Une équipe de chercheurs de la Perelman School of Medicine de l'Université de Pennsylvanie a révélé que des protéines prions, traditionnellement associées à des maladies neurodégénératives rares, pourraient abriter de puissants candidats antibiotiques. Publiées dans Nature Microbiology, ces recherches démontrent comment l'intelligence artificielle transforme la découverte de molécules contre les infections bactériennes résistantes. En exploitant une plateforme d'apprentissage profond nommée APEX 1.1, les chercheurs ont analysé 19,3 millions de courts fragments peptidiques extraits de 2 897 protéines prions et apparentées. L'algorithme a identifié 1 179 séquences aux propriétés antimicrobiennes probables, baptisées prionines. Cette découverte élargit la perception de ces protéines, suggérant qu'elles pourraient également contribuer à la défense immunitaire innée au-delà de leur rôle pathologique connu. Soixante-quinze peptides jugés les plus prometteurs par l'IA ont été testés contre onze pathogènes, dont des souches résistantes. Cinquante-neuf ont inhibé la croissance bactérienne et quarante-deux ont démontré une activité forte à de faibles concentrations. Le mécanisme d'action principal consiste à perturber les membranes cellulaires des bactéries. Ces molécules se sont révélées peu toxiques pour les hôtes, seize d'entre elles n'ayant causé aucun dommage mesurable sur les cellules humaines ou les globules rouges lors des essais en éprouvette. Pour valider ces résultats in vivo, deux candidats, issus respectivement d'un champignon et d'un ver rond, ont été administrés à des souris infectées par Acinetobacter baumannii, une bactérie difficile à traiter. L'expérience a réduit la charge bactérienne avec une efficacité comparable à celle de la polymyxine B, sans entraîner de perte de poids ni d'effets secondaires notables. Ces résultats confirment que l'IA peut servir de véritable plateforme de découverte, validant sur le terrain les prédictions algorithmiques. Ces travaux prolongent les recherches du professeur César de la Fuente sur l'exploration systématique de protéines pour y extraire des séquences biologiquement actives. En appliquant cette approche aux prions, l'équipe ouvre une nouvelle voie face au déclin des antibiotiques conventionnels. Bien que l'étude ne prouve pas que les prionines soient naturellement libérées lors d'une infection, elle établit que ces protéines constituent un réservoir thérapeutique inexploité et invite à interroger les liens entre agrégation protéique et immunité. En dévoilant ces fragments antimicrobiens enfouis, l'intelligence artificielle élargit considérablement le champ de la pharmacologie. Cette approche démontre que des molécules historiquement cantonnées à un récit médical défavorable peuvent porter une seconde fonction à vocation thérapeutique, offrant ainsi des alternatives concrètes pour pallier la crise de la résistance aux antibiotiques.