Une équipe de chercheurs de l'Université Heinrich Heine de Düsseldorf et de l'hôpital universitaire de Düsseldorf, en collaboration avec le Centre luxembourgeois pour la biomédecine des systèmes de l'Université du Luxembourg, a réussi à identifier deux candidats-médicaments prometteurs pour le syndrome de Leigh. Cette étude, publiée dans la revue Nature Communications, marque une avancée majeure pour le traitement de cette maladie rare et dévastatrice. Le syndrome de Leigh est une affection neurodégénérative mitochondriale touchant environ un nouveau-né sur 36 000. Elle affecte le métabolisme énergétique du corps, provoquant des lésions cérébrales et une nécrose. Les symptômes apparaissent généralement dans l'enfance et incluent des retards du développement, des convulsions, une faiblesse musculaire et une insuffisance respiratoire. La prévision de vie des patients est extrêmement courte, la plupart décédant quelques années après le diagnostic. À ce jour, aucun traitement approuvé n'existe, et les faibles effectifs de patients rendent la recherche traditionnelle difficile en raison du manque de modèles cellulaires ou animaux capables de reproduire fidèlement l'évolution de la maladie chez l'humain. Pour surmonter ces obstacles, les chercheurs ont développé un modèle innovant utilisant des organoïdes cérébraux. Ils ont transformé des cellules prélevées sur des patients en cellules souches pluripotentes, capables de se différencier en tous types de tissus. Ces cellules ont ensuite été cultivées pour former des organoïdes cérébraux en trois dimensions, imitant la structure et l'organisation tissulaire du cerveau humain, tout en intégrant les variations génétiques spécifiques à l'origine du syndrome. Une fois ce modèle validé, une stratégie de criblage a été mise en place pour répertorier des médicaments existants susceptibles de traiter la maladie, une approche connue sous le nom de "repositionnement". La complexité de cette tâche a été adressée par l'intervention de l'intelligence artificielle. Une équipe dirigée par le professeur Antonio Del Sol a conçu un algorithme d'apprentissage profond spécifiquement dédié à l'optimisation de ce processus de recherche. L'application de cet algorithme sur les organoïdes a permis d'isoler deux molécules efficaces : le talarozole et la sertaconazole. Le talarozole était initialement développé pour traiter l'acné, tandis que la sertaconazole est déjà approuvée pour le traitement topique des infections fongiques cutanées comme le pied d'athlète. Les expériences ont démontré que ces deux médicaments favorisaient le développement des cellules cérébrales, amélioraient la croissance et réduisaient la libération de lactate, un marqueur de dysfonctionnement mitochondrial. Le professeur Alessandro Prigione, responsable de l'équipe de Düsseldorf, a salué cette réussite comme un tournant pour la recherche sur les maladies rares. Il a souligné que bien que des études supplémentaires soient nécessaires pour confirmer l'efficacité de ces molécules chez les patients, les résultats obtenus sur les modèles organoïdes sont hautement encourageants. Le professeur Del Sol a ajouté que cette méthode confirme la puissance de l'intelligence artificielle pour accélérer la découverte de thérapies pour les maladies négligées. L'algorithme développé pourrait être adapté à l'avenir pour explorer des solutions thérapeutiques pour d'autres pathologies complexes.