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[…] L’équipe derrière cette innovation s’est appuyée sur d’anciens travaux dédiés sur des modèles de machine learning entraînés à reconnaître les structures moléculaires et à en déduire des capacités particulières — comme tuer une bactérie. Ce type d’algorithme existait donc déjà, mais aucun n’avait abouti à une découverte réelle, applicable sur le vivant. L’intelligence artificielle développée par le MIT est bien plus performante que tout ce qui avait conçu auparavant : elle a la capacité de « scanner des centaines de millions de composants chimiques » en seulement quelques heures. Et il lui a bel et bien fallu une poignée d’heures pour découvrir le puissant antibiotique. Voici comment s’est déroulée cette découverte, qui est une première dans l’histoire de l’IA et de la biologie.

L’halicin a d’ores et déjà été testée in vivo sur des souris infectées par A. baumannii : de nombreux soldats revenant des guerres d’Irak et d’Afganistan sont revenus avec cette maladie bactériologique, contre laquelle aucun antibiotique n’a jamais pu être trouvé jusqu’ici. Or, chez les souris, il n’a fallu que 24h à l’halicin pour tuer A. baumannii. Les chercheurs ont aussi effectué des tests à partir de cellules prélevées sur des patients humains. Là encore, les résultats sont exceptionnels : l’antibiotique a pu détruire Mycobacterium tuberculosis, l’agent pathogène à l’origine de la tuberculose.

« Notre approche a révélé cette molécule incroyable qui est sans conteste l’un des antibiotiques les plus puissants ayant été découverts », affirme James Collins. L’algorithme de machine learning que le MIT offre une échelle de recherche qui serait trop coûteuse pour les approches traditionnelles. Après avoir découvert l’halicin, les chercheurs ont programmé l’IA pour qu’elle scanne une base de données plus massive, comportant des millions de millions de composés chimiques. Les premiers résultats montrent que l’IA a dégoté 23 antibiotiques potentiels, dont deux seraient au moins aussi puissants que l’halicin.

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