La percée du MIT dans les antibiotiques : l’IA conçoit des médicaments contre les infections résistantes aux traitements

A lab assistant analyizing a sample on a petri dish.

Source: manjurulhaque/Envato

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Liz Ticong
Liz Ticong
Aug 15, 2025
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L’IA générative a conçu les premiers médicaments expérimentaux destinés à vaincre des infections mortelles résistantes aux traitements, dans ce que les chercheurs saluent comme une avancée majeure dans le développement des antibiotiques.

Des scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (MIT) affirment que leur approche fondée sur l’IA pourrait ouvrir de nouvelles frontières dans la lutte contre les agents pathogènes résistants, après des premiers tests prometteurs contre certaines des superbactéries les plus dangereuses au monde.

Les premiers résultats annoncent un nouveau chapitre dans la découverte d’antibiotiques

Deux composés expérimentaux, l’un contre le staphylocoque doré résistant à la méthicilline (SARM) et l’autre contre la gonorrhée résistante aux médicaments, ont été créés grâce à l’ IA générative au MIT’s Antibiotics-AI Project. Lors des premiers tests, les deux composés ont tué leurs cibles dans des boîtes de laboratoire et éliminé les infections chez des souris.

Ces travaux, publiés dans Cell sous le titre « Découverte d’antibiotiques contre les agents pathogènes résistants grâce à l’IA générative », ont été dirigés par l’auteur principal, le professeur James Collins, avec pour auteurs principaux Aarti Krishnan, Melis Anahtar et Jacqueline Valeri.

Baptisés DN1 pour le SARM et NG1 pour la gonorrhée résistante aux médicaments, ces médicaments ne ressemblent à aucun antibiotique actuellement utilisé et semblent agir en perturbant les membranes des cellules bactériennes, NG1 ciblant également une protéine jusqu’ici inexploitée.

Ces résultats constituent une percée rare dans un domaine en difficulté depuis des décennies : les infections résistantes aux médicaments tuent environ trois personnes par minute dans le monde, et les décès dus au SARM ont plus que doublé depuis 1990, selon une étude du Global Research on Antimicrobial Resistance (GRAM) Project publiée dans The Lancet.

Bien qu’ils ne puissent être utilisés chez des patients avant plusieurs années, ces nouveaux composés prouvent avec force que l’IA générative peut créer des armes entièrement nouvelles contre certains des agents pathogènes les plus meurtriers, une avancée qui, selon les chercheurs du MIT, ont déclaré à la BBC pourrait ouvrir un « deuxième âge d’or » de la découverte d’antibiotiques.

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L’IA générative explore l’espace chimique à la recherche de nouveaux modèles d’antibiotiques

Les scientifiques du MIT ont utilisé des modèles d’IA avancés pour explorer l’« espace chimique », c’est-à-dire le vaste univers des structures moléculaires possibles, à la recherche de nouvelles façons de tuer les bactéries résistantes. Contrairement à la découverte classique de médicaments, qui s’appuie sur des bibliothèques de substances chimiques existantes, l’IA a généré des millions de composés virtuels encore jamais observés.

Deux stratégies ont guidé cette recherche. La première partait d’un fragment chimique connu pour nuire à Neisseria gonorrhoeae, puis utilisait des modèles d’IA pour élaborer à partir de celui-ci des candidats-médicaments complets. La seconde permettait aux algorithmes de créer des molécules entièrement nouvelles contre le SARM, sans modèle de départ.

Des modèles d’apprentissage automatique entraînés à repérer le potentiel antibactérien ont passé au crible des dizaines de millions de molécules, éliminant celles jugées toxiques ou trop similaires aux antibiotiques actuels. À partir de cette vaste sélection numérique, les chercheurs ont synthétisé et testé les candidats les plus prometteurs, un processus qui a finalement abouti à NG1 et DN1.

L’IA fait tomber les barrières dans le diagnostic, le traitement et au-delà

L’intelligence artificielle progresse peut-être sur de nombreux fronts, mais la santé est l’un de ses champs de bataille les plus cruciaux. Peu d’autres domaines présentent un enjeu comparable : celui de pouvoir réellement sauver des vies.

De dépasser les médecins dans les diagnostics complexes à repérer des spermatozoïdes viables dans les cas d’infertilité sévère, mettre en relation les patients atteints d’un cancer de la prostate avec les traitements adaptés, et prédire la survie des patients atteints de cancer à partir de photos du visage, l’IA ouvre de nouvelles voies dans la manière de découvrir et de dispenser les soins.

Liz Ticong

Liz Ticong is a staff writer for eWeek and TechRepublic focused on AI, cybersecurity, enterprise software, and data. She has more than 10 years of editorial experience as a technology industry writer, combining reporting, product research, and hands-on software testing in her coverage. Her work has been published on Datamation, Enterprise Networking Planet, and TechnologyAdvice.com. She writes technology news, software reviews, product comparisons, and buyer’s guides for business and IT readers.

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