La pandémie mondiale en cours a créé un besoin urgent de tests rapides capables de diagnostiquer la présence du virus SARS-CoV-2, l'agent pathogène qui cause le COVID-19, et le distinguer des autres virus respiratoires. Maintenant, des chercheurs japonais ont démontré un nouveau système d'identification à virion unique d'agents 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 même une seule particule virale lorsqu'ils sont couplés à un algorithme d'apprentissage automatique.

Dans cette méthode, une couche de nitrure de silicium d'à peine 50 nm d'épaisseur suspendue sur une plaquette 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 plaquette, les ions traversent 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, il bloque le passage de certains ions, entraînant une baisse transitoire du courant. Chaque creux reflète les propriétés physiques de la particule, comme le volume, charge surfacique, et forme, ils peuvent donc être utilisés 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 de virus connus pour déterminer l'identité de nouveaux échantillons. "En combinant la détection de nanopores à particule unique avec l'intelligence artificielle, nous avons pu réaliser une identification très précise de plusieurs espèces virales, " explique l'auteur principal Makusu Tsutsui.

L'ordinateur peut discriminer les différences dans les formes d'onde de courant électrique qui ne peuvent pas être identifiées par les yeux humains, qui permet une classification très précise des virus. En plus du coronavirus, le système a été testé avec des agents pathogènes similaires :virus respiratoire syncytial, adénovirus, grippe A, et la grippe B.

L'équipe pense 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 aidera au développement d'un kit de test de virus qui surpasse les méthodes conventionnelles d'inspection virale, " dit le dernier auteur Tomoji Kawai.

Par rapport à d'autres tests viraux rapides comme la réaction en chaîne par polymérase ou les dépistages 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.