L'intelligence artificielle peut augmenter l'efficacité de la réutilisation des médicaments pour les troubles psychiatriques

Revue par Emily Henderson, B.Sc.3 août 2020

L'intelligence artificielle peut augmenter l'efficacité de la recherche sur le repositionnement ou la réutilisation de médicaments, selon une étude publiée dans Psychiatrie translationnelle. Dans l'étude, qui a été soutenue par la São Paulo Research Foundation – FAPESP, des chercheurs brésiliens ont corrélé les informations sur les gènes associés aux troubles psychiatriques et neurologiques et les médicaments approuvés pour une utilisation dans le traitement d'autres maladies susceptibles d'inhiber ou d'activer ces gènes.

L'étude a identifié 63 médicaments ciblant 31 gènes et candidats potentiels pour des tests contre la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson, la maladie de Huntington, la dépression, l'anxiété, le trouble bipolaire, la schizophrénie et l'autisme. Un total de 1 588 gènes ont été corrélés avec 722 médicaments.

En plus d'identifier ces candidats médicaments, les chercheurs ont également développé une nouvelle approche de criblage de médicaments qui peut être utilisée dans des études sur d'autres maladies. Ils ont ensuite appliqué la nouvelle méthodologie dans une autre étude dans le but de réutiliser des médicaments pour traiter le COVID-19.

« Nous produisons beaucoup plus de connaissances que nous ne pouvons en absorber. Les revues scientifiques publient plus d'un million d'articles par an, il est donc impossible de se tenir au courant de la littérature dans des domaines autres que ses intérêts de recherche », Helder Nakaya, chercheur principal de l'étude , Raconté.

Nakaya est professeur à l'École des sciences pharmaceutiques de l'Université de São Paulo (FCF-USP) au Brésil et chercheur principal au Centre de recherche sur les maladies inflammatoires (CRID), l'un des centres de recherche, d'innovation et de diffusion (RIDC) financé par FAPESP.

Nouvelle approche: médecine de réseau

Le développement de médicaments requiert beaucoup de temps et d'argent. La réutilisation peut être un raccourci vital car les médicaments existants ont déjà passé les tests de sécurité appropriés. L'approche habituelle consiste à étudier comment les médicaments et les maladies partagent les mécanismes moléculaires.

Pour rendre ces corrélations plus efficaces, les chercheurs ont utilisé une approche d'apprentissage automatique connue sous le nom de médecine de réseau pour étudier les caractéristiques moléculaires et les mécanismes des troubles psychiatriques et neurologiques.

La médecine de réseau est un domaine émergent qui combine la biologie des systèmes et la science des réseaux pour comprendre comment les gènes interagissent dans la maladie et la santé. « Nous avons organisé et structuré un réseau de connaissances sur les troubles psychiatriques et neurologiques en corrélation avec des informations sur les médicaments et les gènes pertinents », a expliqué Nakaya. « La médecine de réseau utilise la théorie des graphes pour analyser ces interactions complexes et proposer des médicaments qui n'ont jamais été testés pour le traitement de certaines maladies. »

Le groupe a utilisé IBM Watson pour Drug Discovery (WDD), ainsi que des programmes développés dans son propre laboratoire, pour extraire des informations dans des millions d'articles scientifiques publiés au cours des 50 dernières années et construire un réseau reliant les connaissances sur les troubles, les gènes et les médicaments.

IBM WDD peut lire plus de 20 millions d'articles infiniment plus rapidement qu'un être humain. L'ordinateur a utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique pour établir des corrélations basées sur les informations contenues dans les articles, telles que l'activation et l'inhibition des gènes par certaines substances, et les liens entre ces processus et les problèmes de santé mentale. Ce n'est pas magique. Vous n'appuyez pas simplement sur un bouton pour obtenir des résultats. Il est difficile d'identifier les associations qui sont importantes. « 

Helder Nakaya, chercheur principal de l'étude

Outil pour diriger les études futures

Les chercheurs ont trouvé des candidats entièrement nouveaux pour les études de réutilisation des médicaments. « L'analyse a révélé des médicaments jamais décrits auparavant comme des alternatives pour le traitement des troubles psychiatriques et neurologiques. Nous espérons que d'autres chercheurs utiliseront la liste produite par nos recherches pour commencer les tests in vitro, sur les animaux et dans les futurs essais cliniques si tout se passe bien pour déterminer si ces médicaments agissent effectivement contre les maladies indiquées », a déclaré Thomaz Lüscher Dias, premier auteur de l'article. L'étude a été menée dans le cadre de sa recherche de doctorat, qui a été soutenue par la Coordination pour l'amélioration du personnel de l'enseignement supérieur du ministère de l'Éducation (CAPES) et supervisée par Nakaya.

Le processus de réutilisation des médicaments a été rendu plus efficace par la combinaison de l'apprentissage automatique et de la médecine en réseau. « Au lieu de sélectionner 2 000 candidats possibles et ensuite de tester pour déterminer lequel d'entre eux pourrait traiter une maladie, il est possible d'utiliser les résultats de notre étude pour analyser une liste beaucoup plus petite et plus affirmée de candidats probables », a déclaré Dias.

Dans une étude qui sera publiée prochainement, le groupe dirigé par Nakaya a mené des expériences en laboratoire pour tester les effets de l'un des médicaments de la liste lorsqu'il est utilisé pour traiter la schizophrénie. « Nous avons mis en place une collaboration de recherche pour déterminer si le traitement avec ce médicament est efficace. Les validations expérimentales sont fondamentales pour prouver l'utilité de ces analyses », a-t-il déclaré.

Les chercheurs appliquent également la méthodologie pour rechercher des corrélations entre les médicaments, les gènes et le COVID-19. «Dans ce cas, nous utilisons un grand volume d'informations sur les maladies infectieuses causées par tous les types de virus, ainsi que les principaux problèmes liés au COVID-19 sévère, pour rechercher des associations et créer des réseaux reliant les gènes et les médicaments qui peuvent être Dans la crise actuelle, il est essentiel de restreindre le champ d'étude. La médecine de réseau peut contribuer à nous aider à nous concentrer de cette manière », a-t-il déclaré.