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#Actualités du secteur
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Vers un alcootest COVID-19
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Peu de personnes ayant subi des prélèvements nasopharyngés pour le dépistage des coronavirus qualifieraient cette expérience d'agréable. La procédure consiste à placer un long écouvillon dans le nez pour prélever un échantillon à l'arrière du nez et de la gorge, qui est ensuite analysé pour détecter l'ARN du SRAS-CoV-2 par la réaction de polymérisation en chaîne (RT-PCR). Aujourd'hui, les chercheurs qui font rapport dans ACS Nano ont mis au point un prototype d'appareil qui détecte de manière non invasive le COVID-19 dans l'haleine expirée des patients infectés.
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En plus d'être inconfortable, l'étalon-or actuel pour les tests COVID-19 exige la RT-PCR, une procédure de laboratoire qui prend beaucoup de temps. En raison des retards, l'obtention d'un résultat peut prendre plusieurs jours. Pour réduire les taux de transmission et de mortalité, les systèmes de santé ont besoin de tests rapides, peu coûteux et faciles à utiliser. Hossam Haick, Hu Liu, Yueyin Pan et leurs collègues ont voulu développer un capteur à base de nanomatériaux qui pourrait détecter le COVID-19 dans l'air expiré, à l'instar d'un alcootest pour l'intoxication alcoolique. Des études antérieures ont montré que les virus et les cellules qu'ils infectent émettent des composés organiques volatils (COV) qui peuvent être expirés dans l'air expiré.
Les chercheurs ont fabriqué une série de nanoparticules d'or liées à des molécules sensibles à divers COV. Lorsque les COV interagissent avec les molécules d'une nanoparticule, la résistance électrique change. Les chercheurs ont formé le capteur à la détection de COVID-19 en utilisant l'apprentissage automatique pour comparer le schéma des signaux de résistance électrique obtenus à partir de l'haleine de 49 patients COVID-19 confirmés avec ceux de 58 témoins sains et 33 patients souffrant d'une infection pulmonaire non COVID à Wuhan, en Chine.
Chaque participant à l'étude a soufflé dans l'appareil pendant 2 à 3 secondes à une distance de 1 à 2 cm. Une fois que l'apprentissage machine a identifié une signature COVID-19 potentielle, l'équipe a testé la précision de l'appareil sur un sous-ensemble de participants. Dans l'ensemble de tests, l'appareil a montré une précision de 76% pour distinguer les cas COVID-19 des contrôles et de 95% pour distinguer les cas COVID-19 des infections pulmonaires. Le capteur a également pu distinguer, avec une précision de 88 %, les patients COVID-19 malades et ceux qui avaient récupéré.
Bien que le test doive être validé chez un plus grand nombre de patients, il pourrait être utile pour le dépistage de grandes populations afin de déterminer quels individus ont besoin de tests supplémentaires, affirment les chercheurs.