Vers un monde équitable et durable

Les travaux du professeur Yosi Shamay et de son groupe de la Faculté d'ingénierie biomédicale du Technion pourraient aboutir à une nouvelle méthode de traitement du cancer. Sur la base d'un concept appelé "méta-synergie", le groupe a mis au point un puissant outil d'intelligence artificielle (IA) qui permet de trouver des combinaisons de médicaments nettement plus efficaces que chacun d'entre eux pris séparément.

Les traitements contre le cancer font souvent appel à des combinaisons thérapeutiques, dans lesquelles différents médicaments agissent en synergie pour combattre une tumeur plus efficacement qu'ils ne le feraient individuellement. Cette approche peut également empêcher la tumeur de développer une résistance au traitement.

Le groupe du professeur Shamay a poussé cette idée plus loin en identifiant des paires de médicaments qui ne se contentent pas de travailler ensemble biologiquement pour attaquer la tumeur. Ils s'assemblent également chimiquement en nanoparticules combinées. Les chercheurs décrivent ce phénomène comme une "méta-synergie", une interaction coopérative qui produit un effet combiné plus important que la synergie standard. Les nanomédicaments obtenus sont particulièrement efficaces pour cibler les cellules cancéreuses et pour lutter contre les tumeurs, tout en étant moins toxiques pour le patient et en provoquant moins d'effets secondaires.

Le système d'IA mis au point par l'équipe utilise l'exploration de texte pour recueillir des informations sur la synergie biologique à partir d'articles publiés, en compilant les paires qu'il trouve dans une base de données complète. Il prédit ensuite quels duos de médicaments peuvent s'auto-assembler chimiquement ou s'associer pour former des nanoparticules.

Ce modèle d'IA associe les médicaments en fonction de leur compatibilité biologique et de leur capacité à créer des nanoparticules ensemble, ce qui permet d'obtenir des paires de médicaments "méta-synergiques" efficaces. Il alimente également un outil en ligne qui identifie les paires de médicaments les plus prometteuses pour différents types de cancer. Il a proposé 1 985 combinaisons de nanomédicaments synergiques pour 70 types de cancer.

Un exemple des capacités du modèle est une paire de médicaments très efficace pour le traitement du cancer de la tête et du cou qu'il a découverte. Les deux médicaments, le bortézomib et le cabozantinib, sont déjà approuvés pour le traitement du cancer - le premier pour les cancers du sang et le second pour les cancers du foie, du rein et de la thyroïde. La combinaison des deux s'est avérée efficace et a produit moins d'effets secondaires que l'utilisation de l'un ou l'autre des médicaments séparément.

"Le développement de la méta-synergie au niveau nanométrique est un défi très complexe", a expliqué le professeur Shamay. "Il nécessite l'introduction simultanée d'au moins deux médicaments dans le même système d'administration qui les mènerait à la destination souhaitée dans le corps. Nos recherches ont montré, à la fois dans une démonstration computationnelle (cheminformatique et intelligence artificielle) et dans des expériences réelles, que la combinaison que nous avons proposée conduit effectivement les médicaments jusqu'à la tumeur et les y libère - et que cette thérapie est très efficace dans le traitement de la maladie. Au-delà de la combinaison spécifique que nous avons démontrée dans notre article, nous pensons que le concept de méta-synergie conduira à d'autres percées dans la lutte contre le cancer".

L'étude a été menée au Shamay Lab for Cancer Nanomedicine and Nanoinformatics (laboratoire Shamay pour la nanomédecine du cancer et la nanoinformatique). Elle a été dirigée par Dana Meron Azagury, étudiante en doctorat, qui s'est concentrée sur les aspects biologiques et chimiques de la recherche, et par Ben Friedmann, étudiant en maîtrise, qui a développé le modèle d'intelligence artificielle. La combinaison de ces deux disciplines en parfaite synergie pourrait permettre au laboratoire d'innover et d'aider les patients atteints de cancer. L'étude a été publiée dans le Journal of Controlled Release.