La mémoire est une aptitude essentielle qui nous permet d’intégrer, de conserver et de restituer les informations auxquelles nous sommes confrontés. Cette fonction n’est pas assurée par une structure précise du cerveau, mais par un ensemble de neurones connectés en réseau et répartis dans différentes régions. La mémoire constitue le fondement de notre intelligence et de notre identité, en regroupant savoir-faire et souvenirs.

Le processus de la mémoire débute par l’encodage, où les informations captées par les organes sensoriels sont transformées en traces de mémoire, appelées engrammes. Ces engrammes désignent un groupe spécifique de neurones activés en réponse à une information, tel qu’un texte que vous venez de lire, par exemple. Ensuite, lors de la consolidation, ces informations sont renforcées pour un stockage à long terme. Enfin, le rappel permet de solliciter à tout moment une information, permettant ainsi l’adaptation du comportement en fonction des expériences passées. L’oubli survient en cas d’absence d’accès à ces informations. Bien que la mémoire puisse prendre différentes formes, elle est souvent soutenue par un engramme présent dans diverses régions cérébrales. Dans cet article, nous allons revenir sur ces différentes étapes de la vie d’un souvenir dans le cerveau.

L’engramme : un concept ancien réétudié au regard de techniques modernes

Les prémices de la compréhension de la mémoire en tant que modifications durables du cerveau remontent à Aristote et Platon, vers 350 avant notre ère. Le concept scientifique de ces altérations a été initié il y a plus de 100 ans par le biologiste allemand Richard Semon. C’est lui qui nomme et définit l’engramme comme la base neuronale du stockage et de la récupération des souvenirs.

Les fondements de la recherche moderne sur ce sujet remontent aux idées influentes de Ramón y Cajal, neurobiologiste espagnol lauréat du prix Nobel de physiologie en 1906, et soutenant que l’expérience modifie les connexions neuronales. On sait en effet depuis la moitié du XX^e siècle que l’activation simultanée de cellules interconnectées renforce leurs connexions. La résurgence récente des études sur les engrammes est la conséquence des avancées techniques permettant désormais de cibler précisément les neurones, facilitant ainsi leur compréhension.

Un réseau de neurones qui se renforce

À la lumière de ces découvertes, nous avons maintenant pu affiner notre compréhension de ce qu’est un engramme. Fondamentalement, la création d’un engramme résulte du renforcement des connexions entre les groupes de neurones actifs en même temps pendant l’apprentissage. Les connexions entre les neurones se produisent au niveau d’une synapse, formée par la liaison entre deux extrémités neuronales. Ces connexions synaptiques résultent en la formation de groupes de neurones travaillant ensemble : c’est l’engramme proprement dit. Ainsi, lorsqu’une information est stockée dans le cerveau, elle est représentée par un réseau de neurones interconnectés entre eux, mais qui ne se situent pas forcément dans la même zone. Ces neurones ne sont d’ailleurs pas spécifiques à la mémoire, et en plus d’intégrer l’engramme, ils continuent d’interagir au sein de réseaux différents pour remplir d’autres fonctions.

Le stockage d’un souvenir sur une longue période entraîne des changements qui se manifestent à plusieurs niveaux. Ces ajustements se caractérisent par une augmentation du nombre de prolongements neuronaux, augmentant ainsi le nombre de synapses et donc la connexion entre neurones. Ce renforcement des connexions synaptiques augmente alors la probabilité qu’un schéma d’activité neuronale qui s’est produit pendant l’apprentissage soit reproduit ultérieurement lors du rappel, facilitant ainsi la récupération du souvenir. Pour illustrer ce concept de manière concrète, imaginez avoir passé un moment dans un champ de lavande. La vue de la couleur violette ou l’odeur de la lavande déclenchera l’activation du réseau de neurones qui était actif lors de votre promenade dans ce champ, ravivant ainsi votre souvenir.

Cet engramme peut adopter différents états, soit actif lorsque vous vous remémorez une information, soit dormant, jusqu’à ce que le souvenir refasse surface. Il peut aussi être indisponible, ce qui signifie qu’il existe mais qu’il ne peut plus être activé par un stimulus externe.

