Un puissant antibiotique découvert grâce au machine learning

L'apprentissage automatique d'une intelligence artificielle a permis de mettre au jour 23 nouveaux antibiotiques potentiels, dont deux particulièrement puissants.

L’intelligence artificielle est un terme utilisé à tout va, mais qui manque encore de légitimité et d’applications concrètes dans certains domaines. En science cependant, elle acquiert ses lettres de noblesse, comme le montre une nouvelle actualité relayée par le journal anglais The Guardian. Une IA a en effet découvert un antibiotique puissant qui tue certaines des bactéries les plus dangereuses au monde — et elle n’en est qu’à ses débuts. Comme souvent en matière de machine learning ou apprentissage automatique, cela suppose de fournir une large base de données à un algorithme qui décèle, trie ou organise selon les règles d’exécution. Regina Barzilay et Jonathan Stokes, deux chercheurs au Massachusetts Institute of Technology (MIT) sont ainsi parvenus à trouver de nouveaux antibiotiques capables d’éradiquer deux des trois pathogènes classés comme critiques par l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS).

Éduquer l’IA…

Le journal explique que “pour trouver de nouveaux antibiotiques les chercheurs ont d’abord formé un algorithme “d’apprentissage profond” pour identifier les types de molécules qui tuent les bactéries” en donnant des infirmations sur les caractéristiques atomiques et moléculaires de près de 2 500 médicaments et composés naturels, ainsi que sur la façon dont la substance bloquait ou non la croissance du virus E. coli (pouvant entraîner gastro-entérites, infections urinaires, méningites ou sepsis).

… et en tirer des leçons

Une fois que l’algorithme a “compris” les caractéristiques moléculaires des bons antibiotiques, l’équipe a fourni à l’IA une base de données composée de plus de 6000 composés faisant l’objet d’une enquête pour traiter diverses maladies humaines. L’algorithme s’est concentré sur des composés qui semblaient efficaces et qui ne ressemblaient pas aux antibiotiques existants pour augmenter les chances que les médicaments fonctionnent de façon novatrice, pour laquelle les insectes n’ont pas encore développé de résistance.

Selon Stokes, il n’aura fallu que quelques heures à l’algorithme pour évaluer les composés et trouver des antibiotiques prometteurs. Celui que les chercheurs ont nommé “halicine” a permis de traiter de nombreuses infections résistantes aux médicaments telles que le Mycobacterium tuberculosis, à l’origine de la tuberculose, et des souches d’Enterobacteriaceae qui ont développés une résistance aux carbapénèmes, un groupe d’antibiotiques qui sont considérés comme le dernier recours pour de telles infections.