Des bactériophages conçus par IA prometteurs contre E. coli résistante
Des chercheurs de Stanford ont utilisé le modèle d’IA générative Evo 2 pour concevoir près de 300 bactériophages—des virus infectant les bactéries—et des tests en laboratoire ont révélé 16 d’entre eux dotés d’une forte activité contre E. coli. L’étude s’est concentrée sur le phage compact ΦX174, dont le génome est inférieur à 6 000 paires de bases, ce qui en fait un modèle pratique. Evo 2 a généré des milliers de génomes candidats en une seule passe, puis l’équipe a synthétisé chimiquement et testé les meilleurs après un filtrage computationnel.
Du code à la boîte de Petri
Evo 2 avait pour mission de produire des génomes entiers de ΦX174 à partir de séquences minimales, sans modification humaine. Certains bactériophages générés par IA ont surpassé le ΦX174 naturel dans les essais en laboratoire, affichant une meilleure fitness. Les chercheurs ont ensuite développé un cadre computationnel pour prioriser les candidats en vue de la synthèse de l’ADN, réduisant ainsi les coûts en ciblant les séquences les plus prometteuses. Ce n’est qu’après la synthèse et les tests qu’ils ont confirmé la viabilité des génomes.
Combattre la résistance avec des cocktails de phages
Comme les bactéries peuvent rapidement développer une résistance à un phage unique, l’équipe a sélectionné 16 phages génétiquement distincts pour créer un mélange. Dans les expériences, ce cocktail a contourné la résistance chez E. coli, devenue immunisée contre le ΦX174 naturel. « Si la bactérie développe une résistance à un phage unique, c’est la fin du traitement », explique Brian Hie, professeur assistant en génie chimique. « Mais avec plusieurs phages génétiquement distincts dans un mélange, il est bien plus difficile pour la bactérie de résister à l’ensemble du cocktail. »
Pourquoi c’est important
Ce projet démontre que l’IA générative peut proposer des génomes viraux entièrement nouveaux fonctionnels en laboratoire, et pas seulement modifier ceux existants. Cette approche pourrait accélérer la découverte d’agents antibactériens à l’heure où la résistance aux antibiotiques progresse. Bien que la synthèse et les tests restent des goulots d’étranglement, le cadre montre comment l’IA peut réduire les coûts expérimentaux et orienter plus efficacement les travaux en laboratoire. Les résultats soulignent aussi le potentiel des phages comme outil complémentaire aux antibiotiques, notamment pour traiter les infections tenaces.
Source : AI News. Synthèse éditoriale assistée par IA — TechnoExpress.