J. J. Collins et al. (MIT) ont annoncé le 20 février avoir « découvert » un nouvel antibiotique, l’halicin, à partir d’un criblage in silico effectué par un entrainement de réseaux de neurones1. Cette molécule,  inédite pour son activité antimicrobienne, présente un mode d’action jusqu’ici inconnue.

L’apprentissage machine utilisé reprend des descripteurs moléculaires « classiques », et y intègre des descripteurs topologiques publiés en 20182, permettant ainsi de renforcer le nombre de variables et d’augmenter la précision de l’algorithme. L’entrainement a été réalisé avec quelques milliers de composés, puis déployé sur plusieurs millions de molécule dont celles du Drug Repurposing Hub3, une plateforme en ligne de réaffectation de candidats médicaments.

La découverte d’un antibiotique avec un nouveau mode d’action est probablement le point le plus important de cette publication complète et de très bonne qualité. En effet, dans la lutte contre l’antibiorésistance, le souci majeur est de développer des médicaments au mode d’action inédit. Et ici, l’intelligence artificielle nous permet d’explorer de nouvelles pistes pour étoffer l’arsenal thérapeutique à notre disposition.

1.Stokes et al., A deep learning approach to antibiotic discovery, Cell. 2020; 4: 688-702

2.Coley C.W. et al., A graph-convolutional neural network model for the prediction of chemical reactivity. Chem. Sci. (Camb.). 2018; 10370-377

3.https://www.broadinstitute.org/drug-repurposing-hub

 

 

 

Catégories : Data mining

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