Un logiciel open-source et disponible gratuitement capable de prédire la réponse du Staphylococcus Aureus Résistant à la Méthicilline (SARM) à un nouvel antibiotique, avant même que le médicament soittesté sur des patients, c’est la réponse de cette équipe de la Duke à l’émergence des bactéries résistantes aux antibiotiques. Ce programme, présenté dans les Actes de l’Académie des Sciences (PNAS) est basé sur l’étude des changements génétiques qui permettent au staphylocoque doré de développer sa résistance.
Le logiciel en question s’appelle Osprey et doit permettre d’optimiser la durée de vie effective des médicaments. Il permet de prédire les contre-attaques de la bactérie en constante évolution, aux médicaments en développement ou précisément d’identifier les changements génétiques qui vont permettre aux bactéries d’échapper au principe du médicament en développement. Les chercheurs Bruce Donald de la Duke et Amy Anderson de l’Université du Connecticut ont développé un algorithme de conception de protéines capable d’identifier les changements de séquences d’ADN dans les bactéries qui permettent à la protéine résultante d’empêcher la molécule active du médicament de se lier à la cellule.
C’est donc une nouvelle stratégie préventive applicable en phase de conception d’un nouveau médicament qui va donner aux scientifiques une longueur d’avance sur la prochaine génération de composés, qui devraient ainsi rester efficaces en dépit des mutations de résistance du germe. En étant capable de prévoir comment les bactéries vont réagir à un principe actif particulier à l’avance, les pharmacologues peuvent apporter les modifications nécessaires ou tout simplement éliminer du pipeline les thérapies qui ne resteront pas efficaces longtemps.
Des années gagnées, alors que dans le cas de certains antibiotiques, les premières souches bactériennes résistantes ont mis des décennies à apparaître après l’introduction du médicament. Le logiciel permet de dépasser la technique de prédiction actuelle qui repose sur la recherche, en bases de données, des mutations possibles observées précédemment. Car, expliquent les auteurs, » Avec un nouveau médicament, il y a toujours la possibilité de nouvelles mutations encore jamais vues auparavant « .
Un cas d’école : Le logiciel a été testé sur une nouvelle génération de médicaments, appelés » antifolates propargyl-liés « , présentés comme prometteurs contre les infections à SARM, mais qui doivent encore être testé chez l’homme. Le logiciel permet ici d’identifier es scenarii de résistance qui vont permettre à plus de la moitié des colonies bactériennes de survivre. Ces petits changements identifiés vont réduire de 58 fois l’efficacité des médicaments…
Enfin, autre application possible du logiciel, permettre, une fois ces mutations identifiées, » d’amadouer l’agent pathogène » pour l’empêcher de développer ces mutations de résistance…
Source: Proceedings of the National Academy of Sciences December 31 2014. doi: 10.1073/pnas.1411548112 Protein Design Algorithms Predict Viable Resistance to an Experimental Antifolate
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