Encodage, consolidation et rappel : les étapes clés du souvenir

Pendant l’apprentissage, les informations qui sont répétées ou qui portent une forte charge émotionnelle sont plus susceptibles d’être mémorisées. Lors de leur intégration dans le cerveau, une compétition entre les neurones se met en place dans différentes régions cérébrales pour être recrutés dans la formation d’un engramme. Les neurones les plus actifs en lien avec les informations sensorielles du souvenir l’emportent et deviennent des cellules d’engramme. Cette coordination entre neurones actifs renforce les connexions synaptiques entre ces neurones, amorçant ainsi la formation du réseau constituant l’engramme.

Pendant la consolidation, l’engramme subit une transformation de son état initial instable et sensible aux perturbations vers un état plus durable et résistant. Cette transition est permise grâce à certaines protéines essentielles à l’activité des neurones et à leurs connexions. Ce processus intervient pendant le sommeil, où l’on observe une réactivation des neurones impliqués.

En présence dans notre environnement d’éléments similaires à ceux du souvenir, ce dernier peut alors ressurgir : c’est le rappel. Ce processus implique la réactivation de l’engramme. Pendant le rappel, les neurones qui étaient actifs lors de l’apprentissage se réactivent. Mais au moment de la récupération, le souvenir peut devenir temporairement instable, déstabilisant l’engramme qui la soutient. De nouvelles connexions peuvent se former tandis que d’autres peuvent se perdre. Par exemple, lorsque vous partagez un souvenir avec une autre personne, vous le décrivez avec votre subjectivité, ce qui peut entraîner des modifications de l’événement par rapport à comment il s’est réellement déroulé. Ces modifications peuvent être intégrées comme faisant partie du souvenir lui-même à force d’être racontées ou rappelées.

Pourquoi les souvenirs changent-ils au fil du temps ?

L’engramme n’est donc pas immuable. Un souvenir se modifie aussi avec le temps en fonction du degré d’émotion qu’on lui associe. On peut alors en perdre les détails pour ne garder qu’une sensation positive ou négative selon l’importance qu’a ce souvenir pour nous. Prenons l’exemple d’un ancien souvenir de vacances à la plage, où vous ne vous souvenez que de la sensation agréable de la chaleur, sans vous rappeler les détails précis tels que la date ou l’heure. Au niveau cérébral, cela se traduit par une modification du nombre de neurones et de connexions associés à ce souvenir.

Quant à l’oubli, c’est un phénomène généralement défini comme l’absence de manifestation comportementale d’un souvenir, même s’il aurait pu être rappelé avec succès auparavant. Par exemple, cet oubli peut se produire lorsqu’on vous demande la date de décès de Vercingétorix : vous avez appris à l’école qu’il s’agit de 46 av. J.-C., mais vous l’avez oubliée par la suite car elle n’avait peut-être plus d’utilité dans votre vie.

L’oubli peut aussi être pathologique, et associé à certaines maladies telles que la maladie d’Alzheimer. Même si les informations sont d’une importance émotionnelle réelle, comme le prénom de vos parents, la maladie peut vous empêcher d’y accéder. Selon cette perspective, l’oubli peut alors résulter soit d’une dégradation totale de l’engramme, entraînant une indisponibilité de la mémoire, soit d’un problème de rappel. Le cerveau étant un organe très plastique, il peut arriver qu’il y ait des modifications synaptiques au niveau d’un engramme, ce qui le déstabilise et augmente alors la probabilité d’oubli.

Un espoir pour retrouver les souvenirs disparus

Cependant, ce remodelage ne conduit pas nécessairement à un effacement complet de la mémoire, mais plutôt à un silence de l’engramme. Des engrammes « silencieux » ont par exemple été observés chez des souris amnésiques, et la réactivation artificielle de ces engrammes permet une récupération de la mémoire, alors que les indices naturels dans l’environnement ne le peuvent pas. Ces résultats suggèrent que l’oubli est souvent dû à un échec de récupération de la mémoire, plutôt qu’à son effacement complet. Une des hypothèses avancées pour les maladies touchant la mémoire serait que les souvenirs peuvent être silencieux plutôt que perdus à proprement parler.

