IBM développe une IA pour produire des antibiotiques résistants aux superbactéries

Face aux bactéries super-résistantes qui se développent dans nos organismes, IBM Research a créé une IA qui permet de produire des antibiotiques plus rapidement et efficacement. 

La découverte de la pénicilline a été une avancée scientifique majeure. Elle a permis de traiter des infections qui jusqu’ici étaient mortelles. Mais les bactéries s’adaptent à leur environnement et aux médicaments auxquels elles sont confrontées. De plus en plus, les scientifiques voient apparaître des “superbactéries” que nos traitements ne peuvent plus combattre. En l’absence de nouveaux antibiotiques et traitements, les scientifiques prévoient que des infections longtemps considérées comme mineures fassent jusqu’à 10 millions de morts par an d’ici 2050. 

La mise au point de nouveaux composés prend des années, les combinaisons chimiques de molécules sont trop nombreuses pour être traitées rapidement, les erreurs sont nombreuses. Pour accélérer la recherche, IBM Research a créé un système d’IA qui permet d’explorer l’ensemble des possibilités de configurations moléculaires en un temps record. 

Générer des molécules antimicrobiennes plus rapidement et plus efficacement 

Pour commencer, un modèle baptisé “auto-encodeur génératif profond” examine une série de séquences peptidiques. Il met en évidence des informations essentielles sur les fonctions et les molécules qui les composent. Il recherche des similitudes avec d’autres peptides. Le système CLaSS (Controlled Latent attribute Space Sampling) prend ensuite le relais. Il s’appuie sur les données recueillies pour générer de nouvelles molécules peptidiques dotées de propriétés antimicrobiennes. 

L’antibiotique doit aussi être sûr pour l’usage humain et concerner une série de classes de bactéries. Les molécules générées par l’IA sont soumises à des classificateurs d’apprentissage profond, pour éliminer les combinaisons inefficaces ou toxiques. 

En 48 jours, l’IA a identifié, synthétisé et expérimenté 20 nouveaux peptides antibiotiques candidats. Deux sont particulièrement prometteurs. Plus que les résultats, c’est l’approche utilisée qui représente une avancée.