Chercher de nouvelles formes d'antibiotiques, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Un algorithme informatique doit accélérer et rationaliser ce processus.
"Les antibiotiques peuvent être trouvés partout :dans le sol, l'air, les rivières et les lacs et même dans la mer – partout où l'on trouve des bactéries"
Les peptides sont constitués d'un petit nombre d'acides aminés. À leur tour, les acides aminés sont les éléments constitutifs des protéines. Les composants microbiologiques existent dans d'innombrables variétés. Certaines variantes qui se produisent librement dans la nature ont également un effet antibiotique - elles tuent des bactéries spécifiques. Maintenant que le stock d'antibiotiques efficaces disponibles diminue, les chercheurs médicaux sont pleinement engagés dans la recherche de nouvelles substances.
Chercher des antibiotiques potentiellement nouveaux, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. On les trouve partout :dans le sol, l'air, les rivières et les lacs et même dans la mer, c'est-à-dire partout où se trouvent des bactéries qui, après tout, les produisent. L'analyse d'un échantillon produit donc une quantité gigantesque de données, du big data. Même avec des ordinateurs puissants, il n'est pas facile de trouver des peptides prometteurs.
Une équipe de scientifiques américains et russes a développé un algorithme qui leur permet de détecter des variantes d'antibiotiques déjà existants beaucoup plus rapidement qu'auparavant. Lors d'une démonstration, l'instruction par ordinateur semblait ne durer que quelques heures pour évoquer la base de données complète des peptides actuellement connus.
Si une bactérie est résistante à un antibiotique spécifique, elle est souvent résistante à ses variantes. Les chercheurs veulent donc rationaliser leur algorithme et ensuite l'appliquer à des échantillons de sol aléatoires dans lequel aucun antibiotique connu n'a encore été trouvé.
