{"id":69373,"date":"2024-01-01T16:18:29","date_gmt":"2024-01-01T16:18:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pharmacie-vezere.com\/promotions\/?p=69373"},"modified":"2024-01-01T16:18:32","modified_gmt":"2024-01-01T16:18:32","slug":"avancee-de-lia-dans-la-lutte-contre-les-bacteries-resistantes-aux-antibiotiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pharmacie-vezere.com\/promotions\/avancee-de-lia-dans-la-lutte-contre-les-bacteries-resistantes-aux-antibiotiques\/","title":{"rendered":"Avanc\u00e9e de l’IA dans la Lutte contre les Bact\u00e9ries R\u00e9sistantes aux Antibiotiques"},"content":{"rendered":"\n

D\u00e9couverte assist\u00e9e par IA dans la lutte contre les bact\u00e9ries r\u00e9sistantes aux m\u00e9dicaments<\/h2>\n\n\n\n

Dans une \u00e9tude r\u00e9volutionnaire publi\u00e9e dans Nature, des chercheurs du MIT ont utilis\u00e9 l’intelligence artificielle, sp\u00e9cifiquement l’apprentissage profond, pour d\u00e9couvrir de nouveaux compos\u00e9s capables de vaincre un ennemi redoutable : le Staphylococcus aureus r\u00e9sistant \u00e0 la m\u00e9thicilline (SARM). Responsable de plus de 10 000 d\u00e9c\u00e8s annuels aux \u00c9tats-Unis, le SARM est une bact\u00e9rie difficile, souvent r\u00e9sistante \u00e0 plusieurs antibiotiques.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

L’\u00e9quipe du MIT, dirig\u00e9e par James Collins, professeur \u00e0 l’Institut d’ing\u00e9nierie m\u00e9dicale et des sciences, a identifi\u00e9 plusieurs compos\u00e9s avec une activit\u00e9 puissante contre le SARM. Ces compos\u00e9s d\u00e9montrent une faible toxicit\u00e9 contre les cellules humaines, ce qui en fait des candidats prometteurs pour de futurs m\u00e9dicaments. Cette d\u00e9couverte s’inscrit dans le cadre du projet Antibiotics-AI du MIT, visant \u00e0 d\u00e9couvrir de nouvelles classes d’antibiotiques contre diverses bact\u00e9ries mortelles sur sept ans.<\/p>\n\n\n\n

Lever le voile sur la “bo\u00eete noire” de l’IA dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments<\/h2>\n\n\n\n

Un aspect unique de cette \u00e9tude est la capacit\u00e9 de l’\u00e9quipe \u00e0 d\u00e9chiffrer comment le mod\u00e8le d’apprentissage profond fait ses pr\u00e9dictions de puissance antibiotique. Les mod\u00e8les IA traditionnels dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments fonctionnent souvent comme des “bo\u00eetes noires” – leurs raisonnements et processus internes restent inconnus. Cependant, en adaptant un algorithme appel\u00e9 recherche d’arbre Monte Carlo, utilis\u00e9 dans d’autres syst\u00e8mes IA comme AlphaGo, les chercheurs du MIT ont rendu les pr\u00e9dictions de leur mod\u00e8le plus explicables.<\/p>\n\n\n\n

Ils ont form\u00e9 le mod\u00e8le avec un ensemble de donn\u00e9es \u00e9largi de 39 000 compos\u00e9s, testant chacun pour son activit\u00e9 antibiotique contre le SARM. En fournissant au mod\u00e8le des informations sur les structures chimiques de ces compos\u00e9s et leurs propri\u00e9t\u00e9s antibact\u00e9riennes, l’\u00e9quipe a permis de pr\u00e9dire la probabilit\u00e9 qu’une nouvelle mol\u00e9cule soit un antibiotique efficace.<\/p>\n\n\n\n

La v\u00e9ritable perc\u00e9e est survenue lorsque le mod\u00e8le a identifi\u00e9 des sous-structures mol\u00e9culaires sp\u00e9cifiques responsables de l’activit\u00e9 antimicrobienne. Cette perspicacit\u00e9 est cruciale car elle guide les chercheurs dans la conception d’antibiotiques plus efficaces.<\/p>\n\n\n\n

Utilisant une suite de mod\u00e8les, les chercheurs ont examin\u00e9 environ 12 millions de compos\u00e9s disponibles dans le commerce, identifiant plusieurs classes prometteuses montrant une activit\u00e9 contre le SARM. Des tests en laboratoire et des exp\u00e9riences ult\u00e9rieures dans deux mod\u00e8les de souris d’infection par le SARM ont confirm\u00e9 l’efficacit\u00e9 de ces compos\u00e9s. Ils semblent fonctionner en perturbant la capacit\u00e9 de la bact\u00e9rie \u00e0 maintenir son gradient \u00e9lectrochimique critique \u00e0 travers les membranes cellulaires.<\/p>\n\n\n\n

Cette d\u00e9couverte ouvre de nouvelles voies dans la lutte contre les bact\u00e9ries r\u00e9sistantes aux antibiotiques. Les chercheurs ont d\u00e9j\u00e0 partag\u00e9 leurs r\u00e9sultats avec Phare Bio, une organisation \u00e0 but non lucratif associ\u00e9e au projet Antibiotics-AI, pour explorer plus avant le potentiel clinique de ces compos\u00e9s. De plus, l’\u00e9quipe du MIT se concentre d\u00e9sormais sur la conception de plus de candidats m\u00e9dicamenteux et \u00e9tend ses mod\u00e8les pour cibler d’autres types de bact\u00e9ries.<\/p>\n\n\n\n

Le succ\u00e8s de cette \u00e9tude repr\u00e9sente un pas en avant significatif dans la d\u00e9couverte d’antibiotiques, d\u00e9montrant le potentiel immense de l’IA dans la recherche m\u00e9dicale. Il ne s’agit pas seulement de trouver de nouveaux m\u00e9dicaments, mais de comprendre comment et pourquoi ils fonctionnent, ouvrant la voie \u00e0 des traitements plus cibl\u00e9s et efficaces contre la menace croissante des bact\u00e9ries r\u00e9sistantes aux m\u00e9dicaments.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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