Comment l’IA fait resurgir des antibiotiques disparus

AGI – Des molécules de protéines produites par des hominidés disparus de l’époque de Néandertal ont été ramenées à la vie grâce à l’intelligence artificielle. C’est ce que démontre l’étude de l’Université de Pennsylvanie à Philadelphie, publiée dans Cell Host & Microbe. Les chercheursj’ai appliqué des méthodes de calcul aux données protéiques des humains modernesou Homo sapiens, et nos parents disparus depuis longtemps, comme Homo Denisova

Cela a permis aux scientifiques d’identifier des molécules capables de tuer les bactéries pathogènes, ce qui pourrait inspirer de nouveaux médicaments pour le traitement des infections humaines. “Nous sommes motivés par l’idée de redonner vie à des molécules du passé pour résoudre les problèmes d’aujourd’hui”, a déclaré Cesar de la Fuente, co-auteur de l’étude et bio-ingénieur à l’Université de Pennsylvanie à Philadelphie.

Le développement des antibiotiques s’est ralenti ces dernières décennies et la plupart de ceux prescrits aujourd’hui sont sur le marché depuis plus de 30 anstandis que le nombre de bactéries résistantes aux antibiotiques est en augmentation. De nombreux organismes produisent de courtes sous-unités protéiques, appelées peptides, qui ont des propriétés antimicrobiennes. Une poignée de peptides antimicrobiens, dont la plupart ont été isolés à partir de bactéries, sont déjà utilisés en clinique.

Scénarios futurs

Les protéines d’espèces disparues pourraient être une ressource inexploitée pour le développement d’antibiotiques. À cet égard, l’équipe de recherche a formé un algorithme d’intelligence artificielle pour reconnaître les sites des protéines humaines où elles sont connues pour être coupées en peptides.

Pour trouver de nouveaux peptides, l’équipe de scientifiques a appliqué l’algorithme à des séquences de protéines accessibles au public – des cartes des acides aminés d’une protéine de H. sapiens, H. neanderthalensis et Denisovans – puis a utilisé les propriétés des peptides antimicrobiens pour prédire lesquels. ces nouveaux peptides pourraient tuer les bactéries.

« Rechercher et tester des candidats-médicaments à l’aide de l’IA prend des semaines ; en revanche, avec les anciennes méthodes, il faut de trois à six ans pour découvrir un seul nouvel antibiotiquedit de la Fuente. Les chercheurs ont testé des dizaines de peptides pour voir s’ils pouvaient tuer les bactéries en laboratoire, puis ont sélectionné six peptides puissants, quatre de H. sapiens, un de H. neanderthalensis et un de H. Denisovans, et les ont placés dans des souris infectées par le bactérie Acinetobacter baumannii, qui provoque des infections hospitalières courantes chez l’homme.

Les six peptides ont bloqué la croissance d’A. baumannii dans le muscle de la cuisse, mais aucun n’a tué la bactérie. Cinq des molécules tuaient les bactéries qui se développaient dans les abcès cutanés. “Les doses utilisées étaient extrêmement élevées», a expliqué Nathanael Gray, biologiste chimiste à l’université de Stanford en Californie.

Selon de la Fuente, modifier les molécules les plus performantes pourrait créer des versions plus efficaces. De même, peaufiner l’algorithme pourrait améliorer l’identification des peptides antimicrobiens, avec moins de faux positifs. “Bien que l’algorithme que nous avons utilisé n’ait produit aucune molécule étonnante, je pense que le concept et la structure représentent une toute nouvelle façon de penser à la découverte de médicaments”, a déclaré de la Fuente.

“L’idée sous-jacente est intéressante”, a déclaré Gray. “Mais jusqu’à ce que l’algorithme puisse prédire des peptides cliniquement pertinents avec un degré de réussite plus élevé qu’il ne le fait actuellement, la découverte de ces molécules n’aura pas beaucoup d’impact sur la découverte de médicaments”, a poursuivi Gray.

“Je suis ravi de voir une nouvelle approche dans un domaine peu étudié comme le développement d’antibiotiquesa déclaré Euan Ashley, expert en génomique et en santé de précision à l’Université de Stanford en Californie. “De la Fuente et ses collègues m’ont convaincu que plonger dans l’étude du génome humain archaïque peut être intéressant et potentiellement utile”, a conclu Ashley.