L'apprentissage automatique rencontre la microbiologie pour faire progresser la phagothérapie personnalisée

Abstract

Selon l'Organisation mondiale de la santé, l'émergence de bactéries résistantes aux antibiotiques est l'une des principales menaces mondiales pour la santé publique et le développement de notre époque. Une solution prometteuse repose sur l'utilisation de bactériophages (ou phages en abrégé), des virus de bactéries capables de tuer leurs hôtes de manière très sélective. Cette spécificité extrême est à la fois un atout et un défi pour la phagothérapie : elle permet de concevoir des thérapies efficaces avec un minimum d'effets secondaires, mais les phages utilisés doivent être sélectionnés de manière rapide en fonction des bactéries pathogènes cibles. 
Pour réaliser ce concept de phagothérapie personnalisé, nous avons conçu une plateforme qui rassemble des expériences de microbiologie optimisées et des techniques avancées d'apprentissage automatique. Dans cet exposé, nous décrirons comment l'interaction entre nos laboratoires humides et secs nous permet de concevoir un remède contre les infections bactériennes à partir de zéro en quelques mois. Nous explorerons également comment nos recherches approfondissent notre compréhension des interactions phage-hôte in vitro et in vivo, en particulier en interprétant les paramètres de grands modèles de langage entraînés sur des millions de protéines de phages à partir de bases de données publiques et affinés sur des ensembles de données relativement petits d'interactions phage-bactéries.

À propos d'Andrea Di Gioacchino

Andrea Di Gioacchino est un chercheur spécialisé dans l'application de l'apprentissage automatique et de la physique statistique aux données biologiques. Il a obtenu son doctorat en physique statistique des systèmes désordonnés à l'Université de Milan en Italie. Après ses études doctorales, Andrea a mené des recherches postdoctorales dans des institutions telles que l'École normale supérieure (ENS) et le Centre national de la recherche scientifique (CNRS). Ses recherches portaient sur l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique, inspirées de la physique statistique, pour découvrir des modèles dans des séquences biologiques telles que les protéines, l'ARN et l'ADN. Il s'est concentré sur les séquences virales, dans le but de développer des descriptions quantitatives des interactions hôte-pathogène au niveau génomique.
Actuellement, Andrea est responsable des données chez Phagos, une start-up dédiée à la lutte contre la résistance aux antibiotiques et au traitement des maladies infectieuses dans l'élevage grâce à l'utilisation de bactériophages. À ce titre, il dirige une équipe chargée d'analyser des données expérimentales et de développer des algorithmes pour améliorer la compréhension des interactions phage-bactéries, en s'efforçant d'identifier des phages plus efficaces pour des applications thérapeutiques.

À propos d'Adèle James

Adèle James est spécialisée dans l'écologie, l'évolution et la virulence des bactéries et a obtenu son doctorat en microbiologie moléculaire à Sorbonne Université, où ses recherches ont exploré les transferts horizontaux de gènes et les mécanismes d'infection chez les bactéries pathogènes marines. Après ses études doctorales, Adèle s'est réorientée vers l'industrie de la biotechnologie et a travaillé sur la microfluidique des gouttelettes et la spectrométrie de masse appliquée à la microbiologie. 
En 2021, elle a cofondé Phagos, une start-up à impact qui développe des solutions antibactériennes sur mesure à base de bactériophages pour lutter contre la résistance aux antibiotiques, en mettant l'accent sur les applications vétérinaires. En tant que chef de la technologie, elle dirige l'élaboration et la mise en œuvre des stratégies et de la vision scientifiques et technologiques de phagos en coordonnant les efforts de R&D entre les équipes de microbiologie, de bioinformatique et de données.