Des scientifiques américains ont développé une nouvelle approche pour combattre les bactéries résistantes aux antibiotiques, en utilisant l’intelligence artificielle pour concevoir des virus capables de les éliminer. Cette avancée, réalisée par une équipe de l’université Stanford, suscite à la fois l’enthousiasme des chercheurs et des interrogations sur les implications en matière de biosécurité. Selon Euronews FR, ces travaux pourraient ouvrir la voie à une génération inédite de traitements contre les infections bactériennes, alors que la résistance aux antibiotiques représente une menace sanitaire mondiale croissante.

Ce qu'il faut retenir

  • Des chercheurs de l’université Stanford ont utilisé l’IA pour concevoir 16 bactériophages capables d’éliminer des bactéries E. coli résistantes aux phages naturels.
  • Le modèle d’IA Evo 2, entraîné sur des millions de génomes, permet de créer des séquences d’ADN fonctionnelles pour des virus spécialisés.
  • Ces virus pourraient à terme cibler d’autres bactéries dangereuses, comme celles responsables de la tuberculose ou du staphylocoque doré résistant à la méticilline (MRSA).
  • Le modèle Evo 2 est accessible en libre téléchargement, ce qui soulève des questions sur les risques de détournement à des fins malveillantes.
  • En février 2025, les chercheurs ont retiré de leur base de données les agents pathogènes infectant l’humain pour limiter les risques éthiques et sécuritaires.
  • Plus de 100 scientifiques ont signé une lettre ouverte en 2026 pour alerter sur les dangers d’une mauvaise utilisation des données biologiques générées par IA.

Une solution innovante contre les superbactéries résistantes

Face à l’augmentation alarmante des bactéries résistantes aux antibiotiques, une équipe de chercheurs de l’université Stanford a exploré une voie alternative en utilisant l’intelligence artificielle. Comme le rapporte Euronews FR, ces scientifiques ont développé le modèle Evo 2, un système capable de concevoir des bactériophages — des virus naturels qui infectent et tuent les bactéries — adaptés pour cibler des souches résistantes. Lors d’essais en laboratoire, un cocktail de 16 de ces virus, tous générés par Evo 2, a permis d’éradiquer rapidement des bactéries E. coli déjà immunisées contre les phages naturels.

La bactérie E. coli, souvent responsable d’infections intestinales, fait partie des pathogènes qui développent une résistance accrue aux antibiotiques disponibles. Cette résistance, en partie due à un usage excessif ou inapproprié des médicaments, pousse les bactéries à évoluer pour survivre, rendant les traitements actuels inefficaces. Brian Hie, ingénieur chimiste à Stanford et co-auteur de l’étude, explique que « si les bactéries deviennent résistantes à un seul phage, le traitement ne sert plus à rien ». En revanche, un mélange de plusieurs phages génétiquement distincts complique considérablement l’émergence d’une résistance à l’ensemble du cocktail.

Une technologie prometteuse pour d’autres bactéries dangereuses

Les chercheurs estiment que cette méthode pourrait être adaptée à d’autres bactéries présentant un risque majeur pour la santé publique. Parmi les cibles potentielles figurent le staphylocoque doré résistant à la méticilline (MRSA), responsable d’infections nosocomiales difficiles à traiter, ainsi que Mycobacterium tuberculosis, la bactérie responsable de la tuberculose. Selon les auteurs de l’étude, cette approche ouvre la perspective d’une nouvelle génération d’antibiotiques, plus ciblés et moins susceptibles de provoquer des résistances.

Les travaux s’inscrivent dans un contexte où la résistance aux antibiotiques est considérée comme l’une des principales menaces pour la santé mondiale par l’Organisation mondiale de la santé (OMS). Chaque année, des centaines de milliers de décès sont attribués à des infections résistantes, un chiffre qui pourrait encore augmenter si des solutions alternatives ne sont pas développées rapidement. L’utilisation de l’IA pour concevoir des traitements sur mesure représente ainsi une piste sérieuse pour contourner le problème de l’antibiorésistance.

