ファゴセラピーとは何ですか、この革新的なテクニックは長い間忘れられていましたか？

L.Debarbieux、Institut Pasteur; M.およびC.Rohde、Helmholtz Center for Infection Research -M.Tue

r反対の画像を試してください：緑色では、ここにバクテリオファージ、またはファージ、小さなウイルスがあります。茶色では、これらは細菌です。真ん中のものは爆発したばかりです。それは、その破壊に特化したファージの打撃の下に落ちました。他の人…すぐに彼女に続きます。この現象 – 微生物の微生物の殺人者 – は研究者によく知られており、20世紀の初めに治療：ファゴセラピー、つまり、ヒトのために完全に無害なウイルスの患者の投与、つまり、出産することさえしました。細菌を破壊したのは感染を引き起こした （ランドマークを参照、反対）。長く廃止されたため、この方法は、人工知能のモデルに関するフランスの研究者の仕事のおかげで、すぐに診療所に巧妙に戻ることができました。毎年世界中で約130万人の死亡を担当する抗生物質耐性に終止符を打つという希望を提供するのに十分です。

なぜファゴセラピーはそんなに長く忘れられてきたのですか？革新的な紙の上で、このテクニックは実際には非常に制限的です。確かに、環境に自然に存在するファージは、今日では研究室で簡単に栽培されています。しかし、これらのウイルスは非常に特異的であり、限られた数の細菌株のみを攻撃するだけです。したがって、それらを使用する前に、標的細菌に対して効果的に行動する可能性が最も高い人々を選択することが不可欠です。しかし、これまでのところ、このステップは職人のように行われています。私たちは、私たちが戦いたい生殖を伴う異なるファージを1つずつ栽培しており、何が起こっているのかを見ています。結果を得る前に最大48時間の待機を必要とする退屈なプロセス：深刻な感染症の患者には長すぎます – 敗血症、髄膜炎…これが、最初の抗生物質が現れたときにファゴセラピーがすぐに放棄された理由です。

それを除いて： 「AIを使用すると、選択できるようになりました 12時間以内にはるかに簡単かつ速い方法でのファージ」 、コロンブスのルイ・マウリエ病院のリバイバルドクターであるバプティスト・ガボリオー（七時フランス）であり、研究の共著者を明らかにします。

抗生物質耐性が強化されます

今日、このニュースは爆弾の影響を及ぼしました。今日、抗生物質は当時の万能薬ではなくなっています。最新の推定によると、抗生物質耐性は2050年から毎年1,000万人の犠牲者を生み出す可能性があります。 「しかし、AIによって選択されたファージがいくつかの抗生物質に耐性のある細菌に感染した患者に効果的である場合、このタイプのツールは食療法に革命を起こす可能性があります」 、コメントで、スイスのローザンヌにあるVaudois University Hospital Centerのファージの専門家であるGrégoryReschは、この研究に参加しませんでした。 「コンピューターによるファージの選択は、この治療法を抗生物質耐性に対する重要な武器にするのに役立つ可能性があります」 、リヨンの民間病院の感染性エージェント研究所の教授であるフレデリック・ローランを追加します。

私たちのAIは、他の細菌に簡単に適応するように設計されています 彼らは寒さを示しました

実際、近年、他の一部のチームはすでにこのタイプのツールを開発しようとしています。 「しかし、このような広範で多様化した均一なデータベースのおかげで、このようなシステムが取得されたのは初めてです」 、Pasteur Instituteの微生物学者であり、研究の共著者であるAude Bernheimを保証します。しかし、科学者と彼女のチームは、このデバイスを設計することを意図していませんでした。 「これは、最初は非常に基本的な研究のケーキの単なるアイシングです」 、彼女はうなずきます。実際、彼らの研究は、ファージに対する細菌の弱点を特定することで構成されていました。 「私たちは、ウイルスがそのような株またはそのような株に対して効果的であるか、そうでないかを許した細菌の生物学的特性を判断したかったのです。 Aude Bernheimを確認します。 2つの仮説がありました。これは、バクテリアの表面への固定に影響を与える要因による可能性があります – ファージの入り口ドア – または 細菌のアンチウイルス防御メカニズムへ – これらのファージの作用を阻止できる種類のシールド。 »

