Des chercheurs de l'Université McMaster et du MIT ont découvert un nouvel antibiotique, l'entérololine, qui cible les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin. En utilisant l'IA pour prédire son efficacité, ils ont considérablement accéléré le développement du médicament, offrant ainsi de l'espoir à des millions de personnes atteintes de la maladie de Crohn.
Des chercheurs de l'Université McMaster et du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont dévoilé un nouvel antibiotique, l'entérololine, qui cible les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI), dont la maladie de Crohn. Plus étonnant encore, ils ont utilisé un modèle d'apprentissage automatique pour prédire le fonctionnement du médicament, une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la médecine.
Publié aujourd'hui dans la revue Nature Microbiology, l'étude marque un bond en avant significatif dans le traitement des MII et dans la méthodologie de découverte de médicaments.
Le nouvel antibiotique promet de révolutionner les options thérapeutiques pour des millions de personnes souffrant de maladies liées aux MII dans le monde.
« Ces travaux montrent que nous n'en sommes qu'aux prémices de la découverte de médicaments guidée par l'IA », a déclaré Jon Stokes, chercheur principal et professeur adjoint au Département de biochimie et de sciences biomédicales de McMaster, dans un communiqué de presse. « Le développement de notre nouveau médicament, conçu pour cibler les MICI, a été accéléré grâce à la collaboration entre l'humain et l'IA générative. »
Traitement de précision pour les MII
Contrairement à la plupart des antibiotiques à large spectre qui tuent sans discrimination les bactéries nocives et bénéfiques, l’entérololine agit avec une précision chirurgicale.
Il cible les entérobactéries, une famille qui comprend E. coli, évitant ainsi des dommages collatéraux au microbiome bénéfique.
Cela réduit le risque de colonisation de l’intestin par des bactéries résistantes aux médicaments, une complication courante des traitements actuels.
« Ce nouveau médicament est un candidat thérapeutique très prometteur pour les millions de patients atteints de MICI », a ajouté Stokes. « Il n'existe actuellement aucun traitement curatif contre ces maladies. Développer un médicament susceptible de soulager significativement les symptômes pourrait donc améliorer considérablement la qualité de vie des patients. »
Le rôle de l'IA dans l'accélération de la découverte de médicaments
Traditionnellement, comprendre le mécanisme d'action d'un médicament peut prendre des années et investir des millions de dollars. Cette étude, cependant, s'est appuyée sur un modèle d'IA développé par le MIT pour prédire le mécanisme d'action de l'entérololine en seulement 100 secondes.
La validation ultérieure avec des expériences en laboratoire n’a pris que six mois et 60 000 $, contrairement aux deux ans et aux 2 millions de dollars estimés que nécessiteraient les méthodes conventionnelles.
« L’IA a accéléré la vitesse à laquelle nous pouvons explorer l’espace chimique pour de nouveaux candidats médicaments, mais, jusqu’à présent, elle n’a pas fait grand-chose pour atténuer un goulot d’étranglement majeur dans le développement de médicaments, qui est de comprendre ce que font réellement ces nouveaux candidats médicaments », a ajouté Stokes.
« Ce que nous montrons ici, c'est que l'IA peut également fournir des explications mécanistes, qui sont essentielles pour faire avancer une molécule dans le processus de développement », a ajouté Regina Barzilay, professeure à la School of Engineering du MIT qui a développé le modèle d'IA DiffDock, qui a fait la prédiction.
Perspectives d'avenir
Les prochaines étapes de l'équipe comprennent l'optimisation de l'entérololine pour l'usage humain par l'intermédiaire de la société dérivée de Stokes, Stoked Bio.
Les premiers essais sont prometteurs contre d’autres bactéries résistantes aux médicaments, comme Klebsiella, et les essais sur l’homme devraient commencer d’ici trois ans.
Source: Université McMaster