Un modèle d’IA en libre accès qui interroge sur la sécurité

Pour démocratiser l’innovation, les chercheurs ont mis à disposition le modèle Evo 2 en open source, permettant à quiconque de l’utiliser ou de le modifier. Cette décision, saluée pour son potentiel à accélérer les découvertes scientifiques, soulève néanmoins des inquiétudes en matière de biosécurité. D’après Euronews FR, certains experts craignent que des acteurs malveillants puissent détourner l’outil pour concevoir des agents biologiques dangereux. Simon Clarke, professeur associé en microbiologie cellulaire à l’université de Reading (Royaume-Uni), a déclaré : « Cela soulève, pour le dire avec beaucoup de prudence, de sérieuses questions réglementaires et de sécurité. »

Bien que les garde-fous mis en place par l’équipe de Stanford soient jugés « importants », Clarke souligne que rien ne garantit que d’autres chercheurs ou organisations adopteront la même rigueur. Il rappelle cependant que les agents pathogènes naturels restent aujourd’hui plus faciles à obtenir et à produire que ceux conçus artificiellement, limitant temporairement les risques liés à cette technologie. L’un des avantages de l’IA, selon les auteurs, réside dans la possibilité d’intégrer directement des dispositifs de sécurité dans le processus de conception des virus.

Des garde-fous éthiques et techniques mis en place

Pour limiter les risques, les chercheurs ont pris des mesures dès la phase de développement du modèle Evo 2. En février 2025, l’équipe a retiré de sa base de données tous les agents pathogènes capables d’infecter l’humain ou d’autres organismes complexes, une décision motivée par des considérations éthiques et sécuritaires. L’objectif était clair : « prévenir l’utilisation d’Evo pour le développement d’armes biologiques », comme l’indiquent les auteurs de l’étude. Cette initiative s’inscrit dans une réflexion plus large sur la gouvernance des données biologiques, alors que l’IA prend une place croissante dans ce domaine.

En 2026, plus de 100 chercheurs à travers le monde ont signé une lettre ouverte pour alerter sur les dangers liés à une mauvaise utilisation des nouvelles données biologiques générées par IA. « Les enjeux de la gouvernance des données biologiques sont élevés, car les modèles d’IA pourraient contribuer à créer de graves menaces biologiques », écrivent-ils. Leur appel met en lumière la nécessité de trouver un équilibre entre l’ouverture des données, essentielle pour l’innovation, et la mise en place de restrictions pour protéger la biosécurité. Aucun cadre universel ne régit actuellement ces jeux de données, et certains développeurs excluent volontairement les informations les plus sensibles. Pour autant, des chercheurs plaident pour l’adoption de règles claires et applicables à tous.

Et maintenant ?

Les prochaines étapes consisteront probablement à tester l’efficacité des bactériophages conçus par IA dans des essais cliniques sur des modèles animaux, avant d’envisager une application chez l’humain. Les chercheurs devront également travailler en étroite collaboration avec les autorités réglementaires pour encadrer l’utilisation de ces outils et éviter tout détournement. D’ici là, le débat sur l’open source des modèles d’IA en biologie promet de s’intensifier, alors que les gouvernements et les institutions scientifiques cherchent à concilier innovation et sécurité.

Quoi qu’il en soit, cette avancée marque une étape significative dans la lutte contre les superbactéries, même si son succès dépendra autant de la rigueur scientifique que de la prudence politique et éthique.

Les bactériophages ciblent spécifiquement certaines bactéries sans affecter le reste de la flore microbienne, contrairement aux antibiotiques à large spectre. De plus, leur utilisation en cocktail de plusieurs souches rend plus difficile l’émergence de résistances, un problème majeur avec les traitements actuels. Comme l’explique Brian Hie, « si les bactéries deviennent résistantes à un seul phage, le traitement ne sert plus à rien. Mais si vous disposez de plusieurs phages génétiquement distincts dans un mélange, il sera plus difficile pour les bactéries de développer une résistance à l’ensemble du cocktail. »