0:00:00.917,0:00:03.825
Alors, comment allons-nous battre [br]ce nouveau coronavirus ?

0:00:04.317,0:00:06.948
En utilisant nos meilleurs outils :

0:00:06.972,0:00:09.011
notre science et notre technologie.

0:00:09.644,0:00:12.640
Dans mon laboratoire,[br]nous utilisons les outils de l'IA

0:00:12.750,0:00:14.329
et de la biologie synthétique

0:00:14.353,0:00:17.413
pour accélérer la lutte [br]contre cette pandémie.

0:00:18.078,0:00:19.941
Notre travail a été initialement conçu

0:00:19.941,0:00:22.902
pour s'attaquer au problème[br]de la résistance aux antibiotiques.

0:00:22.902,0:00:27.021
Notre projet vise à exploiter le pouvoir[br]de l'apprentissage automatique

0:00:27.021,0:00:29.401
pour réapprovisionner[br]notre arsenal d'antibiotiques

0:00:29.425,0:00:33.263
et éviter la catastrophe planétaire[br]d'une ère post-antibiotique.

0:00:33.415,0:00:36.529
Ce qui est intéressant est[br]qu'on peut utiliser la même technologie

0:00:36.529,0:00:38.601
pour rechercher des composés antiviraux

0:00:38.625,0:00:41.403
qui pourraient nous aider[br]à combattre la pandémie actuelle.

0:00:42.080,0:00:45.432
L'apprentissage automatique[br]va révolutionner le modèle traditionnel

0:00:45.432,0:00:47.410
de découverte de médicaments.

0:00:47.434,0:00:48.659
Avec cette approche,

0:00:48.683,0:00:52.761
au lieu de tester péniblement[br]des milliers de molécules existantes,

0:00:52.785,0:00:54.221
une par une en laboratoire,

0:00:54.245,0:00:55.832
pour vérifier leur efficacité,

0:00:55.856,0:01:00.513
on peut entraîner un ordinateur à explorer[br]l'espace exponentiellement plus large

0:01:00.537,0:01:04.121
de presque toutes les molécules possibles[br]qui pourraient être synthétisées,

0:01:04.145,0:01:09.759
et donc, au lieu de chercher une[br]aiguille dans une botte de foin,

0:01:09.783,0:01:13.543
nous pouvons utiliser l'aimant géant[br]de la puissance de calcul

0:01:13.567,0:01:17.672
pour trouver beaucoup d'aiguilles dans une[br]multitude de bottes de foin simultanément.

0:01:18.423,0:01:20.575
Nous avons déjà eu[br]quelques premiers succès.

0:01:21.010,0:01:26.055
On a utilisé l'apprentissage automatique[br]pour découvrir de nouveaux antibiotiques

0:01:26.055,0:01:29.059
pour nous aider à combattre[br]les infections bactériennes

0:01:29.083,0:01:32.694
qui peuvent surgir suite[br]aux infections du SARS-CoV-2.

0:01:33.181,0:01:37.350
Il y a deux mois, l'Audacious Projet[br]de TED nous a octroyé un financement

0:01:37.374,0:01:39.562
pour intensifier massivement notre travail

0:01:39.586,0:01:44.214
afin de découvrir[br]sept nouvelles classes d'antibiotiques

0:01:44.238,0:01:47.721
contre sept des bactéries[br]les plus mortelles au monde

0:01:47.745,0:01:49.800
au cours des sept prochaines années.

0:01:50.206,0:01:51.839
Pour vous donner une idée :

0:01:51.839,0:01:54.035
le nombre de nouvelles [br]classes d'antibiotiques

0:01:54.035,0:01:57.150
découvertes au cours[br]des 30 dernières années est zéro.

0:01:58.030,0:02:01.601
La rechercher de nouveaux antibiotiques[br]est notre objectif à moyen terme,

0:02:01.625,0:02:06.277
mais le nouveau coronavirus pose[br]une menace mortelle immédiate.

0:02:06.301,0:02:10.094
Je suis fier d'annoncer que nous pensons [br]pouvoir utiliser la même technologie

0:02:10.118,0:02:12.927
pour rechercher des thérapies[br]pour combattre ce virus.

0:02:13.446,0:02:15.109
Comment allons-nous faire ?

0:02:15.109,0:02:18.391
On est en train de créer une librairie[br]d'entrainement sur les composés

0:02:18.391,0:02:21.557
et, avec des collaborateurs[br]qui appliquent ces molécules

0:02:21.557,0:02:23.767
aux cellules infectées par le SARS-CoV-2,

0:02:23.767,0:02:27.661
nous allons voir lesquelles d'entre elles[br]présentent une activité efficace.

