Les chercheurs de l'University of Southern California (USC) ont développé cette méthode pour contrer les mutations émergentes du coronavirus et accélérer le développement de vaccins. En utilisant l'intelligence artificielle (IA), l'équipe de l'USC Viterbi School of Engineering trouve le moyen d’accélérer l'analyse d’efficacité des vaccins et de se concentrer sur le meilleur candidat face à différentes souches ou mutations. Ces travaux, publiés dans les Scientific Reports, vont donc permettre de développer un outil de conception de vaccins plus complet et plus flexible. Ils apportent également une nouvelle illustration des avancées extrêmement rapides de la recherche sur SARS-CoV-2.
La méthode serait facilement adaptable à l'analyse des différentes mutations possibles du virus et pourrait permettre d’opter pour les meilleurs vaccins possibles en fonction de l'évolution du virus et en un temps record. Le modèle d'apprentissage automatique peut guider la conception de vaccins « en quelques minutes », un cycle qui prenait jusque-là des années ou des mois, écrivent les auteurs dans leur communiqué.
Garder une longueur d'avance sur le coronavirus
Le modèle d'IA, appliqué aux spécificités du virus, peut ainsi identifier en quelques secondes les meilleurs candidats, afin « d’enchainer » ensuite rapidement sur les essais cliniques, explique l’auteur principal, Paul Bogdan, professeur agrégé de génie électrique et d’informatique à l'USC Viterbi. Lorsqu'il est appliqué au SRAS-CoV-2, le modèle informatique permet ici d’éliminer rapidement 95% des composés candidats et de sélectionner ainsi les options les plus prometteuses.
Un test, 26 candidats : testée sur une base de données appelée Immune Epitope Database (IEDB) dans laquelle des scientifiques du monde entier compilent des données sur le coronavirus et qui contient à ce jour quelque 3.600 espèces différentes, la méthode assistée par IA a pu sélectionner 26 vaccins potentiels qui pourraient « fonctionner » contre le coronavirus. Les scientifiques ont identifié les 11 meilleurs candidats, à partir de cette sélection, pour construire un vaccin multi-épitopes (déterminants antigéniques qui vont pouvoir être reconnus par les anticorps), capable d’induire une réponse aux protéines de pointe que le coronavirus utilise pour pénétrer dans la cellule hôte.
- Au-delà du SARS-CoV-2, la plateforme pourra développer de nouveaux vaccins multi-épitopes pour un nouveau virus émergent » et cela en moins d'une minute ! Sa capacité pourra ensuite être validée en 1 heure !
En conclusion, la méthode est particulièrement utile à ce stade de la pandémie, car le coronavirus commence à muter partout dans le monde et quelques études suggèrent déjà que les mutations peuvent réduire l'efficacité des vaccins de Pfizer et Moderna. Les variantes récentes du virus qui ont émergé au Royaume-Uni, en Afrique du Sud et au Brésil semblent de plus se propager plus rapidement, ce qui, selon les scientifiques, pourrait multiplier le nombre de cas, de décès et d’hospitalisations.
Une belle illustration de l'application de l'IA en médecine qui permet ici d'apporter une réponse en temps réel au besoin urgent de nouveaux vaccins contre de futurs variants ou souches émergentes du virus.
Source: Scientific Reports 05 February 2021 DOI: 10.1038/s41598-021-81749-9 An in silico deep learning approach to multi-epitope vaccine design: a SARS-CoV-2 case study
Lire aussi :
- COVID-19 : Face aux nouveaux variants les vaccins seront-ils efficaces ?
- COVID-19 : Moderna lance un programme clinique contre les variantes émergentes
- COVID-19 : Données d’efficacité du vaccin BioNTech-Pfizer contre le variant britannique
Jeu de briques
Snake
Pacman
Bubble