La tuberculose est une grave menace mondiale pour la santé qui a infecté plus de 10 millions de personnes en 2022. Stransion dans l'air et dans les poumons, l'agent pathogène qui provoque « TB » peut entraîner une toux chronique, des douleurs thoraciques, de la fatigue, de la fièvre et une perte de poids. Alors que les infections sont plus étendues dans d'autres parties du monde, une grave épidémie de tuberculose qui se déroule actuellement au Kansas a entraîné deux décès et est devenue l'une des plus importantes jamais enregistrées aux États-Unis.
Bien que la tuberculose soit généralement traitée avec des antibiotiques, la montée des souches résistantes aux médicaments a conduit à un besoin urgent de nouveaux candidats médicamenteux.
Une nouvelle étude publiée dans le Actes de l'Académie nationale des sciences Décrit la nouvelle utilisation de l'intelligence artificielle pour dépister les candidats aux composés antimicrobiens qui pourraient être développés en nouveaux traitements médicamenteux de la tuberculose. L'étude a été dirigée par des chercheurs de l'Université de Californie San Diego, Linnaeus Bioscience Inc. et le Center for Global Infectious Disease Research au Seattle Children's Research Institute.
Linnaeus Bioscience est une entreprise de biotechnologie basée à San Diego fondée sur la technologie développée dans les laboratoires de l'UC San Diego School of Biological Sciences du professeur Joe Pogliano et Dean Kit Pogliano. Leur méthode de profilage cytologique bactérien (BCP) fournit un raccourci pour comprendre le fonctionnement des antibiotiques en déterminant rapidement leurs mécanismes sous-jacents.
La recherche de nouvelles cibles de médicament de tuberculose sous les méthodes de laboratoire traditionnelles s'est historiquement révélée être ardue et longue en partie à la difficulté de comprendre comment les nouveaux médicaments fonctionnent contre Mycobacterium tuberculosisla bactérie qui provoque la maladie.
Le nouveau PNA L'étude décrit le développement de «MyCobCP», une technologie de nouvelle génération développée avec le financement de la Fondation Gates. La nouvelle méthode adapte le BCP avec l'apprentissage en profondeur – un type d'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones en forme de cerveau – pour surmonter les défis traditionnels et ouvrir de nouvelles vues de Mycobacterium tuberculosis Cellules.
C'est la première fois que ce type d'analyse d'image utilisant l'apprentissage automatique et l'IA est appliqué de cette manière aux bactéries. Les images de tuberculose sont intrinsèquement difficiles à interpréter par l'œil humain et les mesures de laboratoire traditionnelles. L'apprentissage automatique est beaucoup plus sensible à la possibilité de capter les différences de formes et de modèles qui sont importantes pour révéler les mécanismes sous-jacents. «
Joe Pogliano, co-auteur du papier, professeur au Département de biologie moléculaire
Plus de deux ans de développement, les auteurs principaux de l'étude Diana Quach et Joseph Sugie ont façonné la technologie MYCOBCP en formant des outils d'IA appelés réseaux neuronaux convolutionnels avec plus de 46 000 images de cellules TB (maintenant chez Linnaeus Bioscience, Quach et Sugie ont tous deux reçu leur doctorat de la Shu Chien-Gene Lay Département de bio-ingénierie et a terminé les nominations postdoctorales dans les laboratoires de Pogliano au Département de biologie moléculaire).
« Les cellules de la tuberculose sont groupées et semblent toujours rester près les unes des autres, donc la définition des limites cellulaires ne semblait pas possible », a déclaré Sugie, directrice de la technologie chez Linnaeus Bioscience. « Au lieu de cela, nous avons sauté directement pour laisser l'ordinateur analyser les modèles des images pour nous. »
Linnaeus s'est associé à l'expert en tuberculose Tanya Parish of Seattle Children's Research Institute pour développer BCP pour Mycobacteria. Le nouveau système a déjà largement accéléré les capacités de recherche de la TB de l'équipe et a aidé à identifier des composés candidats optimaux pour le développement de médicaments.
« Un élément essentiel de la progression vers les nouveaux candidats médicamenteux est de déterminer leur fonctionnement, ce qui a été techniquement difficile et prend du temps », a déclaré Parish, co-auteur de l'étude. « Cette technologie étend et accélère notre capacité à le faire et nous permet de hiérarchiser les molécules sur lesquelles travailler en fonction de leur mode d'action. Nous étions ravis de collaborer avec Linnaeus dans leur travail pour développer cette technologie pour M. tuberculosis. «
UC San Diego Biotech Spinoff Tackles Global Health Issue
Linnaeus Bioscience a été lancé en 2012 avec une technologie développée par l'UC de San Diego qui a promis de changer le visage de la compréhension du fonctionnement des antibiotiques.
« Nous avons développé un profilage cytologique bactérien et cela nous a permis de regarder les cellules bactériennes d'une manière nouvelle », a déclaré Joe Pogliano. « Cela nous a permis de Vraiment voir La façon dont les cellules se penchent sur le traitement avec des antibiotiques afin que nous puissions interpréter leurs mécanismes sous-jacents. Nous décrivons cette méthode comme équivalente à effectuer une autopsie sur une cellule bactérienne. «
L'établissement de la bioscience Linnaeus dans le centre régional de la biotechnologie de San Diego a permis à Joe et Kit Pogliano de pousser la technologie BCP sur le marché, où d'autres sociétés pourraient y avoir accès. L'entreprise reçoit désormais des échantillons du monde entier pour une analyse rapide et une identification de nouveaux candidats au médicament bactérien.
Pogliano attribue à la communauté de la biotechnologie, en particulier la maison précoce de l'entreprise dans l'incubateur de San Diego JLABS, qui soutient les sociétés de biotechnologie à un stade précoce, comme essentielle à la croissance et au succès de l'entreprise.
« Nous n'aurions pas pu faire décoller Linnaeus Bioscience sans la communauté biotechnologique de soutien et l'infrastructure fournie à JLABS », a déclaré Pogliano. « Tous les employés de l'entreprise à Linnaeus ont obtenu leur doctorat à l'UC San Diego, donc cela est devenu une grande réussite de la communauté de la communauté de la biotechnologie de l'UC San Diego, des anciens et de San Diego Biotech Community Success Story, culminant dans cette nouvelle plate-forme d'IA pour aider à résoudre la crise de la résistance aux antibiotiques. »
En plus de Quach, Pogliano et Sugie, les coauteurs du journal incluent Marc Sharp, Sara Ahmed, Lauren Ames, Amala Bhagwat, Aditi Deshpande et Parish de Tanya.
