Du COVID au cancer, un nouveau test à domicile détecte les maladies avec une précision étonnante
Une nouvelle technologie utilise l'effet "anneau de café", associé à la plasmonique et à l'intelligence artificielle, pour des diagnostics rapides
Maux de gorge et reniflements ? L'essor récent des tests rapides à domicile a permis de déterminer plus facilement si vous souffrez d'une maladie grave comme le Covid-19 ou simplement d'un soupçon d'allergies printanières. Mais bien que rapides et pratiques, ces tests à domicile sont moins sensibles que ceux disponibles dans les cabinets médicaux, ce qui signifie que vous pouvez obtenir un résultat négatif même si vous êtes infecté. La solution pourrait venir d'une nouvelle technologie de biodétection peu coûteuse qui pourrait rendre les tests rapides à domicile jusqu'à 100 fois plus sensibles à des virus comme le COVID-19. Le diagnostic pourrait étendre le dépistage rapide à d'autres maladies potentiellement mortelles comme le cancer de la prostate et la septicémie. Créé par des chercheurs de l'université de Californie à Berkeley, le test associe un processus d'évaporation naturel appelé "effet cercle de café" à la plasmonique et à l'intelligence artificielle pour détecter des biomarqueurs de maladie avec une précision remarquable en quelques minutes seulement.
Lorsqu'une gouttelette de liquide s'évapore, les particules en suspension dans le liquide migrent naturellement vers le bord de la gouttelette, laissant derrière elles un motif en "anneau de café" lorsque le liquide est complètement sec. Les ingénieurs de l'UC Berkeley ont utilisé ce phénomène naturel pour accroître la sensibilité des tests de diagnostic en préconcentrant les biomarqueurs de maladies dans un anneau. Cette illustration montre un anneau de biomarqueurs de maladies, en violet, interagissant avec une gouttelette de liquide contenant des nanoparticules plasmoniques. Ces nanoparticules plasmoniques se lient aux biomarqueurs de la maladie et génèrent des motifs lumineux qui peuvent être repérés à l'aide d'une application pour smartphone alimentée par l'IA.
Megan Teng/UC Berkeley
"Cette technique simple mais efficace permet d'obtenir des résultats très précis en une fraction de temps par rapport aux méthodes de diagnostic traditionnelles", a déclaré Kamyar Behrouzi, qui a récemment obtenu un doctorat en systèmes micro-électromécaniques et en nano-ingénierie à l'université de Berkeley. "Notre travail ouvre la voie à des diagnostics plus abordables et plus accessibles, en particulier dans les régions à faibles ressources. La technologie a été mise au point avec le soutien d'un financement de démarrage de l'Institut CITRIS et Banatao de l'UC Berkeley et est décrite dans une étude récente publiée dans la revue Nature Communications.
Combinaison de cercles de café et de nanoparticules
Si vous observez attentivement une tache de café ou de vin, vous remarquerez peut-être que le contour de la tache est beaucoup plus foncé que l'intérieur. Cela est dû à un phénomène physique appelé "effet anneau de café" : Lorsqu'une goutte de liquide s'évapore, elle génère un flux qui pousse les particules en suspension vers le bord de la goutte. Si ces particules sont pigmentées, comme c'est le cas dans le café et le vin, la tache qui en résulte sera plus foncée sur le pourtour qu'au centre.
En 2020, M. Behrouzi mettait au point un biocapteur pour détecter le COVID-19 lorsqu'il a remarqué que les gouttelettes de sa solution expérimentale laissaient des taches en forme d'anneau lorsqu'elles séchaient. Il s'est rendu compte que cet effet "anneau de café" pouvait être utilisé pour concentrer facilement les particules du virus COVID-19, ce qui les rendrait potentiellement plus faciles à détecter. "Nous avons compris que nous pouvions utiliser cet effet d'anneau de café pour construire quelque chose d'encore meilleur que ce que nous avions initialement prévu de créer", a déclaré M. Behrouzi.
La technologie de test rapide utilise de minuscules particules appelées nanoparticules plasmoniques qui interagissent avec la lumière de manière unique. Pour effectuer le test, l'utilisateur ajoute d'abord une gouttelette de liquide contenant des protéines pertinentes pour la maladie - provenant par exemple d'une joue ou d'un écouvillon nasal - à une membrane. En séchant, la gouttelette concentre les biomarqueurs de la maladie au niveau de l'anneau de café. L'utilisateur ajoute ensuite une deuxième gouttelette contenant des nanoparticules plasmoniques qui ont été conçues pour adhérer aux biomarqueurs de la maladie. Si les biomarqueurs sont présents, les nanoparticules s'agrègent selon certains schémas qui modifient l'interaction de la lumière avec la membrane. Ce changement peut être détecté à l'œil nu ou à l'aide d'une application pour smartphone alimentée par l'IA. La technologie donne des résultats en moins de 12 minutes et est 100 fois plus sensible pour détecter le COVID-19 que les tests équivalents.
"L'une des protéines clés que nous sommes en mesure de détecter avec cette méthode est un biomarqueur de la septicémie, une réponse inflammatoire potentiellement mortelle à une infection bactérienne qui peut se développer rapidement chez les personnes de plus de 50 ans", a déclaré l'auteur principal de l'étude, Liwei Lin, professeur distingué de génie mécanique à l'UC Berkeley. "Chaque heure est cruciale, mais la culture des bactéries pour déterminer la source de l'infection peut prendre quelques jours. Notre technique pourrait aider les médecins à détecter la septicémie en 10 à 15 minutes.
Les chercheurs ont créé un prototype de kit de test à domicile, similaire aux kits de test COVID à domicile, qui comprend des composants imprimés en 3D pour aider à guider le placement de l'échantillon et des gouttelettes plasmoniques.
"Pendant la pandémie de COVID-19, nous dépendions des tests à domicile pour savoir si nous étions infectés ou non", a déclaré M. Lin. "J'espère que notre technologie rendra plus facile et plus accessible le dépistage régulier de maladies telles que le cancer de la prostate sans quitter son domicile.
Les autres coauteurs de l'étude sont Zahra Khodabakhshi Fard, Chun-Ming Chen, Peisheng He et Megan Teng de l'université de Berkeley.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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