Diagnostic de l'infection sanguine basé sur l'intelligence artificielle à partir de protéomes numérisés par approche bottom-up – AIDIBOP

Le sepsis est une réponse syndromique à une infection sanguine qui affecte 49 millions de personnes dans le monde chaque année et cause 11 millions de décès par an. Le protocole classique de diagnostic des infections du sang repose sur la spectrométrie de masse MALDI-TOF pour l'identification des pathogènes, tandis que l'antibiogramme est déduit des techniques d'inhibition de la croissance, le tout étant obtenu dans le meilleur des cas dans un délai de 24 heures. Il est donc nécessaire de disposer d'une solution de diagnostic rapide, complète et abordable qui puisse fournir à la fois l'identification du pathogène et un profil de résistance phénotypique. Le projet d'AIDIBOP vise à concevoir et à valider en milieu hospitalier une méthode d'échantillonnage protéomique utilisant le mode d'acquisition DIA de la spectrométrie de masse à haute résolution puis le traitement des données basé sur l'intelligence artificielle (IA) pour déduire directement i) l'identité du ou des micro-organismes, ii) la détection des protéines impliquées dans la résistance aux antimicrobiens, iii) la prédiction des niveaux de résistance aux antibiotiques utilisés en première intention pour la gestion des bactériémies ("pseudo CMI"). L'objectif est d'atteindre cet objectif de diagnostic dans un délai de moins de 60 minutes, y compris la préparation de l'échantillon, ce qui ferait d'AIDIBOP la solution la plus rapide et la plus complète pour les tests de dépistage des bactériémies.