L'IA identifie des candidats contre la leucémie
Une équipe de chercheurs de l'Université Rice, dirigée par la professeure de biosciences Natasha Kirienko, a mis au point une nouvelle méthode de criblage informatique capable d'identifier des candidats-médicaments ciblant spécifiquement les cellules de leucémie myéloïde aiguë. Les résultats de cette recherche, publiés récemment dans la revue Leukemia, démontrent l'efficacité d'une approche inversée couplant intelligence artificielle et modélisation moléculaire pour repérer des molécules thérapeutiques prometteuses. Contrairement aux criblages traditionnels qui testent aveuglément des milliers de composés, cette méthode utilise l'apprentissage automatique pour identifier d'abord les fonctions biologiques recherchées, puis sélectionne les molécules susceptibles de les produire. Les chercheurs ont défini trois critères essentiels : induire la mort cellulaire programmée, stimuler le recyclage des organites et inhiber une enzyme clé appelée glutathion réductase. Sur plus de quatre millions de composés virtuels, le logiciel a retenu moins d'une centaine de candidats, dont les vingt meilleurs ont été validés expérimentalement. L'inhibition de la glutathione réductase s'est révélée être une stratégie particulièrement ciblée. Les cellules de leucémie présentent un métabolisme élevé et dépendent fortement de leurs mitochondries pour produire de l'énergie. Cette activité génère d'importantes quantités d'espèces réactives de l'oxygène, des déchets toxiques que les cellules doivent neutraliser. Chez les cellules saines, des mécanismes secondaires compensent facilement la perte de cette enzyme. En revanche, les cellules leucémiques, surchargées en production d'énergie, ne peuvent pas éliminer cet excès de toxines, ce qui entraîne leur destruction sélective. Les tests en laboratoire ont confirmé la spécificité de ces composés. Lorsqu'ils ont été appliqués à des lignées cellulaires de leucémie et à des échantillons prélevés chez des patients, les molécules ont ciblé préférentiellement les cellules cancéreuses sans endommager les cellules sanguines normales. En association avec des traitements existants, ces nouveaux composés ont montré un effet synergique, éliminant entre 95 et 97 pour cent des cellules cancéreuses tout en ne touchant que 5 pour cent des cellules saines. Cette approche hybride, fruit d'une collaboration interdisciplinaire impliquant des spécialistes des universités de Houston et du MD Anderson Cancer Center, ouvre la voie à un nouveau pipeline de découverte de médicaments. Les chercheurs prévoient désormais d'appliquer cette méthodologie à d'autres types de tumeurs, offrant ainsi une approche plus précise et moins toxique pour les traitements oncologiques futurs.
