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ZIKA : Détecter l'infection, il y a une app mobile pour ça

Actualité publiée il y a 3 années 8 mois 2 semaines
Scientific Reports

C’est une équipe des Sandia National Laboratories (US) qui a développé ce prototype capable de détecter les maladies transmises par les moustiques, avec une réduction considérable de coûts et de délais. Ce test rapide et « nomade » de l’infection à Zika entre autres virus, est un exemple d’innovation possible aujourd’hui avec la technologie des smartphones. Cette app de diagnostic contrôlée par mobile et présentée dans les Scientific Reports coûte ainsi moins de 100 € et détecte Zika et les virus de la dengue et du chikungunya en moins de 30 minutes chrono.

Il faut rappeler que le dépistage de ces virus, transmis par les moustiques, nécessite actuellement un laboratoire sophistiqué, et, pour les patients, plusieurs jours d'attente avant de connaître les résultats. Les dispositifs et automates nécessaires pour ces tests peuvent coûter jusqu'à 20.000 €. Enfin, de tels laboratoires ne sont pas toujours accessibles, en particulier dans les pays principalement touchés par ces maladies vectorielles. Les tests rapides sont donc incontestablement la clé de la détection et l'avenir du diagnostic dans les pays en développement. Ce prototype de test rapide repose sur une application qui sert d'interface simple pour faire fonctionner le dispositif, qui comprend des capteurs de caméras en remplacement des outils traditionnels d'analyse d'échantillons de laboratoire. Ce dispositif est basé sur une méthode de diagnostic dite « par amplification isotherme (ou LAMP pour Loop-Mediated Amplification) », qui élimine la nécessité de traiter un échantillon biologique, tel que du sang ou de l'urine, avant le test. Les tests viraux conventionnels impliquent le transport d'un échantillon vers un laboratoire, l'extraction de l'ADN ou de l'ARN puis l'amplification des matériaux génétiques par le processus appelé réaction en chaîne par polymérase (PCR). Ce procédé implique le chauffage et le refroidissement de l'échantillon plusieurs fois, de sorte que tout ADN viral / ARN dans l'échantillon est suffisamment répliqué pour être détecté. Le chauffage et le refroidissement répétés de l'échantillon nécessitent beaucoup de puissance et expliquent la complexité des machines de PCR. La détection de la matière virale copiée nécessite également des composants coûteux tels que des fluorimètres. La complexité et les coûts des machines de PCR traditionnelles restent des obstacles majeurs dans le déplacement des dispositifs de PCR hors des laboratoires et dans les cliniques ou centres de soins où ils sont le plus nécessaires.


La technique LAMP, tout comme la PCR, copie l'ADN/ARN viral, mais sans le cycle de chauffage et de refroidissement, ce qui élimine le besoin d'une source d'alimentation. L'ajout de quelques agents biochimiques soigneusement conçus permet au dispositif LAMP de tester un échantillon chauffé seulement 1 fois à 65 degrés Celsius pendant une demi-heure. La technique LAMP élimine également la nécessité d'une préparation supplémentaire des échantillons avant le test. Bref, plus besoin d'équipement supplémentaire pour isoler l'ADN ou l'ARN.

Pour le "projet Zika", l'équipe a développé un algorithme novateur qui permet à un capteur de smartphone d'agir comme un fluorimètre, détectant les signaux lumineux de la réaction. Une fois la période de chauffe de 30 minutes terminée, le smartphone photographie l'échantillon. L'application emploie alors un nouvel algorithme d'analyse d'image pour déterminer avec précision la couleur et la luminosité de la lueur émise par la réaction LAMP. Cette analyse d'image basée sur un smartphone offre une certitude de détection beaucoup plus fine que l'œil du technicien de laboratoire. En permettant le diagnostic en une demi-heure seulement, le dispositif va permettre à un plus grand nombre de cliniciens de prendre plus rapidement les décisions thérapeutiques et de confinement des patients.

20 March 2017 doi:10.1038/srep44778 A smartphone-based diagnostic platform for rapid detection of Zika, Scientific Reports

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