L’étude se concentre sur l’exploitation novatrice de l’apprentissage profond, une méthode basée sur des réseaux neuronaux artificiels. Ce procédé permet à une intelligence artificielle (IA) d’apprendre et de tirer des conclusions à partir de données sans directives explicites.
Dans cette recherche, l’équipe utilise ce modèle pour prédire l’activité et la toxicité d’un nouveau composé, en ciblant spécifiquement le staphylocoque doré résistant à la méthicilline (SARM). Ces infections peuvent varier de simples infections cutanées à des maladies graves, parfois mortelles, comme la pneumonie et les infections sanguines.
L’apprentissage profond devient de plus en plus courant dans le domaine médical, accélérant l’identification de médicaments candidats, la prédiction de leurs propriétés et l’optimisation de leur développements.
