« Un changement de donne dans la découverte d'antibiotiques : l'influence de l'apprentissage profond explicable »

par Henrik Andersen
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Antibiotic Discovery

Dans le cadre d’une avancée scientifique importante, des chercheurs ont dévoilé une catégorie révolutionnaire d’antibiotiques, marquant la première découverte de ce type depuis six décennies et, plus particulièrement, la première réalisation grâce à l’utilisation de l’apprentissage profond explicable piloté par l’IA. Cette nouvelle classe d'antibiotiques démontre une efficacité remarquable contre les agents pathogènes multirésistants, témoignant du potentiel transformateur de l'IA dans le domaine de la découverte de médicaments et de son rôle central dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques.

Cette recherche révolutionnaire a été menée en collaboration par une équipe de 21 experts, parmi lesquels des scientifiques d'institutions prestigieuses telles que le MIT, le Broad Institute of MIT et Harvard, Integrated Biosciences, le Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering et le Leibniz Institute of Polymer Research de Dresde. , Allemagne. Les principaux auteurs de cette étude pionnière sont le Dr Felix Wong, co-fondateur d'Integrated Biosciences, et le Dr James J. Collins, professeur Termeer de génie médical et de sciences au MIT.

L'approche innovante adoptée dans cette étude impliquait le criblage virtuel d'un vaste pool de plus de 12 millions de composés potentiels pour dévoiler cette nouvelle classe d'antibiotiques, qui présente une capacité remarquable à combattre la résistance aux antibiotiques. Ce qui distingue cette recherche, c'est la mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond formés sur des données expérimentales pour prédire à la fois l'efficacité de l'antibiotique et sa toxicité potentielle. S'inspirant des applications de l'IA dans divers domaines, notamment de la technologie AlphaGo de DeepMind, les chercheurs ont conçu de nouveaux modèles pour élucider les composants moléculaires critiques responsables de l'activité des antibiotiques.

Le résultat de cette recherche est l’identification d’une nouvelle catégorie d’antibiotiques, démontrant une puissante efficacité contre les agents pathogènes multirésistants. Dans une série d'expériences, un antibiotique candidat a été testé sur des modèles de souris atteints d'une infection à SARM, révélant son efficacité à la fois par application topique et par administration systémique. Ce résultat prometteur suggère que ce composé présente un potentiel de développement ultérieur en tant que traitement des infections bactériennes graves, y compris celles associées au sepsis.

Le Dr Felix Wong a souligné le caractère révolutionnaire de cette découverte en déclarant : « Cette découverte souligne l’impact profond que l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond explicable peuvent exercer sur la découverte de médicaments. Nos recherches ont rendu accessible une suite de modèles de haute précision capables de prédire avec précision à la fois l'efficacité de l'antibiotique et sa toxicité potentielle. Surtout, il représente l’une des premières démonstrations de modèles d’apprentissage profond fournissant des explications claires pour leurs prédictions, avec des implications profondes et de grande envergure pour l’avenir de la découverte de médicaments grâce à l’IA.

Le Dr James J. Collins a ajouté : « Cette avancée confirme le rôle central de l’intégration de l’IA et de l’apprentissage profond explicable pour surmonter certains des défis les plus redoutables de la médecine, en particulier la résistance aux antibiotiques. En tirant parti de ces études de validation et d’approches similaires, l’équipe Integrated Biosciences est sur le point d’accélérer la fusion de la biologie synthétique et d’une compréhension approfondie du stress cellulaire, répondant ainsi à un besoin non satisfait important de nouveaux traitements ciblant les maladies liées à l’âge.

Satotaka Omori, Ph.D., membre fondateur et responsable de la biologie du vieillissement chez Integrated Biosciences, et auteur collaborateur de la publication, a noté : « Une implication importante de cette étude est la faisabilité et l'opportunité de rendre explicables les modèles d'apprentissage profond dans la découverte de médicaments. . Si l’IA continue de faire des progrès substantiels, elle est également freinée par l’opacité des modèles de boîtes noires couramment utilisés, qui obscurcissent le processus de prise de décision. En dévoilant ces boîtes noires, nous visons à générer des informations plus universellement applicables, accélérant potentiellement le déploiement et le développement d’approches de nouvelle génération en matière de découverte de médicaments.

