Nouveaux modèles informatiques de l'UVA pour lutter contre la résistance aux antibiotiques

Des chercheurs de l’Université de Virginie développent des modèles informatiques avancés permettant de cibler les bactéries nocives avec une plus grande précision, un développement qui pourrait considérablement réduire la menace de la résistance aux antibiotiques.

Une nouvelle découverte de la faculté de médecine de l'université de Virginie pourrait ouvrir la voie à une nouvelle ère de médecine de précision, promettant de révolutionner la façon dont les antibiotiques sont utilisés pour traiter les infections. À l'aide de modèles informatiques avancés, les chercheurs de l'UVA ont trouvé un moyen de cibler les bactéries nocives avec plus de précision, réduisant ainsi potentiellement la menace croissante de la résistance aux antibiotiques.

« De nombreux défis biomédicaux sont incroyablement complexes, et les modèles informatiques apparaissent comme un outil puissant pour résoudre ces problèmes », a déclaré l'auteur correspondant Jason Papin, professeur au département de génie biomédical de l'UVA, dans un communiqué. communiqué de presse« Nous espérons que ces modèles informatiques des réseaux moléculaires des bactéries nous aideront à développer de nouvelles stratégies pour traiter les infections. »

Actuellement, les antibiotiques agissent comme des agents à large spectre, tuant les bactéries sans discrimination. Cette utilisation généralisée aggrave le problème de la résistance aux antibiotiques, rendant certains des outils les plus essentiels de la médecine moderne moins efficaces.

L’approche de pointe de l’UVA a ouvert la voie à des antibiotiques qui pourraient fournir un traitement ciblé par laser, répondant ainsi à ce problème urgent.

Le pouvoir de la précision

Papin, l'étudiante au doctorat Emma Glass et leur équipe de l'UVA, en collaboration avec Andrew Warren, professeur adjoint de recherche à l'Institut de biocomplexité de l'UVA, ont minutieusement développé des modèles informatiques sophistiqués de chaque pathogène bactérien humain avec suffisamment d'informations génétiques disponibles.

L’analyse de Glass a révélé que les bactéries présentes dans des zones spécifiques du corps, comme l’estomac, présentent des propriétés métaboliques uniques façonnées par leur environnement.

« Grâce à nos modèles informatiques, nous avons découvert que les bactéries vivant dans l’estomac avaient des propriétés uniques », a déclaré Glass dans le communiqué de presse. « Ces propriétés peuvent être utilisées pour guider la conception d’antibiotiques ciblés, qui pourraient un jour, espérons-le, ralentir l’émergence d’infections résistantes. »

Cette découverte suggère que les caractéristiques communes des bactéries présentes dans différentes parties du corps peuvent être exploitées comme une nouvelle stratégie pour lutter contre les infections bactériennes. En ciblant des types de bactéries spécifiques, les médecins peuvent minimiser l'utilisation d'antibiotiques à large spectre, réduisant ainsi le risque de résistance.

Des premiers résultats prometteurs

Papin et son équipe ont déjà observé des résultats prometteurs. Leur approche de modélisation informatique a permis d’inhiber la croissance de bactéries gastriques nocives lors d’expériences en laboratoire, ce qui donne un aperçu du potentiel de cette technologie.

« Il nous reste encore beaucoup à faire pour tester ces idées sur d’autres bactéries et types d’infections », a ajouté Papin. « Mais ces travaux montrent l’incroyable potentiel de la science des données et de la modélisation informatique pour résoudre certains des problèmes les plus importants de la recherche biomédicale. »

Les conclusions des chercheurs ont été publié dans la revue scientifique PLOS Biology.