L’IA peut aider à identifier les protéines potentielles d’un vaccin contre la gonorrhée

La gonorrhée, une infection bactérienne sexuellement transmissible qui touche plus de 80 millions de personnes dans le monde chaque année, est devenue résistante à presque tous les antibiotiques connus. Cela rend le traitement notoirement difficile, mais si elle n’est pas traitée, l’infection peut entraîner des complications graves, voire mortelles. Cela augmente également le risque d’être infecté par le VIH.

Une nouvelle étude suggère que l’intelligence artificielle (IA) pourrait aider à identifier les composants clés d’un vaccin. Cette semaine dans mBioune collaboration internationale entre chercheurs universitaires et commerciaux, a signalé l’identification de deux projets prometteurs Antigènes comme candidats pour un vaccin contre la gonorrhée. Les chercheurs ont utilisé un modèle d’IA appelé Efficacy Discriminative Educated Network (EDEN) pour identifier les protéines protectrices.

Ils ont également utilisé EDEN pour générer des scores permettant de prédire avec précision dans quelle mesure les combinaisons d’antigènes réduiraient les populations bactériennes pathogènes. Neisseria gonorrhoeaele microbe qui cause la gonorrhée.

“Pour autant que nous le sachions, ce lien n’a pas été démontré auparavant”, a déclaré Sanjay Ram, MD, chercheur en maladies infectieuses à la Chan Medical School de l’Université du Massachusetts à Worcester. Ram, Sunita Gulati, D.Sc. et leurs collègues ont testé les antigènes identifiés par EDEN sur des modèles de laboratoire et animaux.

Le travail a débuté en 2008 lorsque Andreas Holm Mattsson a parcouru la littérature publiée au Danemark pour compiler un vaste ensemble de données sur les protéines de surface protectrices provenant d’une variété de bactéries pathogènes. La même année, Mattsson a fondé Evaxion, une startup d’immunologie de l’IA, et souhaitait développer un système basé sur l’IA capable d’identifier les cibles vaccinales dans les microbes infectieux.

Pour la nouvelle étude, Mattsson et ses collègues ont appliqué ce nouveau modèle d’IA aux protéomes de 10 souches cliniquement pertinentes Neisseria gonorrhoeae pour prédire un ensemble de protéines bactériennes qui, dans un vaccin, pourraient aider à apprendre au système immunitaire de l’organisme à reconnaître et à combattre les bactéries.

“EDEN utilise une fonctionnalité telle que la reconnaissance faciale pour comprendre la différence entre les protéines”, a déclaré Mattsson.

Après avoir dressé la liste, ils l’ont envoyée à Ram et Gulati dans le Massachusetts. “Nous avons testé et validé tous les candidats sur des modèles de souris”, a déclaré Ram. Le groupe a d’abord testé des combinaisons de 2 ou 3 antigènes chez la souris. Cette analyse a identifié deux protéines impliquées dans la division cellulaire comme des candidats prometteurs dont on ne savait pas auparavant qu’elles étaient exposées à la surface cellulaire.

Lors d’expériences en laboratoire, des échantillons de sang provenant de souris immunisées avec ces deux protéines ont tué in vitro les bactéries de plusieurs souches de gonorrhée. Ces résultats étaient cohérents avec les prédictions d’EDEN. Dans d’autres expériences, des souris immunisées ont été infectées N. gonorrhoeaeet le vaccin a réduit la charge bactérienne.

C’était vraiment une surprise. “Personne n’aurait prédit que ces deux protéines, que l’on ne pensait pas exposées à la surface, fonctionneraient dans les vaccins, et d’autres chercheurs ont réagi avec scepticisme.”

Sanjay Ram, MD, chercheur, Chan Medical School de l’Université du Massachusetts

Donné l’efficacité de Après des tests individuels, l’équipe Evaxion a ensuite combiné les protéines en une seule protéine chimérique qui a déclenché une réponse immunitaire qui a montré une efficacité égale dans les modèles de laboratoire et animaux.

Ram a noté que l’enquête a également révélé un mécanisme essentiel à la libération de N. gonorrhoeae Infection causée par ce candidat vaccin. Il reste à déterminer si de tels mécanismes de clairance bactérienne se produisent chez l’homme.

Les chercheurs utilisent désormais EDEN pour rechercher des protéines destinées à des vaccins candidats dans d’autres microbes pathogènes, notamment plusieurs bactéries pour lesquelles EDEN a prédit une efficacité élevée dans des modèles murins.

Ils réfléchissent également à la manière d’aller au-delà des promesses des travaux précliniques et de découvrir si les mêmes protéines sont protectrices dans le corps humain. Ils se sont récemment associés à une société de biotechnologie sud-africaine pour développer un vaccin expérimental à ARNm basé sur ces antigènes.