L’IA découvre de nouveaux candidats antibiotiques

L'équipe du laboratoire de James Collins du Broad Institute du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et de l'Université Harvard a utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour découvrir une nouvelle classe d'antibiotiques candidats.

Accélérer la découverte de médicaments

Les chercheurs ont entrepris de lutter contre la résistance aux antibiotiques et recherchaient des antibiotiques efficaces contre les superbactéries telles que Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline (SARM) et les entérocoques résistants à la vancomycine, des bactéries généralement résistantes aux antibiotiques.

L’équipe a réussi à examiner des millions de composés à l’aide d’un modèle d’IA d’apprentissage profond pour découvrir de nouveaux candidats antibiotiques potentiels. Les méthodes traditionnelles mettent des années à produire des résultats, mais l’IA peut rapidement analyser des ensembles de données pour trouver des candidats prometteurs. L’intelligence artificielle pourrait considérablement raccourcir le long processus de découverte et de développement de médicaments, offrant ainsi une voie plus rapide vers de nouveaux traitements.

« Si l’on considère le processus traditionnel de découverte d’antibiotiques, il faut environ 12 ans pour découvrir un nouvel antibiotique, et entre trois et six ans pour découvrir des candidats cliniques. Ensuite, vous devez les faire passer aux essais cliniques de phase I, phase II et phase III », a déclaré César de la Fuente, professeur adjoint au département de psychiatrie de la Perelman School of Medicine de l'Université de Pennsylvanie.

Dans mon propre travail et celui de mes collègues a-t-il ajouté.

Le temps nécessaire à la découverte d’un nouvel antibiotique peut être considérablement réduit grâce à l’IA. Cependant, les nouveaux antibiotiques candidats doivent encore passer par un long voyage qui implique des tests rigoureux et des approbations réglementaires après leur découverte initiale. La Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis exige des études approfondies sur la toxicité et des études expérimentales sur les nouveaux médicaments avant que des essais cliniques puissent commencer, afin de garantir la sécurité et l'efficacité des nouveaux médicaments.

Briser la boîte noire

Contrairement à la plupart des modèles d'IA, qui sont souvent considérés comme des boîtes noires parce qu'il n'y a pas beaucoup d'informations sur comment ou pourquoi ils produisent leurs résultats, les chercheurs du Collins Lab ont mis en œuvre des éléments d'« IA explicable » dans leur travail et ont pu faire la lumière. sur la biochimie qui sous-tend les décisions de l'IA. L'IA explicable est une approche de l'intelligence artificielle qui met l'accent sur la capacité d'expliquer clairement comment les systèmes d'IA prennent des décisions ou des prédictions ; c’est vital pour la transparence, la confiance et les considérations éthiques.

IA comme une discipline d' Il est très difficile de recréer ce qui s' Donc capable de transformer l’IA en une discipline d’ingénierie », a déclaré de la Fuente.

L'impact de l'IA sur la recherche médicale

Les travaux du Collins Lab et de ses chercheurs présentent des perspectives prometteuses sur l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé et constituent une victoire scientifique significative. Ce changement ne concerne pas seulement la rapidité et l’efficacité de la découverte de médicaments ; il s'agit de changer fondamentalement notre approche de la recherche médicale. L’intégration de l’IA, notamment avec des modèles explicables, permet une compréhension plus approfondie des interactions médicamenteuses. Ces avancées auront forcément un impact significatif sur le secteur des soins de santé et des sciences de la vie et mèneront à un avenir dans lequel l’IA jouera un rôle crucial dans la découverte de nouvelles méthodes de traitement, l’amélioration des stratégies de prévention des maladies et des soins plus personnalisés aux patients.

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