Notre étude, en cours de publication, utilise des outils chez la souris pour enregistrer l’activité directe des neurones formant l’engramme à différentes étapes de sa formation. Grâce à l’activité de ces neurones et aux outils développés en collaboration avec des mathématiciens, nous reconstruisons les cartes de connectivité fonctionnelle définissant l’engramme. Cette connectivité correspond au fait que l’on peut associer l’activité des neurones enregistrés avec les actions réalisées par la souris pendant cet enregistrement. Ainsi nous pouvons suivre l’engramme au cours des processus d’apprentissage, de consolidation, de rappel et d’oubli et étudier sa dynamique. À long terme, l’objectif serait d’exploiter ces résultats afin de mieux appréhender l’acquisition, le stockage et l’utilisation de l’information chez les humains, et ainsi de potentiellement faciliter le traitement des troubles de la mémoire et d’autres dysfonctionnements cognitifs.

Maxime Villet, Doctorant en neurobiologie comportementale, Université Côte d’Azur

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

L’intelligence artificielle (IA) transforme déjà de nombreuses industries, de la médecine et l’éducation à la science et la finance. L’IA s’apprête à perturber un autre marché : la pornographie.

Les avancées en matière d’apprentissage automatique et d’algorithmes d’IA pour la production d’images et de vidéos ont contribué à la croissance des sites de pornographie générée par l’IA.

La production massive de pornographie IA pose des implications éthiques et sociales.

D’une part, ces nouveaux outils permettent aux créateurs de contenu de produire du contenu érotique diversifié tout en réduisant considérablement les coûts de production. Il offre un accès généralisé à des stimuli sexuels personnalisés répondant aux besoins et désirs des individus, améliorant ainsi leur vie sexuelle et leur bien-être.

D’autre part, ces derniers peuvent mener à une surconsommation problématique de pornographie, la propagation de deepfakes et la production de contenu illégal tel que la pornographie juvénile.

La pornographie générée par l’IA a également des implications en matière de travail, et pourrait créer des problèmes de droits d’auteur ainsi qu’avoir un impact sur les emplois des travailleurs du sexe et des créateurs de contenu pour adultes.

Il est probable que l’impact de la pornographie générée par l’IA soit plus nuancé : certains utilisateurs en bénéficieront, tandis que d’autres pourraient en subir les conséquences. Cependant, le rythme des développements technologiques laisse peu de temps pour planifier et étudier comment intégrer harmonieusement cette nouvelle technologie dans nos vies. Comme dans de nombreux autres secteurs, nous ne sommes pas prêts pour la pornographie générée par l’IA.

La pornographie personnalisée

Le contenu pour adultes généré par l’IA a commencé avec des images, comme l’industrie des magazines autrefois. L’histoire et les tendances technologiques actuelles indiquent toutes deux que la prochaine étape de la production érotique sera plus sophistiquée et plus complexe.

Actuellement, il existe plus de 50 sites web gratuits proposant de la pornographie générée par l’IA, et ce nombre ne fera qu’augmenter. Des sites tels que Candy.ai, Lustlab.ai et Pornify.cc permettent aux consommateurs de créer des personnages générés par l’IA selon leurs propres préférences, donnant ainsi vie à leurs fantasmes.

Les utilisateurs peuvent générer des images en écrivant des indications textuelles ou en sélectionnant des caractéristiques spécifiques, telles que l’âge, le genre, la coiffure, l’origine ethnique et d’autres attributs corporels. Ils peuvent également choisir des vêtements, des positions, des lieux, des comportements et des expressions faciales, ainsi qu’opter pour des personnages réalistes ou animés.

Cela permet une immense diversité en termes d’images et de personnages pouvant être générés. Sans surprise, la majorité du contenu met en vedette des femmes et des corps féminins.

L’IA sophistiquée

En plus des images, certains sites offrent désormais la possibilité de générer de courtes vidéos. Ces clips présentent généralement une brève séquence répétée d’une action spécifique. Malgré leurs modestes débuts, ces clips laissent entrevoir l’avenir de la pornographie générée par l’IA : des vidéos pornographiques de longue durée, complexes et entièrement personnalisables, créées par des professionnels, des amateurs ou même l’IA elle-même.

Il existe déjà des générateurs de texte-à-vidéo plus complexes, mais la sortie attendue du modèle Sora d’OpenAI laisse entrevoir des progrès significatifs en matière de génération de vidéos, notamment en ce qui concerne son niveau élevé de réalisme, la création de scènes complexes et la longueur inégalée.

