Les scientifiques utilisent l'IA pour percer les secrets des langages bactériens.
Une meilleure compréhension des langages bactériens nous rapproche de la maîtrise et de la coordination du comportement des bactéries. Crédit : Ekaterina Osmekhina / Université Aalto
L'apprentissage automatique et les expériences en laboratoire ont fourni aux scientifiques des informations sur les différents langages que les bactéries utilisent pour communiquer. En comprenant les façons dont les bactéries interagissent et les circonstances dans lesquelles leur communication est perturbée, les chercheurs peuvent s'attaquer aux problèmes liés aux bactéries résistantes aux médicaments et faire avancer le développement des technologies de biocomputation.
L'étude s'appuie sur un projet antérieur dans lequel les chercheurs ont montré que perturber la communication bactérienne est un moyen efficace de lutter contre les bactéries multirésistantes aux médicaments. Les bactéries utilisent de petites molécules pour communiquer entre elles et coordonner l'infection, et l'équipe a montré que perturber la communication bactérienne en bloquant ces molécules réduisait l'inflammation et rendait les bactéries plus vulnérables aux antibiotiques.
Maintenant, les chercheurs ont examiné de plus près les langages avec lesquels les bactéries communiquent. Ils ont utilisé une combinaison d'apprentissage automatique et d'expériences en laboratoire pour examiner les quelque 170 langages bactériens connus. Cette analyse permet de comprendre les similitudes et les différences entre les langages, ce qui peut être utilisé à la fois pour perturber les bactéries nuisibles et pour construire des "circuits logiques bactériens" utiles.
La première étape a été une analyse d'apprentissage automatique qui a regroupé les langages en clusters basés sur la structure de leurs molécules. Les groupes résultants consistaient en des langages plus similaires les uns aux autres et différents des langages des autres groupes. Cela est comparable aux langues humaines : l'anglais, le français et le néerlandais sont dans un groupe de langues, tandis que l'arabe et l'hébreu sont dans un autre, par exemple.
Ensuite, l'équipe a montré expérimentalement que les bactéries peuvent quelque peu comprendre des langues apparentées. "Nous avons fait une 'vérification des langages bactériens' et avons constaté que les bactéries utilisant des langages très similaires peuvent se comprendre les unes les autres, tout comme un Néerlandais pourrait comprendre un peu l'allemand. Nous avons également testé la communication entre des bactéries utilisant des langages très différents et avons constaté qu'elles ne pouvaient pas se comprendre du tout, tout comme une conversation entre des personnes parlant finnois, néerlandais et arabe n'aboutirait pas loin", explique Christopher Jonkergouw, l'étudiant en doctorat qui a dirigé l'étude.
Avec ces outils, les chercheurs ont montré que nous pouvons estimer avec précision les connexions entre les langages bactériens et prédire s'ils peuvent être compris. Ces résultats seront précieux pour affiner davantage la nouvelle approche de traitement de l'équipe, et ils ont également des implications pour la biotechnologie - les langages bactériens peuvent être utilisés pour coordonner des tâches entre des groupes dans des communautés bactériennes, voire dans des microprocesseurs bactériens.
