La surveillance des eaux usées est devenue un choix populaire parmi les responsables de la santé publique qui cherchent à suivre les mutations virales rapides et les modèles de propagation pendant la pandémie Covid-19. Mais que se passe-t-il s'il y avait un moyen de détecter encore plus les virus émergents – ou même de renifler de nouvelles variantes, peut-être avant même que les patients ne se rendent compte qu'ils sont malades?
Une nouvelle étude dirigée par l'UNLV se déplace qui rêve un pas de plus de la réalité en associant une surveillance des échantillons d'eaux usées avec l'intelligence artificielle. Les résultats apparaissent dans le dernier numéro de la revue Communications de la nature.
L'auteur principal et l'étudiant diplômé de la neuroscience de l'UNLV Xiaowei Zhuang a développé un algorithme basé sur l'IA qui scanne les eaux usées pour détecter la grippe en herbe, le RSV, le MPOX, la rougeole, la gonorrhée, les auris de Candida ou d'autres variantes pathogènes – souvent avant d'être identifiées par des tests cliniques.
Les scientifiques disent que pouvoir cartographier l'émergence du virus, la mutation et la transmission plus rapidement avec l'IA qu'avec les méthodes de surveillance des eaux usées existantes pourraient améliorer considérablement la capacité des responsables de la santé publique à déployer des interventions rapides et ciblées.
« Imaginez identifier la prochaine épidémie avant même que le premier patient entre dans une clinique. Cette recherche montre comment nous pouvons rendre cela possible », a déclaré le co-auteur de l'étude Edwin Oh, professeur à l'Institut du Nevada de médecine personnalisée à l'UNLV. « Grâce à l'utilisation de l'IA, nous pouvons déterminer comment un pathogène évolue sans même tester un seul être humain. »
Bien que l'étude détaille comment la méthode d'IA de l'équipe peut séparer les signaux de chevauchement dans des ensembles de données complexes, sa véritable promesse réside dans un impact sur le terrain. « L'outil pourrait particulièrement être utile pour améliorer la surveillance des maladies dans les communautés rurales, ce qui autonomise les agents de santé dans des contextes à faibles ressources », a déclaré Duane Moser, co-auteur de l'étude et professeur de recherche sur le désert de la recherche.
L'équipe de recherche a testé sa théorie en analysant près de 3 700 échantillons d'eaux usées prélevées dans les installations de traitement des eaux usées du sud du Nevada entre 2021 et 2023. Ils ont découvert que le système axé sur l'IA pourrait identifier avec précision les signatures uniques pour différentes variantes de virus avec aussi peu que deux à cinq échantillons, significativement plus tôt que les méthodes existantes.
Les méthodes de détection des eaux usées antérieures nécessitaient une connaissance préalable de la composition génétique d'une variante et se sont fortement appuyées sur les données cliniques de patients qui avaient déjà été testés. Bien que ces méthodes aient bien fonctionné, elles étaient une approche plus réactive – identifiant généralement de nouvelles souches de virus après avoir déjà commencé à circuler largement dans une communauté.
« La surveillance des eaux usées a permis de réaliser des réponses en santé publique plus opportunes et proactives en surveillant l'émergence des maladies et en se propageant à un niveau de population en temps réel », explique Zhuang. « Cette nouvelle méthode améliore la détection des épidémies précoces pour permettre l'identification de nouvelles menaces sans connaissances préalables ni données de tests de patients, détectant de manière proactive des modèles à partir d'échantillons d'eaux usées multiples et rendant cet outil encore plus efficace pour la surveillance de la santé publique à l'avenir. »
Depuis 2021, quatre institutions de Las Vegas – UNLV, la Southern Nevada Water Authority (SNWA), le sud du Nevada Health District et le Desert Research Institute – ont collaboré sur un tableau de bord de surveillance des eaux usées publique pour suivre les cas émergents de Covid-19 et d'autres virus.
Le Communications de la nature L'étude AI est l'une des plus de 30 études que ces organisations, ainsi que le Cleveland Clinic Lou Ruvo Center for Brain Health, ont collaboré. Et les chercheurs disent que c'est parmi les premières études à utiliser une approche d'IA pour améliorer l'intelligence des eaux usées.
« La surveillance des eaux usées s'est avérée être un outil efficace pour combler les lacunes critiques des données et comprendre les problèmes de santé publique au sein d'une communauté », a déclaré le co-auteur de l'étude Daniel Gerrity, microbiologiste de recherche principale chez SNWA. « L'effort de surveillance des eaux usées en cours est un excellent exemple de la façon dont la collaboration entre SNWA, UNLV et d'autres partenaires peut entraîner des impacts positifs pour la communauté locale et au-delà. »