Bien que Sora limitera son utilisation, interdisant aux utilisateurs de générer du contenu sexuel sur la plate-forme, cette technologie sous-jacente finira forcément par se retrouver dans des vidéos pornographiques générées par l’IA.

Au-delà des images et des vidéos, plusieurs sites permettent également aux utilisateurs de dialoguer avec un chatbot sexuel. Les utilisateurs peuvent personnaliser leur propre chatbot, en spécifiant leurs traits de personnalité, leur apparence et leurs préférences.

Lorsqu’un utilisateur crée un compte, le site conserve un enregistrement des conversations précédentes afin de faciliter une interaction continue. Grâce à ce dialogue soutenu, l’IA peut fournir des images personnalisées ou même proposer des appels vocaux confidentiels.

Ce cadre est conçu pour offrir une expérience de partenariat romantique ou sexuel — ce qui laisse entrevoir, une fois de plus, l’avenir de la pornographie, soit celle combinée à des compagnons artificiels.

Avec l’essor des environnements de réalité virtuelle et augmentée, nous pouvons également prévoir que — comme pour la pornographie actuelle — la pornographie IA offrira bientôt des expériences de plus en plus immersives.

Avantages et préoccupations

L’avènement de la pornographie générée par l’IA soulève plusieurs préoccupations. Tout d’abord, la nature hautement personnalisable et immersive de l’IA pornographique pourrait renforcer les comportements compulsifs. Les utilisateurs pourraient se trouver progressivement entraînés dans un monde où leurs désirs sont continuellement satisfaits, ce qui accroîtrait les risques de dépendance et d’isolement social.

La récente création et diffusion de deepfakes pornographiques mettant en scène Taylor Swift a mis en lumière la question du consentement et du contenu sexuellement explicite généré par l’IA. Des études indiquent qu’environ 98 % des vidéos deepfake trouvées en ligne sont de nature pornographique, les femmes étant les cibles principales dans presque tous les cas.

La pornographie par IA pourrait également compromettre les moyens de subsistance des travailleurs du sexe et des créateurs de contenu pour adultes, posant des risques tangibles pour les artistes de perdre de l’audience et des revenus à mesure qu’ils entrent en concurrence avec le flux de contenu généré par l’IA.

Les créateurs de pornographie par IA pourraient également utiliser la technologie pour produire d’autres contenus illégaux, tels que la pornographie juvénile.

À l’inverse, la pornographie IA pourrait être utilisée pour améliorer le plaisir sexuel, les individus pouvant matérialiser leurs fantasmes les plus intimes en seulement quelques clics.

Cette technologie pourrait également être utilisée pour la recherche sur la sexualité en contribuant à une meilleure compréhension de l’étendue et de la nature des désirs et des fantasmes humains, de même qu’en fournissant des stimuli sécuritaires, standardisés et interactifs dans le cadre d’études scientifiques. Elle peut aussi être utilisée dans l’éducation pour présenter la diversité des corps et des préférences.

La pornographie IA a des applications en thérapie. Elle peut offrir des stimuli adaptés pour évaluer et traiter les peurs ou les difficultés sexuelles basées sur l’anxiété, par exemple, à travers l’exposition à des contenus sexuels de plus en plus intenses. Elle pourrait également servir d’outil aux individus pour apprendre à gérer des relations sexuelles et amoureuses saines. Enfin, l’IA pourrait fournir aux créateurs de contenu pour adultes des outils pour développer leur entreprise.

Le futur de la pornographie

Bien que des lois pourraient être mises en place pour atténuer les risques associés au contenu sexuellement explicite généré par l’IA, il serait primordial d’éduquer les utilisateurs et les créateurs dans la pratique du consentement. Plus de recherches sont également nécessaires pour comprendre l’influence de cette technologie et orienter son développement.

L’essor de l’intelligence artificielle promet de transformer l’industrie pornographique, mais ses répercussions sur l’intimité et la sexualité humaine demeurent à déterminer.

Valerie A. Lapointe, PhD candidate in psychology, Université du Québec à Montréal (UQAM) et Simon Dubé, Research Fellow, Kinsey Institute, Indiana University

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

Rihanna n’en est pas à son premier coup d’éclat. Cette fois, elle a suscité la controverse et l’indignation avec une photo jugée par certains « déshumanisante et dégradante », sur laquelle elle est vêtue en religieuse, pour la couverture du printemps 2024 du magazine Interview.