Alicia Li, associée de recherche chez Integrated Biosciences et auteure collaboratrice de la publication, a exprimé son enthousiasme en déclarant : « Il est vraiment exaltant d'assister à l'établissement d'une nouvelle méthodologie pour prévoir l'utilité antibiotique d'un composé, sa probabilité de progresser à travers la phase I. essais et son appartenance potentielle à une nouvelle classe de médicaments.

Les recherches menées par Integrated Biosciences témoignent du potentiel transformateur de l’IA, non seulement dans la découverte d’antibiotiques, mais également dans la recherche de traitements innovants pour les maladies liées à l’âge, comme l’ont démontré les publications précédentes de l’institution. Ces avancées sont prometteuses dans la lutte contre des pathologies telles que la fibrose, l’inflammation et le cancer.

Référence : « Découverte d'une classe structurelle d'antibiotiques avec apprentissage profond explicable », Nature, 20 décembre 2023.
DOI : 10.1038/s41586-023-06887-8

Foire aux questions (FAQ) sur la découverte d'antibiotiques

Quelle est l’importance de cette découverte d’antibiotiques ?

Cette découverte d'antibiotiques est importante car elle marque la première nouvelle classe d'antibiotiques depuis six décennies et elle exploite l'apprentissage profond explicable alimenté par l'IA, qui a le potentiel de transformer la découverte de médicaments et de combattre efficacement la résistance aux antibiotiques.

Qui a mené cette recherche ?

La recherche a été menée par une équipe collaborative de 21 experts, parmi lesquels des scientifiques d'institutions renommées telles que le MIT, le Broad Institute of MIT et Harvard, Integrated Biosciences, le Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering et le Leibniz Institute of Polymer Research de Dresde. Allemagne.

Comment les chercheurs ont-ils identifié cette nouvelle classe d’antibiotiques ?

Les chercheurs ont utilisé une nouvelle approche en sélectionnant virtuellement plus de 12 millions de composés candidats. Ils ont formé des modèles d’apprentissage profond sur des données générées expérimentalement pour prédire l’activité et la toxicité des antibiotiques, en s’inspirant de l’IA utilisée dans d’autres domaines. Cette méthode a conduit à l’identification d’une nouvelle classe d’antibiotiques.

Quelles sont les implications de cette découverte pour la résistance aux antibiotiques ?

Cette découverte offre une voie prometteuse pour lutter contre la résistance aux antibiotiques, car la classe d’antibiotiques nouvellement identifiée démontre une activité puissante contre les agents pathogènes multirésistants.

Quel impact cette découverte pourrait-elle avoir sur le développement futur de médicaments ?

L’intégration de l’IA et de l’apprentissage profond explicable dans la découverte de médicaments pourrait accélérer le développement de nouveaux traitements pour diverses maladies, notamment des affections liées à l’âge telles que la fibrose, l’inflammation et le cancer. Cette recherche représente une étape importante dans cette direction.

Quelle est l’importance de rendre explicables les modèles d’apprentissage profond ?

Rendre les modèles d'apprentissage profond explicables est crucial car cela améliore notre compréhension du processus de prise de décision. Cette transparence peut conduire à des informations plus largement applicables et accélérer l’adoption d’approches basées sur l’IA dans la découverte de médicaments et dans d’autres domaines.

En savoir plus sur la découverte d'antibiotiques

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5 commentaires

TechNerd1 décembre 20, 2023 - 6:59 pm

L'apprentissage profond explicable, si important pour la crédibilité de l'IA 4 !

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Passionné de Santé décembre 20, 2023 - 10:35 pm

la résistance aux antibiotiques résolue ? Pouces vers le haut!

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Chercheur sérieux décembre 21, 2023 - 1:23 am

Approche impressionnante et innovante, bravo à l'équipe !

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ScienceGeek_23 décembre 21, 2023 - 5:13 am

incroyable! c'est un truc d'IA, wow !

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John Smith décembre 21, 2023 - 1:19 pm

gr8 news sur les antibiotiques ! L'IA est géniale pour la découverte !

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