L’IA PEUT ELLE AIDER À LA DÉCOUVERTE DE NOUVEAUX ANTIBIOTIQUES ?

(06/08/2022)


Yves Brun - Professeur en biologie cellulaire bactérienne

Yves Brun est professeur et titulaire de la chaire de recherche Canada 150 en biologie cellulaire bactérienne au département de microbiologie, infectiologie et immunologie de l'Université de Montréal. Il a reçu de nombreux prix, dont un Academic Scientific Achievement Award de l'American Society for Microbiology, un Fulbright US Research Scholar Award et le Murray Award 2019 de la Société canadienne des microbiologistes pour l'ensemble de sa carrière. Il a été élu à l'American Academy of Microbiology, à l'American Association for the Advancement of Science, à l'Académie canadienne de la recherche en santé et à la Société royale du Canada. Il a été rédacteur en chef de grandes revues de microbiologie et est membre du comité consultatif de rédaction de Cell. Il a contribué de manière importante à plusieurs domaines de la microbiologie en utilisant une approche multidisciplinaire et en développant souvent des outils transformateurs, notamment dans les domaines de l'élongation, de la division et de la morphogenèse des cellules bactériennes, de l'organisation des cellules bactériennes, de l'attachement des bactéries aux surfaces et de la formation de biofilms.

L’IA PEUT-ELLE AIDER À LA DÉCOUVERTE DE NOUVEAUX ANTIBIOTIQUES ?

Conférence : L’IA peut-elle aider à la découverte de nouveaux antibiotiques ?
Jeudi 5 mai 2022, 14h30 - 15h15 — Amphi rouge

L'émergence de la résistance aux antimicrobiens est l'une des menaces sanitaires les plus importantes auxquelles le monde est confronté. Il est donc urgent de développer des stratégies de découverte innovantes pour identifier des antimicrobiens dotés de nouveaux mécanismes d'action. Les cribles antimicrobiens traditionnels se sont avérés décevants récemment, en partie parce qu'ils reposent généralement sur un une mesure de la croissance bactérienne et parce qu'ils sont limités aux bibliothèques chimiques existantes. Un criblage par microscopie fonctionnant à une vitesse sans précédent grâce à la combinaison de l'IA, de la microscopie, de la robotique et de la miniaturisation, fournit de grands ensembles de données multidimensionnelles pour informer l'analyse basée sur l'image assistée par l'IA afin de construire un "profil d'autopsie bactérienne" corrélant les traitements chimiques aux processus bactériens qu'ils influencent. Le modèle d'IA chimique antimicrobien qui en résulte sera utilisé pour passer au crible des bibliothèques in silico de milliards de produits chimiques afin de prédire une liste prioritaire de candidats antimicrobiens. Les composés dont l'activité antimicrobienne a été validée seront étudiés pour déterminer leur mécanisme d'action et identifier ceux qui sont les plus susceptibles de fournir de nouvelles thérapies antimicrobiennes.


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