Découverte de molécules antimicrobiennes ciblant la biogenèse et la perméabilité de la membrane externe par microscopie à haut débit guidée par intelligence artificielle

L’émergence de résistances aux antimicrobiens est l’une des plus graves menaces à la sécurité sanitaire selon l’Organisation mondiale de la Santé (OMS). Les infections à bactéries Gram-négatives multirésistantes sont particulièrement difficiles à traiter en raison de la faible perméabilité de leur membrane externe (ME) qui limite l’utilisation de nombreux antibiotiques. À l’aide de notre plateforme de découverte itérative basée sur l’intelligence artificielle (IA), qui combine la miniaturisation, la robotique et le criblage par microscopie à ultra haut débit (UHD), nous caractériserons le potentiel antimicrobien de plusieurs composés, incluant ceux qui n’ont pas encore été criblés ni même synthétisés. Notre objectif à long terme est le développement d’antimicrobiens perturbant l’assemblage et la perméabilité de la ME. Nos objectifs spécifiques sont :

1. Identifier les cibles antimicrobiennes et déterminer leur profil phénotypique;
2. Établir le profil chimique de l’activité antimicrobienne;
3. Développer de nouveaux composés antimicrobiens à partir de prédiction in silico;
4. Caractériser les composés les plus prometteurs.

Notre stratégie de découverte comporte de nombreux aspects qui la rendront unique au monde : notre utilisation de la miniaturisation pour réduire les coûts et augmenter le débit des criblages antimicrobiens, notre capacité à cribler de multiples cibles bactériennes par microscopie, notre utilisation de l’imagerie adaptative dans un criblage antimicrobien à UHD, notre génération de novo de composés optimisés basée sur l’IA, et notre capacité basée sur l’IA à optimiser les composés pour plusieurs propriétés simultanément. Ultimement, la puissante association de ces technologies nous permettra de surveiller directement l’état de la ME et l’architecture globale de l’enveloppe cellulaire, nous permettant d’identifier les composés qui sont/ou qui seront optimisés comme perméabilisant de la ME.