Machine vs virus: Déployer l'intelligence artificielle contre les futures pandémies
L'intelligence artificielle est utilisée pour concevoir des vaccins pour des virus que nous ne connaissons même pas encore.
- 21 juillet 2023
- 4 min de lecture
- par Linda Geddes
Comment concevoir un vaccin contre un virus qui n'est pas encore connu de l'homme ? Faire cela pourrait nous armer contre les futures pandémies en réduisant rapidement le temps nécessaire pour développer des vaccins protecteurs.
La plupart des vaccins fonctionnent en montrant au système immunitaire des parties de protéines virales, qui sont souvent instables ou se désagrègent lorsqu'elles sont produites en laboratoire ou dans une installation de fabrication. Concevoir des vaccins contre de nouveaux agents pathogènes exige non seulement la capacité de prédire les protéines qu'ils pourraient contenir, mais aussi de trouver des moyens de les stabiliser.
Des programmes d'intelligence artificielle sont utilisés pour concevoir des prototypes de vaccins qui pourraient rapidement être associés à une plate-forme de vaccin existante, telle que l'ARN messager, afin de commencer la production de vaccins pour des essais cliniques dans les semaines suivant la détection d'une nouvelle menace pandémique.
Les protéines sont des chaînes d'acides aminés qui peuvent se tordre et former une multitude de structures, et ces structures déterminent comment chaque protéine fonctionne, ainsi que la manière dont nos cellules - y compris nos cellules immunitaires - interagissent avec elles.
Ces dernières années, les scientifiques ont développé des programmes d'intelligence artificielle capables de prédire les formes 3D des protéines en se basant sur leurs séquences d'acides aminés - une tâche extrêmement difficile qui prendrait des semaines, voire des années, à déchiffrer manuellement en laboratoire.
Maintenant, les programmes d'IA sont utilisés pour concevoir des prototypes de vaccins qui pourraient rapidement être associés à une plate-forme de vaccin existante, telle que l'ARN messager, afin de commencer la production de vaccins pour des essais cliniques dans les semaines suivant la détection d'une nouvelle menace pandémique.
Le Dr. Clara Schoeder travaillait en tant que chercheuse postdoctorale à l'Université de Vanderbilt à Nashville, aux États-Unis, lorsque la pandémie de COVID-19 a éclaté. Les scientifiques sur les bancs à côté d'elle allaient développer un cocktail d'anticorps monoclonaux connu sous le nom d'Evusheld, qui est devenu une arme importante contre le SARS-CoV-2. C'est grâce à eux que Schoeder s'est intéressée à la conception de vaccins contre les virus ayant un potentiel pandémique. "C'était fascinant de découvrir ce qui existe là-bas et ce à quoi nous devons être prêts", dit-elle.
Parmi ceux qui supervisaient son travail se trouvait le Professeur Jens Meiler, co-créateur d'un logiciel de modélisation et de conception biomoléculaire appelé Rosetta, qui peut décrypter rapidement et précisément la structure 3D des protéines et aider à la conception de nouvelles protéines. "Nous utilisons Rosetta pour concevoir des composés qui n'existent pas dans la nature", dit Meiler.
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Cela inclut la conception de caractéristiques structurelles dans les protéines qui peuvent les "verrouiller" dans une position optimale pour notre réponse immunitaire. Une approche similaire a jeté les bases de nombreux vaccins COVID-19 utilisés aujourd'hui, ainsi que plusieurs candidats vaccins contre le virus respiratoire syncytial (VRS), dont l'un a récemment été approuvé pour une utilisation chez l'homme - le premier du monde.
"Dans le passé, les gens ont essayé de muter les acides aminés dans les protéines un par un pour essayer de les stabiliser et de créer de meilleurs vaccins par essais et erreurs, mais c'est très difficile et prend beaucoup de temps", explique Schoeder. "L'avantage d'utiliser un ordinateur est que nous pouvons essentiellement explorer toutes les mutations possibles et demander à l'ordinateur de prédire laquelle d'entre elles est la meilleure. Cela pourrait faire gagner beaucoup de temps."
L'ordinateur réalise cela en apprenant à partir de bases de données de séquences et de structures de protéines connues et en utilisant ces informations pour prédire l'impact d'un changement dans la séquence des acides aminés sur la structure d'une protéine.
L'Institut de découverte de médicaments de l'Université de Leipzig en Allemagne, où travaillent maintenant Meiler et Schoeder, a récemment reçu 1,9 million de dollars de la Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI) pour étendre l'application de ce logiciel au développement de vaccins contre les futurs virus pandémiques.
"L'avantage d'utiliser un ordinateur est que nous pouvons essentiellement explorer toutes les mutations possibles et demander à l'ordinateur de prédire laquelle d'entre elles est la meilleure. Cela pourrait faire gagner beaucoup de temps."
– Dr Clara Schoeder
Pour ce faire, ils concevront des structures protéiques pouvant être utilisées pour construire des vaccins contre des paramyxovirus et des arénivirus existants, y compris le virus Nipah et le virus Lassa. "L'idée est d'identifier des concepts communs partagés entre les protéines de virus apparentés, qui sont peu susceptibles de beaucoup changer entre les autres membres de cette famille de virus - y compris les membres que nous ne connaissons pas encore", explique Schoeder, qui dirige le projet.
Après avoir prédit ces structures protéiques par calcul, ils utiliseront ensuite l'IA et Rosetta pour concevoir des moyens de les verrouiller dans des conformations susceptibles de déclencher une réponse immunitaire efficace.
Certains de ces prototypes seront ensuite soumis à des tests précliniques et cliniques pour recueillir des données sur leur sécurité et le type de réponse immunitaire qu'ils déclenchent.
Les paramyxovirus et les arénivirus font partie des dix familles de virus considérées comme présentant un potentiel épidémique ou pandémique. Si un nouveau virus émergeait de l'une de ces familles, ces conceptions protéiques pourraient être rapidement adaptées pour créer des candidats vaccins, qui feraient ensuite l'objet d'essais humains supplémentaires.
