Le premier simulateur de poumon entier du genre aide à prédire les nouveaux traitements et vaccins contre la tuberculose

En tant que deuxième cause de mortalité infectieuse après le COVID-19, la tuberculose est considérée comme une menace majeure pour la santé dans le monde – représentant près de deux millions de décès par an, selon l’Organisation mondiale de la santé.

Une équipe de chercheurs de l’Université du Michigan a peut-être découvert le secret pour faire progresser de nouveaux traitements et vaccins contre la tuberculose pour la première fois depuis un siècle : les mathématiques.

En appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique, en utilisant des formules mathématiques et informatiques complexes et en écrivant des centaines de milliers de lignes de code informatique, les mathématiciens appliqués de l’UM Medical School ont créé un ensemble révolutionnaire simulation pulmonaire capable de reproduire l’activité dans les poumons, les ganglions lymphatiques et les vaisseaux sanguins au cours d’une infection tuberculeuse pulmonaire.

Le premier du genre représente plus de deux décennies de travail pour comprendre comment la maladie se comporte chez l’homme. Les chercheurs l’utilisent maintenant pour organiser des essais cliniques virtuels afin de tester de nouveaux schémas thérapeutiques et de développer de nouvelles approches vaccinales, ce qui n’a pas été fait depuis le développement du premier vaccin en 1921.

« Personne n’a jamais été capable de faire cela auparavant », a déclaré Denise Kirschner, Ph.D., un biologiste mathématicien qui dirige un laboratoire étudiant l’immunologie computationnelle de la tuberculose.

« Parce que nous illustrons avec précision la dynamique de la maladie qui se produit du niveau moléculaire au niveau cellulaire jusqu’au niveau des organes entiers, nous sommes en mesure d’identifier quels schémas thérapeutiques et quelles doses fonctionneront mieux pour traiter la bactérie qui cause la tuberculose, et quels vaccins sera le plus efficace pour prévenir l’infection.

Ce travail est important car la tuberculose est notoirement difficile à traiter en raison de la nature des granulomes (amas sphériques de cellules immunitaires ressemblant à des tumeurs) qui se forment autour des bactéries envahissantes dans les poumons dans le cadre de la réponse immunitaire de l’organisme. Kirschner a expliqué que leur formation, leur croissance, leur propagation et leur devenir détiennent la clé pour modéliser et comprendre comment traiter efficacement la tuberculose, et la simulation offre aux chercheurs une vision sans précédent de ce qui se passe.

« L’objectif est de développer de meilleurs traitements et vaccins car celui développé il y a un siècle ne protège plus les gens », a-t-elle déclaré, citant une récente augmentation des cas de tuberculose signalés à Washington et en Californie comme exemple du fait qu’aucun endroit n’est à l’abri d’une réémergence. de la maladie. « C’est une maladie éradiquable, mais si nous n’avons pas les ressources et la compréhension, nous ne pouvons pas y arriver. »

L’équipe de Kirschner travaille actuellement avec les National Institutes for Health (NIH), la Fondation Bill & Melinda Gates et le Wellcome Trust, au Royaume-Uni, pour identifier les traitements qui fonctionnent mieux en moins de temps, avec moins d’effets secondaires et moins de médicaments nécessaires.

Par exemple, le régime actuel exige que les patients tuberculeux prennent quatre médicaments sur une période de six à neuf mois. Le fait de ne pas terminer le traitement complet des antibiotiques prescrits permet aux souches de tuberculose de devenir résistantes aux médicaments, ce qui crée un problème encore plus grave.

Des chercheurs utilisant des simulations – qui sont basées sur un modèle numérisé d’un poumon de singe sain et s’appuient sur de grandes quantités de données biologiques provenant d’expériences menées au centre de primates non humains de la tuberculose de l’Université de Pittsburgh (dirigé par JoAnne Flynn) – chercheurs suivre l’action à l’intérieur du poumon lors d’une réponse immunitaire pour voir exactement comment les différents médicaments pénètrent et se répartissent pour tuer les bactéries responsables de l’infection. Les premiers résultats de la technique, qui est également utilisée pour tester de nouveaux candidats vaccins, seront publiés l’année prochaine.

« Nous avons pu faire les choses différemment parce que nous pouvons maintenant » voir « l’image dans son ensemble – du poumon aux ganglions lymphatiques vers lesquels il se draine, aux granulomes dans les poumons, aux bactéries dans les cellules immunitaires et même les protéines qui sont sécrétées et communiquent entre les cellules pendant l’infection », a déclaré Kirschner, qui espère étendre ses travaux pour construire un modèle humain virtuel complet à l’avenir.

« Alors que cette maladie est endémique dans le monde entier avec deux milliards de personnes actuellement infectées, elle est largement sous contrôle aux États-Unis et au Royaume-Uni. Maintenant qu’elle est à nouveau en hausse, nous allons avoir besoin de nouvelles approches pour la traiter et la prévenir. ”

La source: Système de santé de l’Université du Michigan