0:02:28.065,0:02:31.561
Ces données serviront pour entraîner[br]un modèle d'apprentissage automatique

0:02:31.561,0:02:35.845
à appliquer à une bibliothèque in silico[br]de plus d'un milliard de molécules

0:02:35.845,0:02:39.689
pour rechercher de potentiels[br]nouveaux composés antiviraux.

0:02:39.964,0:02:43.206
Nous synthétiserons et testerons[br]ceux avec les meilleures prédictions

0:02:43.206,0:02:46.446
pour passer aux études cliniques[br]avec les plus prometteurs.

0:02:46.446,0:02:48.134
Trop beau pour être vrai ?

0:02:48.158,0:02:49.590
Eh bien, ça ne devrait pas.

0:02:49.614,0:02:53.153
Le projet Antibiotics AI est basé[br]sur notre recherche « preuve de concept »

0:02:53.153,0:02:56.513
qui a conduit à la découverte d'un nouvel[br]antibiotique à large spectre,

0:02:56.513,0:02:58.443
appelé halicine.

0:02:58.443,0:03:01.256
L'halicine exerce[br]une puissante activité antibactérienne

0:03:01.280,0:03:05.382
contre presque tous les pathogènes[br]bactériens résistant aux antibiotiques,

0:03:05.406,0:03:09.047
y compris les infections pan-résistantes[br]non traitables.

0:03:09.722,0:03:12.156
Et surtout, contrairement[br]aux antibiotiques actuels,

0:03:12.156,0:03:15.850
la fréquence à laquelle les bactéries [br]développent une résistance à l'halicine

0:03:15.874,0:03:17.358
est particulièrement réduite.

0:03:18.303,0:03:23.013
Nous avons testé la capacité des bactéries[br]à développer une résistance à l'halicine

0:03:23.037,0:03:25.045
aussi bien qu'à la cipro en laboratoire.

0:03:25.299,0:03:26.841
Dans le cas de la cipro,

0:03:26.865,0:03:29.690
après juste un jour, nous avons[br]remarqué une résistance.

0:03:30.213,0:03:31.691
Dans le cas de l'halicine,

0:03:31.715,0:03:34.040
après un jour, nous n'avons vu[br]aucune résistance.

0:03:34.479,0:03:37.781
Mais ce qui est étonnant,[br]c'est que même après 30 jours,

0:03:37.805,0:03:40.406
nous n'avons vu aucune résistance[br]à l'halicine.

0:03:41.098,0:03:43.809
Pour ce projet pilote,[br]nous avons d'abord testé

0:03:43.809,0:03:47.259
environ 2 500 composés contre l'E. coli.

0:03:47.259,0:03:50.039
Ce lot d'apprentissage incluait[br]les antibiotiques connus,

0:03:50.063,0:03:51.809
comme la cipro et la pénicilline,

0:03:51.833,0:03:54.315
ainsi que de nombreux médicaments[br]non antibiotiques.

0:03:54.984,0:03:57.571
Nous avons utilisé ces données[br]pour entraîner un modèle

0:03:57.571,0:04:01.269
sur les caractéristiques moléculaires[br]liées à l'activité antibactérienne.

0:04:01.999,0:04:03.384
Nous l'avons ensuite appliqué

0:04:03.384,0:04:05.704
à une bibliothèque[br]de réemploi des médicaments

0:04:05.704,0:04:07.472
comprenant des milliers de molécules

0:04:07.496,0:04:10.114
et demandé au modèle d'identifier celles

0:04:10.138,0:04:12.922
qui étaient présumées avoir[br]des propriétés antibactériennes

0:04:12.946,0:04:15.769
mais qui ne ressemblaient pas[br]aux antibiotiques existants.

0:04:16.427,0:04:21.224
Or, une seule molécule de cette [br]librairie respectait ces critères,

0:04:21.248,0:04:23.584
et cette molécule était l'halicine.

0:04:24.444,0:04:27.866
Étant donné que l'halicine ne ressemblait[br]à aucun antibiotique existant,

0:04:27.866,0:04:31.710
il aurait été impossible pour un humain, [br]même un expert en antibiotiques,

0:04:31.734,0:04:33.918
d'identifier l'halicine de cette manière.

0:04:34.534,0:04:37.318
Imaginez donc ce qu'on peut réaliser[br]avec cette technologie

0:04:37.318,0:04:38.969
contre le SARS-CoV-2.

