De nos jours, l’antibiorésistance fait partie des menaces sanitaires les plus graves à l’échelle globale. Toutefois, l’intelligence artificielle est désormais capable d’analyser des millions de structures chimiques et ainsi, d’accélérer la découverte de nouveaux antibiotiques. Actuellement, plusieurs outils IA pourraient aider l’humanité dans le cadre de ces travaux.

Miser sur les modèles AMR-AI et l’IA AlphaFold

Pour rappel, l’antibiorésistance est la capacité des bactéries à résister à l’action des antibiotiques, rendant ces derniers de plus en plus inefficaces pour traiter les infections. S’il s’agit d’un phénomène naturel, celui-ci est néanmoins accéléré par l’utilisation abusive (ou inappropriée) des antibiotiques. En conséquence, l’humanité se confronte de plus en plus à des impasses thérapeutiques et à des infections plus difficiles à soigner.

Depuis la découverte de la pénicilline en 1928, les humains ont réussi à venir à bout de nombreuses affections grâce aux antibiotiques. Malheureusement, la situation est aujourd’hui très préoccupante, en raison de l’accroissement de la résistance des bactéries mais également, de l’émergence de plus en plus fréquente de « super-bactéries ». Par ailleurs, l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) avait déclaré en 2020 que la résistance aux antibiotiques représentait une menace aussi grave pour l’humanité que le réchauffement climatique.

Si le développement de nouveaux antibiotiques coute très cher et s’avère être chronophage – au moins une dizaine d’années – la médecine d’aujourd’hui peut compter sur de nouveaux outils intégrant l’intelligence artificielle. Citons par exemple AlphaFold (Google DeepMind), capable de prédire la structure tridimensionnelle des protéines, permettant ainsi de mieux comprendre les cibles moléculaires des bactéries. Évoquons aussi les modèles AMR-AI, dont la mission est de prévoir l’évolution biologique des agents pathogènes.

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Bien au-delà des méthodes de recherche classiques

Chaque année, plus d’un million de personnes perdent la vie suite à des infections que les médicaments ne sont plus capables de vaincre. Si la situation n’évolue pas d’ici 2050, ce nombre pourrait atteindre les 8 millions par an. Des dizaines de pathogènes sont concernés, les deux plus préoccupants étant le gonocoque (Neisseria gonorrhoeae) et le staphylocoque doré (Staphylococcus aureus), respectivement responsables de la gonorrhée (une IST) et d’infections en tout genre, notamment les abcès, les furoncles, les pneumonies et autres septicémies. Malheureusement, le renouvellement des traitements ne suit pas le rythme qu’impose l’accroissement de la résistance des bactéries aux antibiotiques mais l’IA pourrait permettre de limiter la casse.

Au Massachusetts Institute of Technology (MIT), l’équipe du professeur James Collins a récemment mis au point un modèle d’IA dont le but est de découvrir de nouveaux antibiotiques à un rythme capable de rivaliser avec la cadence imposée par les bactéries. Les chercheurs ont dans un premier temps enrichi ce modèle avec l’intégralité des connaissances en pharmacologie avant de le lancer dans l’exploration de dizaines de millions de structures chimiques. L’IA jauge ces substances par inférence, c’est à dire en calculant les probabilités de succès en simulant l’interaction entre la molécule et les bactéries. Sans conteste, cette solution est bien plus rapide que celle consistant à tâtonner, c’est à dire tester ces substances une par une en laboratoire.

Enfin, bien que l’intelligence artificielle ne saurait à elle seule résoudre entièrement le problème de l’antibiorésistance, celle-ci augmente les chances de l’humanité pour faire face à ce phénomène, en allant bien au-delà des méthodes de recherche classiques. Il faut dire que sans l’IA, il y aurait fort à parier que la situation serait d’ors et déjà catastrophique.