Les scientifiques de l'école de médecine de l'Université de Virginie ont créé un outil de calcul pour accélérer le développement de nouveaux traitements sur les maladies. L'outil va au-delà des approches actuelles de l'intelligence artificielle (IA) en identifiant non seulement les populations de patients peut bénéficier, mais aussi le fonctionnement des médicaments à l'intérieur des cellules.
Les chercheurs ont démontré le potentiel de l'outil en identifiant un candidat prometteur pour prévenir l'insuffisance cardiaque, une cause de décès principale aux États-Unis et dans le monde.
Le nouvel outil d'IA appelé Logirx peut prédire comment les médicaments affecteront les processus biologiques dans le corps, aidant les scientifiques à comprendre les effets que les médicaments auront autrement que leur objectif d'origine. Par exemple, les chercheurs ont constaté que l'antidipresseur d'escitalopram, vendu sous le nom de Lexapro, pourrait empêcher des changements nocifs dans le cœur qui conduisent à une insuffisance cardiaque, une condition qui provoque près de la moitié de toutes les décès cardiovasculaires aux États-Unis.
L'IA doit passer de la détection des modèles à la génération de compréhension. Notre outil Logirx nous aide à identifier non seulement les médicaments qui peuvent être réutilisés pour les maladies cardiaques, mais comment ils fonctionnent dans le cœur. «
Jeffrey J. Saumerman. PhD, UVA
Empêcher l'insuffisance cardiaque
L'insuffisance cardiaque tue plus de 400 000 Américains chaque année. L'une de ses caractéristiques est la prolifération des cellules qui épaississent le muscle cardiaque et empêchent l'organe de pomper le sang comme il se doit. Ceci est connu sous le nom d'hypertrophie cardiaque.
Saumerman et son équipe, dirigés par le doctorant Taylor Eggertsen, voulaient voir si Logirx pouvait identifier des médicaments avec le potentiel de prévenir l'hypertrophie cardiaque et, finalement, de la départ de l'insuffisance cardiaque. Ils ont utilisé l'outil pour évaluer 62 médicaments qui avaient été précédemment identifiés comme des candidats prometteurs pour la tâche. Logirx a pu prédire les effets « hors cible » pour sept de ces médicaments qui pourraient aider à prévenir l'hypertrophie cellulaire nocive, qui ont été confirmées dans les cellules pour deux des médicaments.
Les scientifiques ont ensuite évalué les prédictions de Logirx en effectuant des tests de laboratoire et en examinant les résultats chez les patients prenant les médicaments. Ce dernier a révélé que les patients prenant l'escitalopram étaient significativement moins susceptibles de développer une hypertrophie cardiaque.
« Logirx identifie de nouvelles utilisations inattendues pour les anciens médicaments qui sont déjà en sécurité chez l'homme », a déclaré Eggertsen, dans le département de génie biomédical de l'UVA, un programme conjoint de l'École de médecine et de l'école d'ingénierie. « Cet outil peut aider les chercheurs à explorer de nouvelles populations de patients qui pourraient bénéficier d'un médicament ou pour éviter les effets secondaires indésirables. »
Des recherches en laboratoire supplémentaires et des essais cliniques seront nécessaires avant que les médecins ne commencent à prescrire l'escitalopram pour la santé cardiaque. Mais Saumerman est enthousiasmé par le potentiel de Logirx pour faire progresser et accélérer de nouveaux traitements non seulement pour l'hypertrophie cardiaque mais pour une multitude d'autres conditions médicales graves.
« L'IA accélère de nombreux aspects du développement de médicaments, mais il a fait moins de progrès dans la compréhension requise du fonctionnement de ces médicaments dans le corps », a déclaré Saumerman. « Logirx est une étape vers la combinaison de l'IA avec la connaissance existante du fonctionnement des cellules pour trouver de nouvelles utilisations pour les anciens médicaments. »
Résultats publiés
Les chercheurs ont publié leurs résultats dans PNAle Actes de l'Académie nationale des sciences. L'équipe de recherche était composée d'Eggertsen, Joshua G. Travers, Elizabeth J. Hardy, Matthew J. Wolf, Timothy A. McKinsey et Saumerman. Les scientifiques n'ont aucun intérêt financier pour le travail.
