La pandémie mondiale en cours a créé un besoin urgent de tests rapides permettant de diagnostiquer la présence du virus SARS-CoV-2, l’agent pathogène responsable du COVID-19, et de le distinguer des autres virus respiratoires.
Maintenant, commun respiratoire du Japon a démontré un nouveau système d’identification à virion unique des pathogènes respiratoires courants à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique formé sur les changements de courant à travers les nanopores de silicium. Ce travail peut conduire à des tests de dépistage rapides et précis pour des maladies comme le COVID-19 et la grippe.
Dans une étude publiée ce mois-ci dans Capteurs ACS Des scientifiques de l’Université d’Osaka ont introduit un nouveau système utilisant des nanopores de silicium suffisamment sensibles pour détecter ne serait-ce qu’une seule particule virale lorsqu’ils sont associés à un algorithme d’apprentissage automatique.
Dans cette méthode, une couche de nitrure de silicium de seulement 50 nm d’épaisseur en suspension sur une tranche de silicium a de minuscules nanopores ajoutés, qui ne font eux-mêmes que 300 nm de diamètre. Lorsqu’une différence de tension est appliquée à la solution de chaque côté de la tranche, les ions voyagent à travers les nanopores dans un processus appelé électrophorèse.
Le mouvement des ions peut être surveillé par le courant qu’ils génèrent, et lorsqu’une particule virale pénètre dans un nanopore, elle bloque certains des ions de passer, conduisant à une baisse transitoire du courant. Chaque immersion reflète les propriétés physiques de la particule, telles que le volume, la charge de surface et la forme, de sorte qu’elles peuvent être utilisées pour identifier le type de virus.
La variation naturelle des propriétés physiques des particules virales avait auparavant entravé la mise en œuvre de cette approche, cependant, en utilisant l’apprentissage automatique, l’équipe a construit un algorithme de classification formé avec des signaux provenant de virus connus pour déterminer l’identité de nouveaux échantillons.
En combinant la détection de nanopores à une seule particule avec l’intelligence artificielle, nous avons pu obtenir une identification très précise de plusieurs espèces virales. «
Makusu Tsutsui, Etude Seniou Auteur, Université d’Osaka
L’ordinateur peut distinguer les différences de formes d’onde de courant électrique qui ne peuvent pas être identifiées par les yeux humains, ce qui permet une classification des virus très précise. En plus du coronavirus, le système a été testé avec des agents pathogènes similaires – virus respiratoire syncytial, adénovirus, grippe A et grippe B.
L’équipe estime que les coronavirus sont particulièrement bien adaptés à cette technique, car leurs protéines externes hérissées peuvent même permettre de classer différentes souches séparément. «Ce travail contribuera au développement d’un kit de test de virus qui surpasse les méthodes classiques d’inspection virale», déclare le dernier auteur Tomoji Kawai.
Comparée à d’autres tests viraux rapides tels que la réaction en chaîne par polymérase ou les criblages à base d’anticorps, la nouvelle méthode est beaucoup plus rapide et ne nécessite pas de réactifs coûteux, ce qui peut conduire à des tests de diagnostic améliorés pour les particules virales émergentes qui causent des maladies infectieuses telles que COVID-19.
La source:
Référence du journal:
Arima, A., et al. (2020) Plateforme numérique de pathologie pour le diagnostic des infections des voies respiratoires via des détections multiplex mono-particules. Capteurs ACS. doi.org/10.1021/acssensors.0c01564.