より明確に見るために、科学者は最初に96個のファージと403個の細菌株の十分に拡張され多様化されたコレクションを開発しました。後者はすべて同じジャンルに属します。 エシェリチア。 「抗生物質耐性の観点から最も問題のある家族の1つです」、バプティスト・ガボリオーの強調。次に、これらすべての微生物のゲノムをシーケンスして特徴付けなければなりませんでした。 「合計で1年以上必要なもの」、Aude Bernheimを指定します。最後に、研究者は各ファージのインターアクションを各細菌で分析しました。 「私たちは、2 x 2 x 2人の場合、バクテリアが殺された場合、350,000の異なる文化と2年間の追加作業を必要としたことを観察しました」、研究者を追加します。しかし、ゲームはろうそくの価値がありました。科学者が考えたこととは反対に、特定の緊張に感染するか、したがって有効性を予測するファージの能力に最も影響を与える特性は、防御メカニズムではなく固定具であることが証明されています。彼らの表面に （インフォグラフィックを参照）。

しかし、チームはこの良い結果に止まりませんでした。彼女はすぐにさらに野心的な作業に取りかかった：この新しいデータベースを使用して、予測AIシステムを引き起こします。 「目標は、アルゴリズムがウイルスの固定に影響を与える遺伝子のシーケンスから、バクテリアに沈殿する可能性が最も高いファージ（記載されている96のうち）を予測できることでした（特定された403株のうち）」 、詳細は、このシステムを設計したバイオインフォーメンタンのHugo Vayssetを詳細にしています。わずか数か月のトレーニングの後、AIは85％の症例で与えられた細菌に対するファージの有効性を予測することができました。

加速された選択

研究者のデータベースに含まれていない細菌に対して良い予測を行う能力をテストするためだけに残っていました。 「このため、100種類の株のゲノムに関する情報を提出しました。 大腸菌 深刻な肺炎の患者から取られた」 、バプティスト・ガボリオーを説明します。

その後、科学者がインキュベートしました in vitro AIによって推奨されるファージのこれらの細菌、およびビンゴ：ウイルスは、症例の92％でターゲットを破壊しました。これは、通常、臨床試験で使用され、手で選択される最も効率的なファージで報告されたものよりも15ポイント高い効率です。 「したがって、ファージの選択を加速することに加えて、私たちのAIはあなたがそれを完璧にすることを可能にします」、Savoure Aude Bernheim。

もちろん、これらの結果を再現することは残っています 無駄に、これが次のステップです。そして後？バクテリアはもはや私たちに抵抗することができませんか？ 「このツールは非常に興味深いですが、の株を標的とするファージのみを選択します Escherichia、Tempers Alain Dublanchet、病院の名誉博士、ファゴ療法の専門家。 ただし、ジャンルのような他のより問題のある多種多菌があります クレブシエラ、 Enterobacter または Pseudomonas。 」 「私たちのAIが他の細菌に簡単に適応するように正確に設計されていることを除いて、 Aude Bernheimを反論します。 したがって、私たちはそれをすべての病原性細菌に転置することができます。 » それらのそれぞれがそのファージプレデターを持っていることを望んでいます。

1917年、フランコ・カナダの生物学者であるフェリックス・デレルがファージを発見しました。 1919年、彼はそれらを使用して赤痢患者を治しました。ファゴセラピーが生まれたばかりでした。今日は蘇生します。

1。 ファージが互換性のある細菌を満たすと、その表面にある特定の分子（その表面にある特定の分子）に付着します。これが吸着フェーズです。

2。 固定されたら、ウイルスはその遺伝物質を細菌に注入します。後者はその後、細菌の機械を流用して、ファージを作る「工場」として機能します。

3。 このように生成されたファージを構成する分子は、ビリオンとも呼ばれる新しいウイルスを形成するために組み立てられました。数分で、感染した細菌は数十または数百のファージを作ることができます。

4。 ビリオンは非常に多いため、細菌の原形質膜が爆発します。それは溶解です。新しく作成されたファージは放出され、他の細菌に感染します。

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