Les chercheurs utilisent l’IA pour identifier les protéines potentielles du 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 son traitement notoirement difficile, mais si elle n’est pas traitée, une infection peut entraîner des complications graves, voire mortelles. Cela augmente également le risque de contracter le VIH.

Une nouvelle étude suggère que l’intelligence artificielle (IA) pourrait aider à identifier les ingrédients clés d’un vaccin. Dans mBio, une collaboration internationale entre chercheurs universitaires et commerciaux a rapporté l’identification de deux antigènes prometteurs comme candidats pour un vaccin contre la gonorrhée. Les chercheurs ont utilisé un modèle d’IA appelé Efficacy Discriminative Educated Network, ou 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 de Neisseria gonorrhoeae, le microbe responsable de la gonorrhée.

“Au meilleur de nos connaissances, cette corrélation n’a jamais été démontrée auparavant”, a déclaré le chercheur en maladies infectieuses Sanjay Ram, MD, 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, au Danemark, a exploré la littérature publiée pour rassembler 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 concevoir 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 de 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 se défendre. hors des bactéries.

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

Une fois la liste dressée, ils l’envoyèrent à Ram et Gulati dans le Massachusetts. “Nous avons testé et validé tous leurs candidats sur des modèles de souris”, a déclaré Ram. Le groupe a d’abord testé des combinaisons de deux ou trois antigènes chez la souris. Cette analyse a identifié deux protéines impliquées dans la division cellulaire comme candidates prometteuses, dont aucune n’était connue auparavant pour être exposée à la surface de la cellule.

Lors d’expériences en laboratoire, des échantillons de sang prélevés sur des souris immunisées avec ces deux protéines ont tué in vitro les bactéries de plusieurs souches de gonorrhée. Ces résultats concordaient avec les prédictions d’EDEN. Dans des expériences supplémentaires, des souris immunisées ont été infectées par N. gonorrhoeae et le vaccin a réduit la charge bactérienne.

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

Compte tenu de l’efficacité des tests individuels, l’équipe Evaxion a ensuite combiné les protéines en une seule protéine chimérique, ce qui a induit une réponse immunitaire qui a également montré une efficacité dans les modèles de laboratoire et animaux.

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

Les chercheurs utilisent désormais EDEN pour rechercher des protéines candidates à un vaccin 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 voir 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.