0:04:39.783,0:04:41.148
Et ce n'est pas tout.

0:04:41.172,0:04:43.992
Nous utilisons aussi les outils[br]de la biologie synthétique,

0:04:44.016,0:04:46.627
bricolant l'ADN et d'autres[br]mécanismes cellulaires,

0:04:46.651,0:04:50.561
pour poursuivre nos objectifs humains,[br]comme la lutte contre le COVID-19.

0:04:50.585,0:04:54.232
Par exemple, nous travaillons pour[br]développer un masque de protection

0:04:54.256,0:04:57.688
qui puisse aussi servir[br]d'outil de diagnostic rapide.

0:04:58.192,0:04:59.614
Comment ça marche ?

0:04:59.614,0:05:00.917
Nous avons récemment montré

0:05:00.917,0:05:03.924
qu'on peut prendre le mécanisme[br]cellulaire d'une cellule vivante

0:05:03.924,0:05:07.976
et le lyophiliser avec des[br]capteurs d'ARN sur du papier

0:05:08.000,0:05:12.916
afin de créer des outils de diagnostic[br]à faible coût pour l'Ebola et le Zika.

0:05:13.503,0:05:18.730
Les capteurs sont activés quand ils sont[br]réhydratés par un échantillon du patient

0:05:18.754,0:05:21.576
comme par exemple du sang ou de la salive.

0:05:21.600,0:05:24.861
Il s'avère que cette technologie[br]n'est pas limitée au papier

0:05:24.885,0:05:27.881
et peut être appliquée à d'autres[br]matériaux, y compris le tissu.

0:05:28.671,0:05:30.613
Pour la pandémie de COVID-19,

0:05:30.637,0:05:34.983
nous travaillons pour réaliser[br]de capteurs ARN pour détecter le virus

0:05:35.007,0:05:38.217
et les lyophiliser avec[br]le mécanisme cellulaire nécessaire

0:05:38.241,0:05:40.948
dans le tissu d'un masque,

0:05:40.972,0:05:43.201
où le simple fait de respirer,

0:05:43.225,0:05:45.502
grâce à la vapeur d'eau,

0:05:45.526,0:05:47.286
peut activer le test.

0:05:47.804,0:05:52.064
Ainsi, si un patient est infecté[br]par le SARS-CoV-2,

0:05:52.088,0:05:54.161
le masque produira un signal fluorescent

0:05:54.185,0:05:58.015
qui pourrait être détecté par un simple[br]appareil portable et pas cher.

0:05:58.534,0:06:03.018
En une ou deux heures, on pourrait[br]ainsi diagnostiquer un patient,

0:06:03.042,0:06:06.014
sûrement, à distance et avec précision.

0:06:06.735,0:06:09.155
Nous utilisons aussi[br]la biologique synthétique

0:06:09.155,0:06:11.999
pour développer un possible vaccin[br]contre le COVID-19.

0:06:13.014,0:06:15.587
Nous retravaillons le vaccin BCG,

0:06:15.587,0:06:18.585
qui a été utilisé pendant presque 100 ans[br]contre la tuberculose.

0:06:18.585,0:06:20.126
C'est un vaccin vivant atténué,

0:06:20.150,0:06:24.727
et nous le retravaillons pour lui faire[br]exprimer les antigènes du SARS-CoV-2,

0:06:24.727,0:06:27.739
ce qui devrait déclencher la production[br]d'anticorps protecteurs

0:06:27.739,0:06:29.304
par le système immunitaire.

0:06:29.304,0:06:32.146
En plus, le BCG peut être produit[br]en énormes quantités

0:06:32.146,0:06:36.659
et son profil de sécurité est l'un[br]des meilleurs de tous les vaccins connus.

0:06:37.881,0:06:42.986
Avec les outils de la biologie synthétique[br]et de l'intelligence artificielle,

0:06:43.010,0:06:46.358
nous pouvons gagner la lutte[br]contre le nouveau coronavirus.

0:06:46.844,0:06:50.163
Ce travail en est à ses débuts, [br]mais la promesse est réelle.

0:06:50.798,0:06:54.243
Science et technologie peuvent nous donner[br]un important avantage

0:06:54.267,0:06:57.802
dans la bataille des cerveaux humains[br]contre les gènes des super-bactéries,

0:06:57.802,0:06:59.703
une bataille que nous pouvons remporter.

0:06:59.990,0:07:01.223
Merci.