Des chercheurs de l'Université McMaster et du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont fait deux percées scientifiques à la fois: ils ont non seulement découvert un tout nouvel antibiotique qui cible les maladies inflammatoires de l'intestin (MII), mais a également utilisé avec succès un nouveau type d'IA pour prédire exactement le fonctionnement du médicament. À leur connaissance, c'est une première mondiale pour l'IA.
Détaillé le 3 octobre 2025 dans la revue Nature Microbiology, la découverte dévoile une nouvelle option de traitement prometteuse pour des millions de personnes touchées par la maladie de Crohn et d'autres conditions connexes, tout en présentant de nouvelles applications importantes pour l'IA dans la recherche sur la découverte de médicaments.
« Ce travail montre que nous gratrons la surface en ce qui concerne la découverte de médicaments guidés par l'AI », explique Jon Stokes, professeur adjoint au département de biochimie et en sciences biomédicales de McMaster et en chercheur principal sur la nouvelle étude.
Le développement de notre nouveau médicament, conçu pour cibler les MII, a été accéléré grâce à la collaboration entre les humains et l'IA générative. «
Jon Stokes, Département de biochimie et de sciences biomédicales, McMaster University
Un antibiotique pour les MII
La plupart des antibiotiques utilisés dans les cliniques aujourd'hui sont des médicaments « à large spectre », ce qui signifie qu'ils anéantissent de bonnes bactéries en plus de ceux qui provoquent une maladie – « ils sont des armes nucléaires », explique Stokes.
Cela peut créer des opportunités pour les espèces de bactéries invasives et résistantes aux médicaments, comme E. coli, pour emménager et coloniser les intestins, qui peuvent exacerber des conditions comme celles de Crohn.
Mais l'enterololine, le nouvel antibiotique découvert à McMaster, est un médicament « à spectre étroit », ce qui signifie qu'il épargne le microbiome et n'attaque qu'un groupe spécifique de bogues provoquant la maladie – dans ce cas, une famille de bactéries appelée Enterobacteriaceae, qui comprend E. coli.
Cela signifie qu'il tue non seulement E. coli, mais réduit également l'opportunité de souches résistantes à la drogue pour coloniser l'intestin en premier lieu.
« Ce nouveau médicament est un candidat de traitement vraiment prometteur pour les millions de patients vivant avec des MII », explique Stokes. « Nous n'avons actuellement aucun remède à ces conditions, donc développer quelque chose qui pourrait atténuer de manière significative les symptômes pourrait aider les gens à ressentir une qualité de vie beaucoup plus élevée. »
Comment fonctionnent les médicaments? Demandez simplement à ai
À ce jour, l'IA a été exploitée comme un outil pour prédire quelles molécules pourraient avoir un potentiel thérapeutique, mais cette étude l'a utilisée pour décrire ce que les chercheurs appellent le «mécanisme d'action» (MOA) – ou comment les médicaments attaquent la maladie.
« L'IA a accéléré le taux auquel nous pouvons explorer l'espace chimique pour les nouveaux candidats au médicament, mais, jusqu'à présent, il n'a pas fait grand-chose pour atténuer un goulot d'étranglement majeur dans le développement de médicaments, qui comprend ce que ces nouveaux candidats en médicaments font réellement », explique Stokes.
Les études du MOA, dit-il, sont essentielles pour le développement de médicaments. Ils aident les scientifiques à confirmer la sécurité, à optimiser le dosage, à apporter des modifications pour améliorer l'efficacité, et parfois même à découvrir des cibles médicamenteuses entièrement nouvelles. Ils aident également les régulateurs à déterminer si un candidat de médicament donné convient ou non pour une utilisation chez l'homme.
Mais ils sont également notoirement chers – et lents.
Stokes dit qu'une étude approfondie du MOA peut prendre jusqu'à deux ans et coûter environ 2 millions de dollars; Cependant, en utilisant l'IA, son groupe a fait des enterololines en seulement six mois et pour seulement 60 000 $.