Ce n’est pas la première fois que Rihanna utilise l’imagerie religieuse dans son travail. Prenons par exemple sa tenue « sexy pope » (pape sexy) lors du Met Gala 2018. C’est devenu un look emblématique, qui a même été immortalisé par une effigie en cire de la chanteuse dans le célèbre musée Madame Tussaud, et a incité le magazine Vogue à déclarer « Rihanna a gagné le Met Gala ».

Exactement comme avec la couverture du magazine Interview, certains ont jugé le thème du gala « corps célestes : la mode et l’imagination catholique » « sacrilège ».

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Pourtant, l’Église catholique s’est associée à l’exposition et a accompagné le Metropolitan Museum of Art, en prêtant plus de quarante vêtements papaux en provenance du Vatican. L’archevêque de New York, le cardinal Timothy Dolan, a non seulement approuvé l’événement, mais y a également assisté.

Rihanna n’a pas non plus limité son utilisation du symbolisme religieux à la religion catholique. En 2021, elle a été accusée d’appropriation culturelle lorsqu’elle a été photographiée portant un pendentif représentant la divinité hindoue Ganesha.

Et l’année précédente, Rihanna s’est excusée d’avoir utilisé un texte islamique sacré dans la musique du défilé de sa marque de lingerie Savage x Fenty en 2020.

Le symbolisme religieux comme provocation culturelle

Comme de nombreuses stars de la pop, de Beyoncé à Madonna et Lady Gaga à Lil Nas X, Rihanna utilise l’imagerie religieuse à des fins de provocation.

Tout comme Beyoncé a utilisé l’imagerie associée à la Vierge Marie dans ses annonces de grossesse sur les réseaux sociaux, pour mieux subvertir les associations entre blancheur et pureté sexuelle, Rihanna parodie le genre « nunsploitation » – « nonnesploitation », mot-valise formé de nun – sœur ou nonne – et exploitation, un sous-genre du cinéma d’exploitation, ayant connu son zénith au Japon et dans l’Europe des années 1970 – pour jouer avec la question de la respectabilité et du bon goût, questionner l’abstinence sexuelle et la sexualisation systématique du corps des femmes.

Le look nonne de Rihanna a suscité un tollé parce qu’il met en lumière des idées reçues sur la façon dont les femmes doivent s’habiller. Utiliser l’imagerie religieuse lui permet d’utiliser la parodie pour repousser les idéaux issus de la religion concernant le corps des femmes.

Le christianisme a longtemps entretenu des préceptes stricts sur la tenue vestimentaire des femmes. Un certain nombre de textes bibliques proscrivent la modestie pour les femmes, notamment 1 Timothée 2 :9-10 : « Je veux aussi que les femmes s’habillent modestement, avec décence et convenance, et non avec des cheveux tressés, de l’or ou des perles, ou des vêtements coûteux. »

Ces codes vestimentaires restent en vigueur dans un certain nombre de confessions chrétiennes aujourd’hui.

Les religieuses en tant qu’image culturelle populaire

L’appropriation de la figure de la nonne est profondément ancrée dans la culture populaire, y compris au cinéma, dans des comédies musicales devenues des classiques, comme La Mélodie du bonheur et Sister Act.

Dans l’imaginaire populaire, les religieuses sont disciplinées, modestes, humbles, silencieuses et sexuellement abstinentes. Dans ces films, tout l’intérêt vient du fait que ces sœurs, actrices principales d’intrigues vibrantes, subvertissent les attentes concernant leur existence humble et apparemment passive.

L’obsession de la culture populaire pour les nonnes suscite à la fois l’intérêt et l’indignation parce qu’elle remet en cause l’orthodoxie religieuse, mais aussi les attentes sociales à l’égard des femmes et les présupposés culturels concernant leur corps. Les moines et les prêtres, par exemple, ne suscitent pas les mêmes inquiétudes et préoccupations.

Souvent dépeints comme inaccessibles ou célibataires, les prêtres peuvent être présentés comme « sexy » dans la culture pop sans susciter le même niveau d’indignation publique que des représentations similaires de femmes religieuses.

