Des chercheurs américains ont mis au point une méthode innovante basée sur l’intelligence artificielle (IA) pour détecter plus efficacement les infections résistantes aux médicaments. Cette avancée pourrait permettre des traitements plus rapides et mieux ciblés.
Une technologie de pointe pour identifier la résistance
L’étude, menée par une équipe de l’Université Tulane et publiée dans Nature Communications, repose sur un modèle informatique novateur appelé « Group Association Model » (GAM), renforcé par des algorithmes d’apprentissage automatique.
Contrairement aux méthodes traditionnelles (comme la culture cellulaire ou les tests génétiques classiques), ce modèle analyse l’ensemble du génome bactérien pour identifier les mutations responsables de la résistance aux antibiotiques, même sans connaissance préalable des mécanismes de résistance.
Un outil précis et prometteur
Le Dr Tony Hu, directeur du Centre de diagnostic moléculaire de Tulane, explique que cette approche permet de détecter de nouvelles mutations inconnues jusqu’ici, offrant une flexibilité inédite.
Elle a été appliquée à plus de 7 000 souches de Mycobacterium tuberculosis (agent de la tuberculose) et près de 4 000 souches de Staphylococcus aureus, identifiant avec précision les mutations associées à la résistance.
L’IA a permis non seulement d’augmenter la précision des diagnostics, mais aussi de réduire les faux positifs, évitant ainsi des traitements inadaptés.
🩺 Vers des traitements plus personnalisés
Selon Julian Saliba, co-auteur de l’étude, les tests actuels peuvent parfois classer à tort une bactérie comme résistante, ce qui compromet la prise en charge du patient.
La nouvelle méthode fournit une vision plus fiable des mutations responsables, facilitant le choix d’un traitement approprié dès les premières phases de l’infection.
Un pas vers la médecine personnalisée
En facilitant la détection précoce et une meilleure compréhension des mécanismes de résistance, cette innovation ouvre la voie à des stratégies thérapeutiques personnalisées et plus efficaces dans la lutte contre les bactéries multi-résistantes.
