Avant 1928, plusieurs maladies étaient incurables. Mais après la découverte de la pénicilline, on a pu traiter la tuberculose, la septicémie et la pneumonie. Aujourd’hui encore, l’humanité témoigne de la performance de la technologie. L’IA a apparemment découvert comment tuer les bactéries et soigner les patients sans recourir à des antibiotiques.
Les antibiotiques peuvent augmenter la capacité de résistance des bactéries. Surtout dans le cas d’une surutilisation.
En 2019, l’OMS a publié un rapport selon quoi, les superbactéries ont provoqué plus de 1,2 million de morts.
« Ces bactéries constituent une menace à ne pas sous-estimer pour la santé publique », ajoute-t-elle dans une publication.
Pour relever ces défis, les scientifiques ont fait une découverte innovatrice. Certains médicaments, dont ceux destinés à traiter le diabète, le cancer ou la dépression, ont la capacité de tuer les bactéries.
Ils ont alors développé une méthode d’apprentissage automatique, une IA pouvant identifier les non-antibiotiques tueurs de bactéries. Autrement dit, une intelligence artificielle qui va nous soigner sans nous prescrire des antibiotiques.
Une nouvelle IA pour combattre la résistance des bactéries aux médicaments ?
Des chercheurs, travaillant au laboratoire Mitchell de l’Université UMass Chan, se penchent sur la résistance aux médicaments.
Ils utilisent la génétique bactérienne pour étudier les mutations qui les rendent plus résistantes ou plus sensibles.
« Nous avons découvert l’activité antibactérienne des non-antibiotiques. Aujourd’hui, nous voulons comprendre comment les médicaments agissent contre les bactéries ».
« Nous avons employé une méthode de détection génétique afin d’analyser la manière dont les médicaments anticancéreux agissent sur les bactéries ».
« Ce qui nous a permis d’identifier des similitudes entre les médicaments et de regrouper les antibiotiques et les non-antibiotiques selon leurs mécanismes de destruction ».
« Ma collègue Carmen Li a identifié une protéine ciblée par le triclabendazole et un médicament antiparasitaire. Mais aussi d’autres non antibiotiques partageant un mécanisme similaire », a déclaré Mariana Noto Guillén, étudiante diplômée de l’UMass Medical School.
Comment la combinaison de dépistage génétique et d’apprentissage automatique permet-elle de lutter contre la résistance bactérienne ?
Nos recherches révèlent de nouvelles voies pour comprendre les différences entre les médicaments antifongiques et les antibiotiques classiques.
« Notre approche de cartographie des médicaments ouvre également des perspectives pour surmonter les défis dans la fabrication d’antibiotiques », a ajouté Mariana Noto Guillén.
Plutôt que de passer par un criblage massif de produits synthétiques, notre méthode combine le dépistage génétique et l’apprentissage automatique pour découvrir de nouveaux composés bactéricides.
Cette approche va, par la suite, nous permettre de soigner les infections bactériennes et lutter contre la résistance des bactéries aux antibiotiques en explorant des voies non traditionnelles pour tuer les bactéries.
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