L’Intelligence Artificielle pour découvrir de nouveaux antibiotiques
Toutes les deux semaines, Guillaume Besson (expert AI For Tomorrow et Senior Consultant en Intelligence Artificielle) explore pour AI For Tomorrow des champs d’application AI For Good.
« Les antibiotiques, c’est pas automatique »
Si tout le monde connaît ce slogan, il pourrait être démenti par le nouveau projet d’IBM, qui serait capable de générer automatiquement de nouveaux antibiotiques grâce à des solutions d’Intelligence Artificielle.
Le premier antibiotique, la pénicilline, a été découvert en 1928 et a été une révolution copernicienne pour la médecine, en permettant de pouvoir traiter des infections bactériennes de manière fiable et efficace.
Les antibiotiques ont ensuite été largement utilisés comme moyen de lutter contre différentes maladies d’origines bactériennes, telles que la syphilis ou la tuberculose.
L’utilisation massive d’antibiotiques a toutefois eu une conséquence négative : une sélection sur les bactéries les plus résistantes, jusqu’à obtenir des bactéries insensibles aux antibiotiques les plus couramment utilisés.
Ça peut paraître anecdotique, mais les CDC (Centers for Disease Control and Prevention) estiment que près de 40 000 personnes meurent chaque année aux États-Unis d’infections liées à des bactéries résistantes.
L’enjeu de découvrir de nouveaux antibiotiques est donc essentiel, mais se heurte à une réalité : les efforts à fournir sont de plus en plus lourds pour découvrir de nouveaux peptides, à la fois au niveau des travaux de recherche mais aussi des capitaux à investir.
Partant de ce constat, IBM a annoncé il y a quelques semaines avoir conçu un algorithme capable de simuler la conception de nouveaux peptides antimicrobiens, jouant le rôle d’antibiotiques.
Le fonctionnement de cet algorithme est en fait assez simple : rétro-ingéniérer par le calcul la structure de peptides existants, qui sont en fait des chaînes d’acides aminés, pour comprendre comment la structure est obtenue.
Une fois les structures et les éléments constitutifs identifiés, l’algorithme peut alors appliquer les combinaisons les plus efficaces pour la création de nouveaux peptides.
Après 48 jours de tests, les premiers résultats sont très encourageants : l’algorithme a pu concevoir pas moins de 20 nouveaux peptides antimicrobiens, dont 2 qui se sont révélés à la fois efficaces et peu toxiques.
Lire sur notre site.
Guillaume Besson,
Expert AI For Tomorrow
Senior Consultant en Intelligence Artificielle
