Un nouvel outil, prédisant la biodisponibilité ainsi que les interactions médicamenteuses, a été découvert par des chercheurs du MIT.

Des chercheurs du MIT à Boston ont développé un modèle à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique et de l’ingénierie tissulaire pour prédire le risque d’interactions entre médicaments, notamment des molécules déjà commercialisées avec des candidats médicaments.

Ce travail a été publié dans Nature Biomedical Engineering.

Les chercheurs ont utilisé l’ingénierie tissulaire et l’intelligence artificielle pour mettre au point un système utilisant du tissu porcin ex vivo pour modéliser un contexte physiologique similaire aux structures cellulaires et à l’expression protéique retrouvées chez l’être humain, puis un algorithme entraîné avec les données d’interactions de différentes molécules avec les transporteurs présents dans le tissu porcin.

Les chercheurs ont d’abord utilisé 24 médicaments dont les interactions avec des transporteurs sont connues pour entraîner le modèle à prédire ensuite si une nouvelle molécule peut interagir avec un transporteur en particulier à partir des similarités chimiques. Le modèle a été appliqué à 28 autres médicaments et 22 petites molécules en développement: il a permis d’identifier des interactions avec des transporteurs retrouvées dans la littérature pour 57,1% des médicaments et pour l’ensemble, 58 interactions inconnues.

Ces résultats suggèrent que le criblage des molécules pour leurs interactions avec le transportome intestinal à l’aide d’un modèle associant extrait tissulaire et apprentissage automatique semble pouvoir accélérer le développement de candidats médicaments et l’évaluation de leur profil de sécurité, concluent les auteurs.

Sur la base de ces travaux, des auteurs de l’étude, Thomas van Erlach, le Pr Robert Langer et Giovanni Traverso ont créé la biotech Vivtex, qui propose une plateforme robotisée utilisant du tissu intestinal intact pour tester des molécules développées pour une administration par voie orale, indique le MIT dans un communiqué.

Source : Nature Biomedical Engineering