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Un modèle pour prédire l’efficacité des bactériophages pour lutter contre l’antibiorésistance

La découverte des antibiotiques a révolutionné l’histoire de la médecine au 20e siècle, permettant de lutter efficacement contre des bactéries, mais a jeté aux oubliettes la phagothérapie, une approche thérapeutique qui se fonde sur l’utilisation de bactériophages qui ciblent et détruisent les bactéries  pathogènes, sans infecter l’être humain.

Mais, l’antibiorésistance devenant un problème de santé publique majeur (700 000 décès à travers le monde par an), associée au manque de nouveaux agents antibactériens, remet en avant la pagothérapie comme arme de lutte contre les pathogènes. Les bactériophages, ces virus « tueurs »de bactéries, pourraient constituer une solution afin de lutter contre les pathogènes résistants aux antibiotiques.

Des chercheurs de l’Inserm, Université Sorbonne Paris  Nord et du laboratoire IAME, en collaboration avec  l’Institut Pasteur et de l’AP-HP, ont développé un modèle mathématique qui permet de mieux prédire l’efficacité de la phagothérapie. Contrairement aux médicaments « classiques », les bactériophages sont des produits biologiques complexes, dont l’action dans l’organisme, la dose optimale ou la voie d’administration la plus efficace sont difficiles à étudier et anticiper. Plusieurs expérimentations ont permis aux chercheurs de mettre au point un modèle mathématique qui permet de mieux définir les interactions entre les bactériophages et les bactéries pathogènes. Il montre la voie d’administration la plus efficace et intègre des données sur la réponse immunitaire. Ce modèle confirme que la phagothérapie marche en synergie avec le système immunitaire.

Combination of in vivo phage therapy data with in silico model highlights key parameters for treatment efficacy

Raphaëlle Delattre, Jérémy Seurat, Feyrouz Haddad, Thu-Thuy Nguyen, Baptiste Gaborieau, Rokhaya Kane, Nicolas Dufour, Jean-Damien Ricard, Jérémie Guedj, Laurent Debarbieux

Cell Reports, mai 2022 – DOI : https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.110825

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