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Des chercheurs de Tufts utilisent l’apprentissage automatique pour identifier de nouveaux cocktails de mĂ©dicaments contre la tuberculose

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Imaginez que vous disposez de 20 nouveaux composĂ©s qui ont montrĂ© une certaine efficacitĂ© dans le traitement d’une maladie comme la tuberculose (TB), qui touche 10 millions de personnes dans le monde et en tue 1,5 million chaque annĂ©e. Pour un traitement efficace, les patients doivent prendre une combinaison de trois ou quatre mĂ©dicaments pendant des mois, voire des annĂ©es, car la bactĂ©rie de la tuberculose se comporte diffĂ©remment dans diffĂ©rents environnements cellulaires et, dans certains cas, Ă©volue pour devenir rĂ©sistante aux mĂ©dicaments. Vingt composĂ©s dans des combinaisons de trois et quatre mĂ©dicaments offrent près de 6 000 combinaisons possibles. Comment dĂ©cider des mĂ©dicaments Ă  tester ensemble ?

Dans une Ă©tude rĂ©cente, publiĂ©e dans le numĂ©ro de septembre de Cell Reports Medicine, des chercheurs de l’universitĂ© de Tufts ont utilisĂ© les donnĂ©es de grandes Ă©tudes contenant des mesures en laboratoire de combinaisons de deux mĂ©dicaments contre la tuberculose (12). Ă€ l’aide de modèles mathĂ©matiques, l’Ă©quipe a dĂ©couvert un ensemble de règles que les paires de mĂ©dicaments doivent satisfaire pour ĂŞtre de bons traitements potentiels dans le cadre de cocktails de trois et quatre mĂ©dicaments.

L’utilisation de paires de mĂ©dicaments plutĂ´t que de mesures de combinaisons de trois et quatre mĂ©dicaments rĂ©duit considĂ©rablement la quantitĂ© de tests Ă  effectuer avant de faire passer une combinaison de mĂ©dicaments Ă  l’Ă©tude.

En utilisant les règles de conception que nous avons Ă©tablies et testĂ©es, nous pouvons substituer une paire de mĂ©dicaments Ă  une autre paire de mĂ©dicaments et savoir avec un haut degrĂ© de confiance que cette paire de mĂ©dicaments devrait fonctionner de concert avec l’autre paire de mĂ©dicaments pour tuer la bactĂ©rie de la tuberculose dans le modèle rongeur. Le processus de sĂ©lection que nous avons mis au point est Ă  la fois plus simple et plus prĂ©cis dans la prĂ©diction du succès que les processus antĂ©rieurs, qui prenaient nĂ©cessairement en compte moins de combinaisons. »

Bree Aldridge, professeur associĂ© de biologie molĂ©culaire et de microbiologie Ă  la facultĂ© de mĂ©decine de l’universitĂ© Tufts et d’ingĂ©nierie biomĂ©dicale Ă  l’Ă©cole d’ingĂ©nierie, et membre du corps enseignant du programme d’immunologie et de microbiologie molĂ©culaire Ă  l’Ă©cole supĂ©rieure des sciences biomĂ©dicales.

Le laboratoire d’Aldridge, qui est l’auteur correspondant de l’article et Ă©galement le directeur associĂ© du Tufts Stuart B. Levy Center for Integrated Management of Antimicrobial Resistance, a prĂ©cĂ©demment dĂ©veloppĂ© et utilise DiaMOND, ou mesure diagonale des interactions mĂ©dicamenteuses Ă  n voies, une mĂ©thode permettant d’Ă©tudier systĂ©matiquement les interactions entre paires et combinaisons de mĂ©dicaments d’ordre supĂ©rieur afin d’identifier des rĂ©gimes de traitement plus courts et plus efficaces pour la tuberculose et potentiellement d’autres infections bactĂ©riennes. Grâce aux règles de conception Ă©tablies dans cette nouvelle Ă©tude, les chercheurs pensent pouvoir augmenter la vitesse Ă  laquelle les scientifiques dĂ©terminent les combinaisons de mĂ©dicaments qui traiteront le plus efficacement la tuberculose, deuxième cause de mortalitĂ© infectieuse dans le monde.

Les recherches rapportĂ©es dans cet article ont Ă©tĂ© soutenues par la Fondation Bill & Melinda Gates sous le numĂ©ro d’attribution OPP1189457 et par la Commission europĂ©enne. les National Institutes of Health (Instituts nationaux de la santĂ©) sous le numĂ©ro de bourse 1U54CA225088. Des informations complètes sur les auteurs, les financeurs et les conflits d’intĂ©rĂŞts sont disponibles dans l’article publiĂ©. Le contenu n’engage que la responsabilitĂ© des auteurs et ne reprĂ©sente pas nĂ©cessairement l’opinion officielle des National Institutes of Health.

Source :

Référence du journal :

Larkins-Ford, J., et al. (2022) Principes de conception permettant d’assembler des combinaisons de mĂ©dicaments pour un traitement efficace de la tuberculose en utilisant des mesures interprĂ©tables de la rĂ©ponse mĂ©dicamenteuse par paire. Rapports de cellules de mĂ©decine. doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100737.

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