En effet, après la découverte par son laboratoire du nouvel antibiotique, Stokes s'est connecté avec des collègues du MIT en matière d'informatique et de laboratoire d'intelligence artificielle (CSAIL) pour voir si l'une de leurs plates-formes d'apprentissage automatique émergentes pourrait aider à accélérer ses prochaines études MOA.
En seulement 100 secondes, il a reçu une prédiction: son nouveau médicament a attaqué un complexe de protéines microscopiques appelé lolcde, qui est essentiel à la survie de certaines bactéries.
« Une grande partie de l'utilisation de l'IA dans la découverte de médicaments a été de rechercher des espaces chimiques, d'identifier de nouvelles molécules qui pourraient être actives », explique Regina Barzilay, professeur à l'école d'ingénierie du MIT et développeur de Diffdock, le modèle d'IA qui a fait la prédiction. « Ce que nous montrons ici, c'est que l'IA peut également fournir des explications mécanistes, qui sont essentielles pour déplacer une molécule à travers le pipeline de développement. »
Barzilay a récemment été répertorié parmi les personnes les plus influentes du magazine Time dans l'IA.
Stokes souligne que si la prédiction était intrigante, c'était juste cela – une prédiction. Il devrait encore mener des études de MOA traditionnelles en laboratoire.
« Actuellement, nous ne pouvons pas simplement supposer que ces modèles d'IA ont tout à fait raison, mais l'idée que cela pourrait être juste a pris la conjecture de nos prochaines étapes », explique Stokes, membre de l'Institut Michael G. DeGroote pour la recherche sur les maladies infectieuses de McMaster.
Ainsi, son équipe, dirigée en grande partie par l'étudiante diplômée de McMaster, Denise Catacutan, a commencé à enquêter sur le MOA d'Enterololin, en utilisant la prédiction du MIT comme point de départ.
En quelques mois, il est devenu clair que l'IA avait en fait raison.
« Nous avons fait tout notre bilan de MOA standard pour valider la prédiction – pour voir si les expériences sauvegarderaient l'IA, et ils l'ont fait », explique Catacutan, doctorant dans le laboratoire de Stokes. « Le faire de cette façon a rasé un an et demi de notre calendrier normal. »
Avec cela, Stokes a maintenant utilisé avec succès l'IA pour découvrir des candidats de médicaments viables, pour accélérer les efforts mondiaux de découverte de médicaments et pour déterminer le fonctionnement des nouveaux médicaments. Mais, demandez-lui, et il vous dira que – aussi bénéfique soit-il – l'IA n'est qu'un moyen de parvenir à une fin.
« La résistance aux médicaments et notre manque de nouveaux médicaments sont un robinet qui fuit », dit-il. « Vous pouvez le laisser pendant un certain temps, mais vous allez finalement avoir un gros problème. L'IA est ma clé – c'est un outil pour réparer la fuite avant qu'il ne devienne une inondation, et c'est vraiment ça. Mon seul objectif est d'amener de nouveaux médicaments aux patients qui en ont besoin, et tant qu'IA peut m'aider à faire cela, puis je continuerai de trouver de nouvelles façons de l'utiliser. »
La voie de la société de spin-out des patients Stokes, Stoked Bio, a déjà autorisé l'enterololine de McMaster et l'optimise actuellement à usage humain.
La société teste également des versions modifiées du nouvel antibiotique contre d'autres bactéries résistantes aux médicaments, comme Klebsiella, et les premiers résultats sont prometteurs.
« L'identification de l'enterololine souligne la remarquable science émergeant chez McMaster », explique Jeff Skinner, PDG de Stoked Bio. « Nous sommes fiers de nous associer à l'université pour traduire cette percée en thérapies réelles pour les patients. »
Si tout se passe bien, Stokes dit que le nouveau médicament sera prêt pour les essais humains dans les trois ans – un calendrier que son équipe de recherche est désireux de rencontrer.
« Travailler sur quelque chose de translationnel comme celui-ci est surréaliste », explique Catacutan. « Le fait que quelque chose que nous avons découvert en laboratoire puisse un jour aider les patients est vraiment incroyable et renforce vraiment l'importance de notre travail. »
