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Tribune-Santé: Quand l’Intelligence Artificielle réduit les coûts des laboratoires de recherches

Une équipe du Massachusetts Institute of Technology (MIT) vient de publier un travail absolument remarquable. Ils viennent de trouver de nombreuses nouvelles molécules antibiotiques extrêmement puissantes contre plusieurs microbes jusque là devenue mutante et donc résistante aux antibiotiques déjà utilisés.

Pour cela, ils ont commencé par constituer une base de données sur les propriétés moléculaires de 2500 substances antibiotiques et leur capacité à tuer les bactéries.
Ensuite, ils ont entraîné un algorithme à reconnaître les substances les plus efficaces en fonction de leurs propriétés moléculaires.

À ce stade, ils disposaient d’un algorithme auquel on donne en entrée les propriétés moléculaires d’une substance et qui nous donne en sortie la capacité de la substance à tuer des bactéries.

Ils ont ensuite pris une base de données de plus de 100 millions de substances. Au bout de quelques jours, l’algorithme a isolé 23 d’entre elles dont les propriétés moléculaires sont prédictives d’une excellente capacité à tuer les bactéries.

Ils ont testé en laboratoire ces 23 molécules sur des souches multi-résistantes et ont eu d’excellents résultats. Deux des 23 substances sont même potentiellement meilleures que l’ensemble des antibiotiques actuellement disponibles et 8 ont des structures moléculaires complètement différentes des autres antibiotiques connus.

Ce qui est très intéressant dans cette avancée, est que le programme d’Intelligence artificielle a aidé les recherches, en quelques jours seulement, à identifier 23 substances parmi plus de 100 millions. Un tel procédé aurait pris des siècles de recherche en laboratoire, sans compter des sommes incalculables d’argent pour les dépenses.

Et pour cause, s’il fallait tester ces 100 millions en laboratoire (ce qu’on faisait jusqu’à présent), ça aurait pris un nombre incalculable d’années et de milliards de dollars. En quelques jours, l’algorithme a donc abattu un travail titanesque que la science biologique n’aurait jamais pu faire.

Grâce à cette IA, ils ont potentiellement retardé l’apparition de bactéries résistantes à tous les antibiotiques. Une menace qui devient, malheureusement, de plus en plus réelle.

L’équipe du MIT est maintenant en train d’entraîner ses algorithmes pour détecter des substances qui tuent sélectivement certaines bactéries et pas d’autres. Cela permettrait de prévenir l’émergence d’une nouvelle armada de microbes multi-résistants.

Ce travail nous montre qu’une application relativement simple et directe du Machine learning/Intelligence Artificielle permet néanmoins d’obtenir des résultats extrêmement importants en un temps record.

Ce qui est sûr, c’est que l’IA n’a pas fini de produire des “quick gains” (gains rapides et importants) dans plusieurs secteurs.

Anis Marrakchi
Economiste statisticien

Vous pouvez par ailleurs réécouter notre podcast dédié à l’Intelligence artificielle sur ce lien

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