- Les chercheurs ont utilisé l’IA pour analyser les données génétiques de dizaines de milliers de bactéries et d’autres organismes.
- Près d’un million de composés antibiotiques potentiels ont été identifiés, dont 79 % sont capables de tuer au moins un microbe.
- L’IA a considérablement accéléré le processus de découverte de nouveaux candidats antibiotiques.
L’algorithme trouve de nouvelles molécules
Les chercheurs ont utilisé un algorithme pour scanner “l’ensemble de la diversité microbienne sur Terre” et ont découvert près d’un million de nouvelles molécules, selon à César de la Fuente, professeur à l’Université de Pennsylvanie.
De la Fuente, qui dirige le groupe de biologie machine, explique que l’algorithme peut trier d’énormes quantités d’informations beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles telles que la collecte d’échantillons d’eau et de sol. Ceci est particulièrement important car les microbes sont partout, de l’océan jusqu’à l’intestin humain.
L’étude constitue le plus grand effort de découverte d’antibiotiques à ce jour.
Les chercheurs ont rassemblé des génomes et des métagénomes à partir de bases de données accessibles au public et ont recherché des séquences d’ADN susceptibles d’avoir une activité antimicrobienne. Parmi les molécules censées avoir une activité antimicrobienne, 100 ont été synthétisées en laboratoire pour tester leur efficacité contre les bactéries.
Soixante-dix-neuf pour cent des molécules testées pourraient tuer au moins un microbe, ce qui indique leur potentiel en tant qu’antibiotiques.
La résistance aux antimicrobiens, qui comprend la résistance aux antibiotiques, a causé plus de 1,2 million de décès en 2019 et pourrait atteindre 10 millions de décès par an d’ici 2050, selon l’Organisation mondiale de la santé.
Utilisation d’AMPSphere, ouvert à tous
AMPSphere est une ressource ouverte et accessible qui fournit des informations détaillées sur les peptides antimicrobiens prévus, y compris leurs séquences, leurs gènes originaux et leurs propriétés biochimiques. En incluant des données provenant de divers environnements, AMPSphere offre un aperçu des origines évolutives des peptides et de leurs adaptations spécifiques à différents habitats.
Seule une petite partie des peptides identifiés a été trouvée dans les bases de données existantes, ce qui suggère qu’AMPSphere contient de nombreuses séquences jusqu’alors inconnues.
Des résultats plus rapides avec l’IA
Il s’agit d’un exemple de la manière dont l’IA et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour passer au crible de grandes quantités de données et trouver des résultats précieux, ce qui aurait pris beaucoup de temps aux humains.
Nous verrons des effets similaires dans de nombreux autres domaines.
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2024-06-09 13:15:14
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