Un puissant composé antibiotique a été découvert par des chercheurs du MIT à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique. Lors des tests en laboratoire, le médicament a éliminé les bactéries pathogènes les plus coriaces, y compris certaines souches résistantes à tous les antibiotiques connus. Il a également éliminé les infections chez deux types de souris différents.

Capable de dépister plus d’une centaine de millions de composés chimiques en quelques jours, le modèle informatique est conçu pour détecter les antibiotiques susceptibles d’éliminer les bactéries en utilisant des mécanismes différents de ceux des médicaments existants.

Regina Barzilay et James Collins, les codirigeants du corps professoral de l’Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health (J-Clinic) du MIT, sont les principaux auteurs de l’étude, qui paraît aujourd’hui dans Cell. Le premier auteur de l’article est Jonathan Stokes, chercheur postdoctoral au MIT et au Broad Institute.

Élément clé du MIT en quête d’intelligence, la J-Clinic développe des technologies d’apprentissage automatique pour révolutionner la prévention, la détection et le traitement des maladies. Elle se concentre sur la création et la commercialisation de technologies d’apprentissage automatique de précision, évolutives et abordables dans des domaines allant du diagnostic aux produits pharmaceutiques.

Au cours de leur étude, les chercheurs ont également identifié plusieurs autres antibiotiques prometteurs, qu’ils prévoient de tester. Selon eux, le modèle pourrait également être utilisé pour concevoir de nouveaux médicaments, à partir des enseignements tirés sur les structures chimiques permettant aux médicaments d’éliminer les bactéries.

« Le modèle d’apprentissage automatique peut explorer, in silico, de grands espaces chimiques dont le coût peut être prohibitif pour les approches expérimentales traditionnelles », explique Regina Barzilay, professeure en génie électrique et informatique au laboratoire de recherche en informatique et intelligence artificielle (CSAIL) du MIT.

Au cours des dernières décennies, très peu de nouveaux antibiotiques ont vu le jour, et la plupart d’entre eux sont des variantes légèrement différentes des médicaments existants. Les méthodes actuelles de dépistage de nouveaux antibiotiques ont souvent un coût prohibitif, nécessitent un investissement en temps important et sont généralement limitées à un spectre étroit de diversité chimique.

« Nous sommes confrontés à une crise croissante autour de la résistance aux antibiotiques, et cette situation est générée à la fois par un nombre croissant d’agents pathogènes devenant résistants aux antibiotiques existants, et par une insuffisance des industries biotechnologiques et pharmaceutiques concernant la recherche de nouveaux antibiotiques », explique Collins.

L’idée d’utiliser des modèles informatiques prédictifs pour le dépistage « in silico » n’est pas nouvelle, mais ces derniers n’étaient jusqu’ici pas suffisamment précis pour révolutionner la découverte de médicaments. Auparavant, les molécules étaient représentées comme des vecteurs reflétant la présence ou l’absence de certains groupes chimiques. Cependant, les nouveaux réseaux de neurones peuvent apprendre ces représentations automatiquement, cartographiant les molécules en vecteurs continus, qui sont ensuite utilisés pour prédire leurs propriétés.

La molécule choisie par le modèle devait avoir une forte activité antibactérienne et avait une structure chimique différente de tout antibiotique existant. En utilisant un modèle d’apprentissage automatique différent, les chercheurs ont également démontré que cette molécule aurait probablement une faible toxicité pour les cellules humaines.

« Le monde a désespérément besoin de nouveaux antibiotiques pour lutter contre les maladies dangereuses. Il est donc très encourageant de constater que l’équipe de la J-Clinic du MIT a contribué à cette avancée dans la recherche d’un tout nouvel antibiotique à l’aide de l’apprentissage artificiel » a déclaré Fady Jameel, président international de Community Jameel. « Depuis des décennies, Community Jameel s’engage à soutenir la recherche pour améliorer la vie des gens. La lutte contre le risque d’infections résistantes aux antibiotiques, comme la tuberculose, pourrait avoir un profond impact sur nous tous. »

Les chercheurs envisagent de poursuivre les études sur la molécule, en collaboration avec une entreprise pharmaceutique ou une organisation à but non lucratif, dans l’espoir de la développer pour une utilisation chez l’homme. Ils réfléchissent également à utiliser leur modèle pour concevoir de nouveaux antibiotiques et optimiser les molécules existantes. Ils projettent notamment de former le modèle à ajouter des caractéristiques qui permettraient à un antibiotique particulier de cibler uniquement certaines bactéries, l’empêchant d’éliminer les bactéries bénéfiques présentes dans le tube digestif du patient.

La recherche a été financée et rendue possible par un certain nombre de soutiens, dont l’Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health.