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Le logiciel peut-il prédire la résistance des superbactéries aux nouveaux médicaments?

L'augmentation des bactéries résistantes aux médicaments - comme le SARM - rend de plus en plus difficile la lutte contre les infections courantes, telles que la pneumonie ou les infections des voies urinaires, avec des antibiotiques classiques. Après une exposition répétée, les insectes mutent en souches qui sont immunisées contre les médicaments qui les ont tués.
Les scientifiques ont développé un logiciel capable de prédire le prochain mouvement d'une superbactérie lorsqu'elle développe une résistance aux médicaments.
Crédit d'image: Lei Chen et Yan Liang.

Il y a clairement un besoin désespéré de nouveaux médicaments pour lutter contre ces superbactéries. Mais il y a aussi une autre option - prolonger la vie utile d'un médicament. Maintenant, les chercheurs ont développé un algorithme informatique qui peut aider dans ce domaine.

Imaginez la guerre contre une superbactérie comme une partie d'échecs, à chaque mouvement que votre adversaire fait comme une mutation dans la superbactérie qui le rend plus résistant aux médicaments.

Pour avoir une bonne chance de gagner, il est utile d'anticiper les contre-coups les plus probables de votre adversaire.

Maintenant, une équipe de chercheurs - dont des membres de l’université Duke à Durham, en Caroline du Nord - a mis au point un algorithme informatique qui a toutes les chances de battre une superbactérie à son propre jeu.

Le logiciel, appelé OSPREY, prédit les mutations les plus probables qu’un bug développe en réponse à un nouveau médicament avant même que le médicament ne soit administré aux patients.

Ecrire dans le Actes de l'Académie nationale des sciences, l’équipe décrit comment ils ont testé OSPREY avec la superbactérie SARM (résistante à la méthicilline). Staphylococcus aureus).

Les chercheurs ont programmé l'algorithme pour identifier les modifications génétiques que le SARM devrait subir pour devenir résistant à une nouvelle classe prometteuse de médicament expérimental. Et lorsqu'ils ont exposé le SARM aux nouveaux médicaments, ils ont constaté que certains des changements génétiques prévus par le logiciel se sont produits.

"Cela nous donne une fenêtre sur l'avenir pour voir ce que les bactéries vont faire pour échapper aux médicaments que nous concevons avant le déploiement d'un médicament", explique l'auteur Bruce Donald, professeur d'informatique et de biochimie chez Duke.

L’équipe espère que l’approche qu’ils mettent au point donnera aux concepteurs de médicaments une longueur d’avance dans la course contre les superbactéries, comme l'expliquent Pablo Gainza-Cirauqui, co-auteur et étudiant diplômé de Duke:

"Si nous pouvons en quelque sorte prédire comment les bactéries pourraient réagir à un médicament en particulier à l'avance, nous pouvons changer le médicament, ou planifier le prochain, ou exclure les thérapies peu susceptibles de rester efficaces longtemps."

Formes résistantes de Staphylococcus aureus tue maintenant 11 000 personnes aux États-Unis chaque année - plus que le VIH. En 1975, environ 2% des infections causées par la bactérie étaient résistantes au traitement - passant à 29% en 1991 - et la proportion est désormais de 55%.

Selon le médicament, il peut s'écouler jusqu'à 20 ans avant que des souches résistantes ne se manifestent. Parfois, cela prend seulement 1 an.

Capacité à anticiper de nouvelles mutations bat la recherche de «bibliothèques» de mutations connues

L'équipe pense que des approches comme OSPREY battent la méthode actuelle où les scientifiques doivent rechercher des "bibliothèques" de mutations de résistance précédemment observées - une approche qui n'est pas nécessairement satisfaisante pour prédire de futures mutations. Le professeur Donald explique:

"Avec un nouveau médicament, il y a toujours la possibilité que l'organisme développe différentes mutations qui n'avaient jamais été vues auparavant. C'est ce qui inquiète vraiment les médecins."

OSPREY - qui signifie Open Source Protein REdesign for You - est basé sur un algorithme de conception de protéines. Il identifie les modifications des séquences d'ADN dans la bactérie qui permettraient à la protéine résultante de bloquer le médicament tout en étant capable de fonctionner normalement.

L'équipe a testé OSPREY avec une nouvelle classe de médicaments appelés antifolates liés au propargyl qui attaquent une enzyme bactérienne appelée dihydrofolate réductase (DHFR), utilisée pour construire l'ADN et d'autres tâches. Les médicaments, qui doivent encore être testés chez l'homme, se révèlent prometteurs en tant que nouveau traitement des infections à SARM.

En utilisant OSPREY, l’équipe a proposé une liste de mutations possibles. Ils en ont choisi quatre, dont aucun n’avait été vu auparavant.

Une mutation prédite a réduit l'efficacité des médicaments de 58%

Lorsqu'ils ont traité le SARM avec les nouveaux médicaments, ils ont constaté que plus de la moitié des bactéries ayant survécu portaient la mutation qu'ils prévoyaient donner à l'organisme la plus grande résistance: une infime modification de l'ADN bactérien réduisant l'efficacité des nouveaux médicaments. 58%.

"Le fait que nous ayons effectivement trouvé les nouvelles mutations prédites dans les bactéries est très excitant", a déclaré le professeur Donald, ajoutant que l'approche pourrait être élargie pour anticiper les réponses du bogue.

"Nous pourrions même être en mesure d'inviter un agent pathogène à développer des mutations qui lui permettent d'échapper à un médicament, mais qui le rendra particulièrement sensible à un deuxième médicament, comme un coup de poing un."

L’équipe renforce maintenant OSPREY pour prédire les mutations de résistance aux médicaments conçus pour traiter E. coli et Entérocoque les infections

Selon eux, OSPREY sera utile pour prédire la résistance aux médicaments contre le cancer, le VIH, la grippe et d'autres maladies où la culture de souches résistantes est plus difficile qu'avec les bactéries.

Le professeur Donald et ses collègues développent OSPREY en format open source, de sorte qu'il est librement disponible pour tout chercheur.

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