Les religieuses suscitent une forme d’inquiétude sociale parce qu’elles sont des femmes qui existent sans les hommes. La sexualisation des religieuses résulte de la rupture perçue des notions d’abstinence et de pureté, habituellement associées aux femmes qui sont entrées dans les ordres religieux.

Il serait réducteur de dire que l’usage de cette imagerie n’est qu’une tentative d’attirer l’attention et de susciter la controverse à peu de frais – même si c’est objectivement le cas.

Le symbolisme religieux est également un moyen important de soulever des questions et des débats sur des problèmes culturels importants, allant de la pertinence des institutions religieuses aux préjugés envers les femmes, en particulier les femmes de couleur. L’imagerie érotisée de Rihanna quand elle se présente en religieuse fonctionne donc comme une protestation contre les idéaux féminins de pudeur et de décence.

Le sein maternel en question

Sur la couverture du magazine Interview, Rihanna expose partiellement sa poitrine. Les seins exposés dans l’art religieux n’ont jamais suscité de controverse : il existe une d’innombrables « madones allaitantes » dans lesquelles Marie allaite l’enfant Jésus.

Ici, le sein nu ne provoque pas d’indignation parce qu’il s’agit d’une image axée sur la mère – Marie nourrissant l’enfant Jésus – et que la mère est vierge.

La religion joue un rôle important dans la culture contemporaine. En effet, si ces symboles et cette iconographie trouvent leurs racines dans les traditions religieuses, ils sont aussi des produits culturels, à tel point que la réaction contre Rihanna – et envers d’autres célébrités adoptant l’imagerie religieuse – est symptomatique de l’anxiété que suscite la perte de contrôle du christianisme sur ses symboles.

Il est donc révélateur que lorsqu’une femme s’exprime et décide de la façon dont elle a envie de se présenter, cela soit perçus par certains comme dangereux et blasphématoire. Au fond, cette réaction à la couverture d’Interview en dit beaucoup plus sur les attitudes sociales et culturelles à l’égard des femmes et de leur corps que sur Rihanna.

Chris Greenough, Reader in Social Sciences, Edge Hill University

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

L’histoire de l’humanité a été bouleversée par la découverte des antibiotiques en 1928. Les maladies infectieuses telles que la pneumonie, la tuberculose et la septicémie étaient très répandues et mortelles jusqu’à ce que les antibiotiques permettent de les traiter. Les interventions chirurgicales qui comportaient autrefois un risque élevé d’infection sont devenues plus sûres. Ces médicaments ont transformé la pratique médicale et sauvé d’innombrables vies.

Mais les antibiotiques ont un inconvénient majeur : lorsqu’ils sont utilisés à outrance, les bactéries peuvent développer une résistance. L’Organisation mondiale de la santé a estimé que ces superbactéries ont causé 1,27 million de décès dans le monde en 2019 et qu’elles deviendront probablement une menace croissante pour la santé publique mondiale dans les années à venir.

De nouvelles découvertes aident les scientifiques à relever ce défi. Des études ont montré que près d’un quart des médicaments qui ne sont pas normalement prescrits comme antibiotiques, tels que les médicaments utilisés pour traiter le cancer, le diabète et la dépression, peuvent tuer les bactéries à des doses généralement prescrites pour les humains.

La compréhension des mécanismes qui sous-tendent la toxicité de certains médicaments pour les bactéries pourrait avoir des implications considérables pour la médecine. Si les médicaments non antibiotiques ciblent les bactéries d’une manière différente des antibiotiques standard, ils pourraient servir de pistes pour le développement de nouveaux antibiotiques. Mais si les médicaments non antibiotiques tuent les bactéries de la même manière que les antibiotiques connus, leur utilisation prolongée, par exemple dans le traitement des maladies chroniques, pourrait involontairement favoriser la résistance aux antibiotiques.

Dans notre recherche récemment publiée, mes collègues et moi-même avons mis au point une nouvelle méthode d’apprentissage automatique (IA) qui non seulement identifie la manière dont les médicaments non-antibiotiques tuent les bactéries, mais peut également aider à trouver de nouvelles cibles bactériennes.

De nouvelles méthodes pour tuer les bactéries

De nombreux scientifiques et médecins du monde entier s’attaquent au problème de la résistance aux antibiotiques, y compris moi et mes collègues du Mitchell Lab à l’école de médecine UMass Chan. Nous étudions les mutations qui rendent les bactéries plus résistantes ou plus sensibles aux médicaments.

