{"id":57974,"date":"2020-02-25T10:45:56","date_gmt":"2020-02-25T10:45:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alj.com\/news\/a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model\/"},"modified":"2020-10-19T11:49:26","modified_gmt":"2020-10-19T11:49:26","slug":"a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/alj.com\/fr\/news\/a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model\/","title":{"rendered":"Un nouveau m\u00e9dicament puissant capable d\u2019\u00e9liminer bon nombre de bact\u00e9ries r\u00e9sistantes aux antibiotiques a \u00e9t\u00e9 d\u00e9couvert gr\u00e2ce \u00e0 un mod\u00e8le \u00ab deep learning \u00bb"},"content":{"rendered":"

Un puissant compos\u00e9 antibiotique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9couvert par des chercheurs du MIT \u00e0 l\u2019aide d\u2019un algorithme d\u2019apprentissage automatique. Lors des tests en laboratoire, le m\u00e9dicament a \u00e9limin\u00e9 les bact\u00e9ries pathog\u00e8nes les plus coriaces, y compris certaines souches r\u00e9sistantes \u00e0 tous les antibiotiques connus. Il a \u00e9galement \u00e9limin\u00e9 les infections chez deux types de souris diff\u00e9rents.<\/p>\n

Capable de d\u00e9pister plus d\u2019une centaine de millions de compos\u00e9s chimiques en quelques jours, le mod\u00e8le informatique est con\u00e7u pour d\u00e9tecter les antibiotiques susceptibles d\u2019\u00e9liminer les bact\u00e9ries en utilisant des m\u00e9canismes diff\u00e9rents de ceux des m\u00e9dicaments existants.<\/p>\n

Regina\u00a0Barzilay et James\u00a0Collins, les codirigeants du corps professoral de l\u2019Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health (J-Clinic<\/a>) du MIT, sont les principaux auteurs de l\u2019\u00e9tude, qui para\u00eet aujourd\u2019hui dans Cell. Le premier auteur de l\u2019article est Jonathan\u00a0Stokes, chercheur postdoctoral au MIT et au Broad\u00a0Institute.<\/p>\n

\u00c9l\u00e9ment cl\u00e9 du MIT en qu\u00eate d\u2019intelligence, la J-Clinic d\u00e9veloppe des technologies d\u2019apprentissage automatique pour r\u00e9volutionner la pr\u00e9vention, la d\u00e9tection et le traitement des maladies. Elle se concentre sur la cr\u00e9ation et la commercialisation de technologies d\u2019apprentissage automatique de pr\u00e9cision, \u00e9volutives et abordables dans des domaines allant du diagnostic aux produits pharmaceutiques.<\/p>\n

Au cours de leur \u00e9tude, les chercheurs ont \u00e9galement identifi\u00e9 plusieurs autres antibiotiques prometteurs, qu\u2019ils pr\u00e9voient de tester. Selon eux, le mod\u00e8le pourrait \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour concevoir de nouveaux m\u00e9dicaments, \u00e0 partir des enseignements tir\u00e9s sur les structures chimiques permettant aux m\u00e9dicaments d\u2019\u00e9liminer les bact\u00e9ries.<\/p>\n

\n

\u00ab\u00a0Le mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique peut explorer, in silico, de grands espaces chimiques dont le co\u00fbt peut \u00eatre prohibitif pour les approches exp\u00e9rimentales traditionnelles\u00a0\u00bb, explique Regina\u00a0Barzilay, professeure en g\u00e9nie \u00e9lectrique et informatique au laboratoire de recherche en informatique et intelligence artificielle (CSAIL) du MIT.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies, tr\u00e8s peu de nouveaux antibiotiques ont vu le jour, et la plupart d\u2019entre eux sont des variantes l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rentes des m\u00e9dicaments existants. Les m\u00e9thodes actuelles de d\u00e9pistage de nouveaux antibiotiques ont souvent un co\u00fbt prohibitif, n\u00e9cessitent un investissement en temps important et sont g\u00e9n\u00e9ralement limit\u00e9es \u00e0 un spectre \u00e9troit de diversit\u00e9 chimique.<\/p>\n

