
Les chercheurs ont déclaré que ces résultats, publiés dans la revue Cell, pourraient les aider à créer et à évaluer de nouveaux composés potentiels pour cibler d'autres espèces de bactéries.
À l'échelle mondiale, les infections bactériennes résistantes aux médicaments ont contribué à environ 4,71 millions de décès en 2021, et ce chiffre devrait augmenter au cours des prochaines décennies.
"Notre travail montre la puissance de l'IA du point de vue de la conception de médicaments et nous permet d'exploiter des espaces chimiques beaucoup plus vastes qui étaient auparavant inaccessibles", a déclaré James Collins, professeur au MIT et l'un des auteurs de l'étude, dans un communiqué.
Les scientifiques travaillent à présent avec Phare Bio, une société de biotechnologie à but non-lucratif, pour continuer à tester les composés en laboratoire. S'ils restent prometteurs, ces médicaments candidats pourraient éventuellement faire l'objet d'essais cliniques.
"Nous sommes enthousiasmés par les nouvelles possibilités que ce projet ouvre pour le développement des antibiotiques", s'est félicité le professeur Collins.