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L’intelligence artificielle a été utilisée pour identifier un nouvel antibiotique capable de tuer un type de bactérie responsable de nombreuses infections résistantes aux médicaments.
Le nouvel antibiotique a été identifié par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology et de l’Université McMaster à partir d’une bibliothèque de près de 7 000 composés médicamenteux potentiels.
Les chercheurs ont utilisé un modèle d’apprentissage automatique qu’ils avaient formé pour évaluer si un composé chimique inhiberait la croissance d’acinetobacter baumannii.
James Collins, de l’Institute for Medical Engineering and Science et du Department of Biological Engineering du MIT, a déclaré que la recherche soutient l’idée que “l’IA peut considérablement accélérer et étendre notre recherche de nouveaux antibiotiques”.
“Je suis ravi que ce travail montre que nous pouvons utiliser l’IA pour aider à combattre les agents pathogènes problématiques tels que l’acinetobacter baumannii.”
Acinetobacter baumannii se trouve souvent dans les hôpitaux et peut entraîner une pneumonie, une méningite et d’autres maladies graves.
Jonathan Stokes, professeur adjoint de biochimie et de sciences biomédicales à l’Université McMaster, a déclaré que l’acinetobacter peut survivre sur les poignées de porte et l’équipement des hôpitaux pendant de longues périodes et qu’il peut absorber les gènes de résistance aux antibiotiques de son environnement.
“Il est maintenant très courant de trouver des isolats d’acinetobacter baumannii résistants à presque tous les antibiotiques.”
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Les chercheurs prévoient d’utiliser leur modélisation pour identifier des antibiotiques potentiels pour d’autres types d’infections résistantes aux médicaments et espèrent que de tels composés seront développés pour être utilisés chez les patients.
Leurs recherches sont publiées dans Nature Chemical Biology.
L’intelligence artificielle est également utilisée dans la lutte contre le cancer du sein, aidant les scientifiques à développer un modèle qui pourrait prédire si une branche agressive de la maladie se propagera.
Le modèle d’IA détecte les changements dans les ganglions lymphatiques des femmes atteintes d’un cancer du sein triple négatif – l’un des premiers endroits où le cancer du sein se propage souvent est les ganglions lymphatiques sous le bras du même côté, et dans ces cas, les patientes auront probablement besoin d’un traitement plus intensif .
Le Dr Anita Grigoriadis, qui a dirigé la recherche à la Breast Cancer Now Unit du King’s College de Londres, a déclaré que le développement donnerait aux médecins “un autre outil dans leur arsenal pour aider à prévenir le cancer du sein secondaire”.
Elle a déclaré: “En démontrant que les modifications des ganglions lymphatiques peuvent prédire si le cancer du sein triple négatif se propagera, nous nous sommes appuyés sur nos connaissances croissantes du rôle important que la réponse immunitaire peut jouer dans la compréhension du pronostic d’un patient.”
Les chercheurs ont testé leur modèle d’IA sur plus de 5 000 ganglions lymphatiques donnés par 345 patientes à des biobanques, et le modèle a ensuite pu établir la probabilité de propagation du cancer du sein en analysant la réponse immunitaire.
Environ 15% de tous les cancers du sein au Royaume-Uni sont triple négatifs et représentent environ 25% des décès par cancer du sein.
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L’intelligence artificielle a été utilisée pour identifier un nouvel antibiotique capable de tuer un type de bactérie responsable de nombreuses infections résistantes aux médicaments.
Le nouvel antibiotique a été identifié par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology et de l’Université McMaster à partir d’une bibliothèque de près de 7 000 composés médicamenteux potentiels.
Les chercheurs ont utilisé un modèle d’apprentissage automatique qu’ils avaient formé pour évaluer si un composé chimique inhiberait la croissance d’acinetobacter baumannii.
James Collins, de l’Institute for Medical Engineering and Science et du Department of Biological Engineering du MIT, a déclaré que la recherche soutient l’idée que “l’IA peut considérablement accélérer et étendre notre recherche de nouveaux antibiotiques”.
“Je suis ravi que ce travail montre que nous pouvons utiliser l’IA pour aider à combattre les agents pathogènes problématiques tels que l’acinetobacter baumannii.”
Acinetobacter baumannii se trouve souvent dans les hôpitaux et peut entraîner une pneumonie, une méningite et d’autres maladies graves.
Jonathan Stokes, professeur adjoint de biochimie et de sciences biomédicales à l’Université McMaster, a déclaré que l’acinetobacter peut survivre sur les poignées de porte et l’équipement des hôpitaux pendant de longues périodes et qu’il peut absorber les gènes de résistance aux antibiotiques de son environnement.
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Le modèle d’IA détecte les changements dans les ganglions lymphatiques des femmes atteintes d’un cancer du sein triple négatif – l’un des premiers endroits où le cancer du sein se propage souvent est les ganglions lymphatiques sous le bras du même côté, et dans ces cas, les patientes auront probablement besoin d’un traitement plus intensif .
Le Dr Anita Grigoriadis, qui a dirigé la recherche à la Breast Cancer Now Unit du King’s College de Londres, a déclaré que le développement donnerait aux médecins “un autre outil dans leur arsenal pour aider à prévenir le cancer du sein secondaire”.
Elle a déclaré: “En démontrant que les modifications des ganglions lymphatiques peuvent prédire si le cancer du sein triple négatif se propagera, nous nous sommes appuyés sur nos connaissances croissantes du rôle important que la réponse immunitaire peut jouer dans la compréhension du pronostic d’un patient.”
Les chercheurs ont testé leur modèle d’IA sur plus de 5 000 ganglions lymphatiques donnés par 345 patientes à des biobanques, et le modèle a ensuite pu établir la probabilité de propagation du cancer du sein en analysant la réponse immunitaire.
Environ 15% de tous les cancers du sein au Royaume-Uni sont triple négatifs et représentent environ 25% des décès par cancer du sein.