\n

\u00ab\u00a0Nous sommes confront\u00e9s \u00e0 une crise croissante autour de la r\u00e9sistance aux antibiotiques, et cette situation est g\u00e9n\u00e9r\u00e9e \u00e0 la fois par un nombre croissant d\u2019agents pathog\u00e8nes devenant r\u00e9sistants aux antibiotiques existants, et par une insuffisance des industries biotechnologiques et pharmaceutiques concernant la recherche de nouveaux antibiotiques\u00a0\u00bb, explique Collins.<\/p>\n<\/blockquote>\n

L\u2019id\u00e9e d\u2019utiliser des mod\u00e8les informatiques pr\u00e9dictifs pour le d\u00e9pistage \u00ab\u00a0in silico\u00a0\u00bb n\u2019est pas nouvelle, mais ces derniers n\u2019\u00e9taient jusqu\u2019ici pas suffisamment pr\u00e9cis pour r\u00e9volutionner la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments. Auparavant, les mol\u00e9cules \u00e9taient repr\u00e9sent\u00e9es comme des vecteurs refl\u00e9tant la pr\u00e9sence ou l\u2019absence de certains groupes chimiques. Cependant, les nouveaux r\u00e9seaux de neurones peuvent apprendre ces repr\u00e9sentations automatiquement, cartographiant les mol\u00e9cules en vecteurs continus, qui sont ensuite utilis\u00e9s pour pr\u00e9dire leurs propri\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n

La mol\u00e9cule choisie par le mod\u00e8le devait avoir une forte activit\u00e9 antibact\u00e9rienne et avait une structure chimique diff\u00e9rente de tout antibiotique existant. En utilisant un mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique diff\u00e9rent, les chercheurs ont \u00e9galement d\u00e9montr\u00e9 que cette mol\u00e9cule aurait probablement une faible toxicit\u00e9 pour les cellules humaines.<\/p>\n

\n

\u00ab\u00a0Le monde a d\u00e9sesp\u00e9r\u00e9ment besoin de nouveaux antibiotiques pour lutter contre les maladies dangereuses. Il est donc tr\u00e8s encourageant de constater que l\u2019\u00e9quipe de la J-Clinic du MIT a contribu\u00e9 \u00e0 cette avanc\u00e9e dans la recherche d\u2019un tout nouvel antibiotique \u00e0 l\u2019aide de l\u2019apprentissage artificiel\u00a0\u00bb a d\u00e9clar\u00e9 Fady\u00a0Jameel, pr\u00e9sident international de Community Jameel. \u00ab\u00a0Depuis des d\u00e9cennies, Community Jameel s\u2019engage \u00e0 soutenir la recherche pour am\u00e9liorer la vie des gens. La lutte contre le risque d\u2019infections r\u00e9sistantes aux antibiotiques, comme la tuberculose, pourrait avoir un profond impact sur nous tous.\u00a0\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n

Les chercheurs envisagent de poursuivre les \u00e9tudes sur la mol\u00e9cule, en collaboration avec une entreprise pharmaceutique ou une organisation \u00e0 but non lucratif, dans l\u2019espoir de la d\u00e9velopper pour une utilisation chez l\u2019homme. Ils r\u00e9fl\u00e9chissent \u00e9galement \u00e0 utiliser leur mod\u00e8le pour concevoir de nouveaux antibiotiques et optimiser les mol\u00e9cules existantes. Ils projettent notamment de former le mod\u00e8le \u00e0 ajouter des caract\u00e9ristiques qui permettraient \u00e0 un antibiotique particulier de cibler uniquement certaines bact\u00e9ries, l\u2019emp\u00eachant d\u2019\u00e9liminer les bact\u00e9ries b\u00e9n\u00e9fiques pr\u00e9sentes dans le tube digestif du patient.<\/p>\n

La recherche a \u00e9t\u00e9 financ\u00e9e et rendue possible par un certain nombre de soutiens, dont l\u2019Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":57798,"template":"","tags":[],"newscategory":[149],"acf":[],"yoast_head":"\nUne nouvelle drogue identifi\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 un mod\u00e8le d'apprentissage en profondeur | Abdul Latif Jameel\u00ae<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En utilisant un algorithme d'apprentissage automatique, les chercheurs du MIT ont identifi\u00e9, avec l'aide de la clinique Abdul Latif Jameel, un nouveau et puissant compos\u00e9 antibiotique.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/alj.com\/fr\/news\/a-powerful-new-drug-that-can-kill-many-of-the-worlds-most-problematic-antibiotic-resistant-bacteria-is-identified-by-deep-learning-model\/\" \/>\n<meta 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