Des scientifiques ont infecté un « vagin sur puce » avec la gonorrhée, puis l’ont guéri grâce à un nouvel antibiotique découvert par AI

Avec l’aide de l’IA, les scientifiques ont identifié un nouvel antibiotique potentiel pour traiter la gonorrhée, une infection bactérienne sexuellement transmissible de plus en plus résistante aux médicaments. Le nouvel antibiotique s’est révélé prometteur dans des expériences en laboratoire impliquant un « vagin sur puce », rapportent des chercheurs dans une nouvelle étude.

« Il est urgent de lutter contre la résistance aux antibiotiques dans la gonorrhée, et la découverte de nouveaux antibiotiques est l’une des stratégies clés » Dr Jeffrey Klausnerun professeur clinicien de l’Université de Californie du Sud qui n’a pas participé aux travaux, a déclaré à Live Science. « C’est passionnant de voir l’application de l’IA dans ce domaine de la santé publique. »

Chaque année, plus un demi-million de personnes Aux États-Unis, on attrape la gonorrhée, qui provoque des symptômes tels que des douleurs et des écoulements de liquide. Dans les cas graves, une gonorrhée non traitée peut conduire à l’infertilité. Si elle est contractée pendant la grossesse, l’infection peut présenter des risques de fausse couche et d’accouchement précoce, et si elle est transmise aux bébés, elle peut potentiellement provoquer une septicémie ou cécité du nouveau-né si elle n’est pas traitée.

Bactérie de la gonorrhée, appelée Neisseria gonorrhoeaesont souvent porteurs de mutations conférant une résistance à un ou plusieurs antibiotiques, limitant ainsi les options de traitement. L’antibiotique ceftriaxone, largement utilisé, reste le médicament de référence, mais la résistance à ce médicament augmente en flèche à l’échelle mondiale. Pour l’instant, seulement 0,1% des cas aux États-Unis sont résistants, mais les taux sont aussi élevés que 10% dans certaines provinces chinoises et 27% à Hanoï, Vietnam.

Les scientifiques recherchent nouveaux antibiotiques pour lutter contre les bugs résistants. Pour identifier de nouveaux médicaments, ils examinent généralement de grandes bibliothèques de composés pour trouver ceux qui tuent les bactéries. Cependant, ces expériences sont lentes et ne suivent pas le rythme auquel de nouvelles souches résistantes apparaissent.

Ainsi, dans une étude publiée le 17 juin dans la revue Médecine translationnelle scientifiqueles chercheurs ont plutôt exploité IA pour parcourir rapidement une multitude de candidats antibiotiques. Ils ont entraîné les modèles d’IA à repérer les antibiotiques potentiels en étudiant les caractéristiques des propriétés chimiques de 1 755 médicaments cliniquement approuvés qui traitent ou non la gonorrhée sensible aux médicaments.

Ensuite, ils ont exécuté leurs modèles entraînés sur un ensemble différent d’environ 6 millions de composés, trouvant 213 résultats possibles. Ils ont réduit cette liste par élimination, d’abord en excluant les composés trop similaires aux médicaments existants lors d’expériences de modélisation. Ces médicaments n’auraient peut-être pas fonctionné contre les superbactéries résistantes aux médicaments. Ensuite, grâce à des expériences en laboratoire, ils ont éliminé les composés qui n’étaient pas assez puissants contre la gonorrhée ou qui étaient trop toxiques pour les cellules humaines.

L’un des composés les plus prometteurs qui a émergé s’appelait MP20, que les chercheurs ont ensuite testé.

Les scientifiques utilisent souvent des souris de laboratoire pour étudier de nouveaux médicaments, mais il est difficile d’établir une infection à la gonorrhée chez la souris. C’est parce que les bactéries sont très adaptées aux humains, co-auteur de l’étude Dr Melis Anahtarun médecin scientifique du Massachusetts General Hospital, a déclaré à Live Science. (Elle est répertoriée comme co-inventrice d’un brevet provisoire pour le MP20.)

En outre, « il y a une forte pression, en particulier de la part de l’administration américaine, pour s’éloigner des animaux et utiliser davantage de systèmes imitant les organes humains » pour tester de nouveaux médicaments, a-t-elle ajouté. (De nombreux scientifiques sont développer de tels modèles de laboratoire du corps humain pour le dépistage des drogues, mais ces modèles ne sont pas nécessairement prêt à remplacer les tests sur les animaux encore.)

Pour cette étude, les chercheurs ont testé le MP20 à l’aide d’un modèle de vagin sur puce. Ce petit appareil contient une couche de cellules qui imite la muqueuse du vagin et une couche de cellules fibroblastiques, qui se trouvent plus profondément dans les tissus. Ces couches sont reliées à un canal d’écoulement rempli de nutriments qui imite la circulation sanguine.

Les chercheurs ont ajouté la bactérie de la gonorrhée à la première couche de la puce, imitant la manière dont la punaise se transmet sexuellement. Ensuite, ils ont administré du MP20 à travers le canal d’écoulement, imitant une administration du médicament à l’échelle du corps, pour voir si l’antibiotique pouvait traverser ces différents tissus et atteindre la bactérie.

« Il pourrait en fait traverser toutes ces barrières épithéliales et s’accumuler à une concentration suffisante pour tuer la gonorrhée », a déclaré Anahtar. MP20 a fonctionné aussi bien que le médicament existant, la ceftriaxone ; aucune bactérie n’a été détectée après le traitement avec l’un ou l’autre médicament.

D’autres expériences sont nécessaires avant que le MP20 puisse potentiellement atteindre la clinique et aider les patients. « Vous devez démontrer que ces composés chimiques sont sûrs et n’auront pas de toxicité hépatique ou rénale chez l’humain ni d’effets secondaires graves », a déclaré Klausner.

Il a noté que l’efficacité d’un antibiotique dépend du site anatomique infecté par le virus. Les chercheurs devront donc évaluer l’efficacité avec laquelle leurs composés, s’ils sont administrés par la circulation sanguine, peuvent atteindre le pénis, le rectum, la gorge et le vagin pour traiter la gonorrhée dans l’un de ces sites.

Anahtar pense que les modèles d’IA s’avéreront essentiels dans la quête de nouveaux médicaments, surtout maintenant que les chimistes peuvent préparer une gamme de composés plus large que jamais. « En 2012, je pense qu’il y avait un million de composés que l’on pouvait acheter simplement auprès de vendeurs commerciaux, et maintenant c’est plus de 70 milliards », a-t-elle déclaré. Elle vise à développer et à améliorer ses modèles pour tester encore plus de composés à la fois.

Cet article est uniquement à titre informatif et ne vise pas à offrir des conseils médicaux.