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- Nouvelle avancée grâce à l’IA : Une révolution antibiotique
- Un pas de géant contre les bactéries résistantes
- Prédiction des molécules performantes
- Des résultats prometteurs publiés dans la revue « Nature »
- Vers une meilleure compréhension des modèles d’IA
- La méthode de sélection des composés
- Dénicher un nouveau composé antimicrobien
- Des tests positifs sur modèles animaux
Nouvelle avancée grâce à l’IA : Une révolution antibiotique
Table of Contents
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne actuellement divers champs, notamment celui de la santé. La preuve en est avec l’apparition d’une classe inédite d’antibiotiques, mise au jour par cette technologie après plus d’une demie siècle sans innovation majeure dans ce domaine.
Un pas de géant contre les bactéries résistantes
Des modèles d’intelligence artificielle avancée ont ouvert la voie à la détection d’un agent novateur en mesure de combattre le « Staphylococcus aureus » multi-résistant (SARM), une souche bactérienne responsable de plusieurs milliers de décès annuels à l’échelle mondiale. Cette percée pourrait être déterminante dans le combat contre la résistance grandissante aux antibiotiques existants.
Prédiction des molécules performantes
James Collins du MIT, coauteur de l’étude, explique que l’objectif était de sonder la pertinence des modèles d’IA pour prédire l’efficacité potentielle de certaines molécules comme antibiotiques. Ce cadre expérimental offre une méthode plus économique et performante qui scrute la structure chimique des composés d’une manière jusque-là inédite.
Des résultats prometteurs publiés dans la revue « Nature »
Les conclusions de cette recherche sont dorénavant accessibles dans le journal scientifique « Nature ». L’article résume le travail de 21 chercheurs qui ont contribué à la réalisation de cette étude.
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Vers une meilleure compréhension des modèles d’IA
Les scientifiques du MIT ont cherché à « ouvrir la boîte noire » des réseaux de neurones artificiels, utilisés par l’IA pour apprendre et générer des idées innovantes. La démarche adoptée reposait sur un modèle d’apprentissage profond capable de prédire l’efficacité antibactérienne et la non-toxicité chez l’humain.
La méthode de sélection des composés
C’est par un filtrage initial de quelque 39 000 substances pour leur action contre le SARM, suivi d’une analyse détaillée de leurs structures chimiques, que l’équipe du MIT a pu nourrir son modèle d’IA. Felix Wong, chercheur au MIT, souligne l’intérêt de démystifier les processus internes de ces modèles.
Dénicher un nouveau composé antimicrobien
Afin d’affiner la sélection, plusieurs modèles d’intelligence artificielle ont été employés simultanément pour juger de la toxicité des molécules, par rapport à trois différents types de cellules humaines.
Les algorithmes d’IA ont scanné près de 12 millions de composés en vente libre, classant ainsi cinq familles de molécules prometteuses contre le SARM. Après acquisition et test de près de 280 de ces composés, deux candidats prometteurs ont été identifiés.
Des tests positifs sur modèles animaux
Des expérimentations chez la souris, visant à simuler soit une infection cutanée soit une infection systémique par le SARM, ont démontré l’efficacité de chacun des deux agents identifiés, réduisant de dix fois la quantité de bactéries dans les organismes traités.
En somme, grâce à l’application des modèles d’intelligence artificielle dans le domaine pharmaceutique, une nouvelle ère s’annonce peut-être pour la recherche et la mise au point d’antibiotiques en mesure de déjouer les stratégies d’évasion des bactéries résistantes.