Lorsque mon équipe et moi-même avons appris que l’activité antibactérienne des non-antibiotiques était largement répandue, nous avons voulu relever un défi : comprendre comment ces médicaments tuent les bactéries.

Pour répondre à cette question, j’ai utilisé une technique de criblage génétique récemment mise au point par mes collègues pour étudier comment les médicaments anticancéreux ciblent les bactéries. Cette méthode permet d’identifier les gènes spécifiques et les processus cellulaires qui changent lorsque les bactéries mutent. En surveillant la façon dont ces changements influencent la survie des bactéries, les chercheurs peuvent déduire les mécanismes utilisés par ces médicaments pour tuer les bactéries.

J’ai recueilli et analysé près de 2 millions de cas de toxicité entre 200 médicaments et des milliers de bactéries mutantes. À l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique que j’ai développé pour déduire les similitudes entre différents médicaments, j’ai regroupé les médicaments dans un réseau en fonction de la façon dont ils affectaient les bactéries mutantes.

Mes cartes ont clairement montré que les antibiotiques connus étaient étroitement regroupés en fonction de leurs classes connues de mécanismes d’action. Par exemple, tous les antibiotiques qui ciblent la paroi cellulaire – l’épaisse couche protectrice qui entoure les cellules bactériennes – étaient regroupés et bien séparés des antibiotiques qui interfèrent avec la réplication de l’ADN des bactéries.

Curieusement, lorsque j’ai ajouté des médicaments non antibiotiques à mon analyse, ils ont formé des noyaux distincts de ceux des antibiotiques. Cela indique que les médicaments non antibiotiques et les antibiotiques ont des moyens différents de tuer les cellules bactériennes. Bien que ces regroupements ne révèlent pas comment chaque médicament tue spécifiquement les antibiotiques, ils montrent que ceux qui sont regroupés agissent probablement de manière similaire.

La dernière pièce du puzzle, à savoir la possibilité de trouver de nouvelles cibles dans les bactéries pour les tuer, est venue des recherches de ma collègue Carmen Li. Elle a cultivé des centaines de générations de bactéries qui ont été exposées à différents médicaments non antibiotiques normalement prescrits pour traiter l’anxiété, les infections parasitaires ou le cancer. Le séquençage des génomes des bactéries qui ont évolué et se sont adaptées à la présence de ces médicaments nous a permis d’identifier la protéine bactérienne spécifique que le triclabendazole – un médicament utilisé pour traiter les infections parasitaires – cible pour tuer la bactérie. Il est important de noter que les antibiotiques actuels ne ciblent généralement pas cette protéine.

En outre, nous avons découvert que deux autres non-antibiotiques utilisant un mécanisme similaire à celui du triclabendazole ciblent également la même protéine. Cela a démontré la capacité de mes cartes de similarité des médicaments à identifier des médicaments ayant des mécanismes de destruction similaires, même lorsque ces mécanismes sont encore inconnus.

Contribuer à la découverte d’antibiotiques

Nos résultats ouvrent aux chercheurs de multiples possibilités d’étudier comment les médicaments non antibiotiques agissent différemment des antibiotiques standards. Notre méthode de cartographie et de test des médicaments pourrait également permettre de remédier à un goulot d’étranglement critique dans la mise au point d’antibiotiques.

La recherche de nouveaux antibiotiques implique généralement de consacrer des ressources considérables à l’analyse de milliers de produits chimiques qui tuent les bactéries et à la détermination de leur mode d’action. La plupart de ces produits chimiques s’avèrent fonctionner de la même manière que les antibiotiques existants et sont rejetés.

Nos travaux montrent que la combinaison du criblage génétique et de l’apprentissage automatique peut aider à découvrir l’aiguille chimique dans la botte de foin qui peut tuer les bactéries par des moyens que les chercheurs n’ont pas encore utilisés. Il existe différents moyens de tuer les bactéries que nous n’avons pas encore exploités, et il reste encore des voies à suivre pour lutter contre la menace des infections bactériennes et de la résistance aux antibiotiques.

Mariana Noto Guillen, Ph.D. Candidate in Systems Biology, UMass Chan Medical School

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.